Вопросы с тегом «chi-squared»

Тесты перестановки (также называемые тестом рандомизации, тестом повторной рандомизации или точным тестом) очень полезны и оказываются полезными, когда предположение о нормальном распределении, требуемое, например, t-testне выполняется, и когда преобразование значений путем ранжирования непараметрическое тестирование, как, Mann-Whitney-U-testможет привести к потере большего количества информации. Тем не менее, одно и только одно предположение …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Это очень простой вопрос. Почему мы используем распределение хи-квадрат? В чем смысл этого распределения? Почему это распределение используется для создания доверительного интервала для дисперсии? Каждое место, где я пытаюсь найти объяснение, просто представляет этот факт, объясняет, когда использовать ци, но не объясняет, почему использовать ци и почему оно выглядит так, …

15 variance  chi-squared 

Ожидаемое значение распределения f(x)f(x)f(x) - это среднее значение, то есть средневзвешенное значение E[x]=∫+∞−∞xf(x)dxE[x]=∫−∞+∞xf(x)dxE[x]=\int_{-\infty}^{+\infty} x \, \, f(x) dx Наиболее вероятным значением является режим, то есть наиболее вероятное значение. Однако ожидаем ли мы как-нибудь увидеть E[x]E[x]E[x] много раз? Цитирую отсюда : Если результаты не являются в равной степени вероятными, то простое …

15 probability  distributions  chi-squared  expected-value  mode 

Я знаю, что для каждой пары классов пространственных объектов значение статистики хи-квадрат вычисляется и сравнивается с пороговым значением. Я немного смущен, хотя. Если имеется объектов и классов, как построить таблицу сопряженности? Как решить, какие функции оставить, а какие удалить?ммmККk Любое разъяснение будет высоко ценится. заранее спасибо

15 chi-squared  feature-selection 

Я анализирую набор данных, используя модель смешанных эффектов с одним фиксированным эффектом (условием) и двумя случайными эффектами (участник из-за дизайна объекта и пары). Модель была сгенерирована с lme4пакетом: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Затем я выполнил тест отношения правдоподобия этой модели по сравнению с моделью без фиксированного эффекта (условия) и получил значительную разницу. В …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Пусть X∼χ2kX∼χk2X \sim \chi^2_k - распределенная случайная величина хи-квадрат с kkk степенями свободы. Каковы наиболее точные известные оценки для следующих вероятностей P[X&gt;t]≤1−δ1(t,k)P[X&gt;t]≤1−δ1(t,k) \mathbb{P}[X > t] \leq 1 - \delta_1(t, k) и P[X&lt;z]≤1−δ2(z,k)P[X&lt;z]≤1−δ2(z,k) \mathbb{P}[X < z] \leq 1 - \delta_2(z, k) где δ1δ1\delta_1 и δ2δ2\delta_2 - некоторые функции. Указатели на соответствующие …

15 probability  chi-squared 

Если где , то есть все - это нормальные случайные переменные нулевого среднего с одинаковыми дисперсиями, затемY=∑i=1NX2iY=∑i=1NXi2Y=\sum_{i=1}^{N}X_i^2Xi∼N(0,σ2)Xi∼N(0,σ2)X_i \sim \mathcal{N}(0,\sigma^2)XiXiX_iY∼Γ(N2,2σ2).Y∼Γ(N2,2σ2).Y \sim \Gamma\left(\frac{N}{2},2\sigma^2\right). Я знаю , что хи-квадрат распределение является частным случаем гамма - распределения, но не может получить распределение хи-квадрат для случайной величины . Любая помощь, пожалуйста?YYY

15 chi-squared  gamma-distribution 

Как Пирсон придумал следующую статистику хи-квадрат Пирсона в 1900 году? что K∼χ2K=∑(Oij−Eij)2EijK=∑(Oij−Eij)2Eij K = \sum \frac{(O_{ij} -E_{ij})^2}{E_{ij}} K∼χ2K∼χ2 K \sim \chi^2 Имел ли он в виду хи-квадрат и разрабатывал метрику (подход снизу вверх), или он придумывал статистику и позже доказывал, что она следует распределению хи-квадрат (сверху вниз)?KKK Я хочу знать, …

14 chi-squared  descriptive-statistics  history 

Следующая проблема возникла недавно при анализе данных. Если случайная величина X следует нормальному распределению, а Y следует распределению χ2nχn2\chi^2_n (с n dof), как распределяется Z=X2+Y2Z=X2+Y2Z = X^2 + Y^2 ? До сих пор я придумал ПРВ Y2Y2Y^2 : ψ2n(x)====∂F(x−−√)∂x(∫x√0tn/2−1⋅e−t/22n/2Γ(n/2)dt)′x12n/2Γ(n/2)⋅(x−−√)n/2−1⋅e−x√/2⋅(x−−√)′x12n/2−1Γ(n/2)⋅xn/4−1⋅e−x√/2ψn2(x)=∂F(x)∂x=(∫0xtn/2−1⋅e−t/22n/2Γ(n/2)dt)x′=12n/2Γ(n/2)⋅(x)n/2−1⋅e−x/2⋅(x)x′=12n/2−1Γ(n/2)⋅xn/4−1⋅e−x/2\begin{eqnarray} \psi^2_n(x) &=& \frac{\partial F(\sqrt{x})}{\partial x} \\ &=& \left( \int_0^{\sqrt{x}} \frac{t^{n/2-1}\cdot e^{-t/2}}{2^{n/2}\Gamma(n/2)} …

14 probability  distributions  normal-distribution  chi-squared  convolution 

У меня есть тестовые данные, где у меня есть несколько больших выборок из дискретных распределений, которые я использую в качестве эмпирических распределений. Я хочу проверить, действительно ли дистрибутивы отличаются и какова разница в тех дистрибутивах, которые на самом деле отличаются. Поскольку они являются дискретными распределениями, я понимаю, что критерий Колмогорова-Смирнова …

14 chi-squared  kolmogorov-smirnov 

Этот вопрос вдохновлен мини-игрой от Pokemon Soulsilver: Представьте, что в этой области 5х6 спрятано 15 бомб (РЕДАКТИРОВАТЬ: максимум 1 бомба / клетка): Теперь, как бы вы оценили вероятность найти бомбу на определенном поле, учитывая итоги строки / столбца? Если вы посмотрите на столбец 5 (всего бомб = 5), то вы …

14 probability  estimation  chi-squared  independence  games 

Чтобы найти связь между поддержкой сверстников (независимая переменная) и удовлетворенностью работой (зависимая переменная), я хочу применить критерий хи-квадрат. Поддержка сверстников - это категории в четырех группах в зависимости от степени поддержки: 1 = очень меньшая степень, 2 = в некоторой степени, 3 = в значительной степени и 4 = в …

13 chi-squared  nonparametric  contingency-tables  association-measure 

Я читал, что тест хи-квадрат полезен, чтобы увидеть, значительно ли образец отличается от набора ожидаемых значений. Например, вот таблица результатов опроса относительно любимых цветов людей (всего n = 15 + 13 + 10 + 17 = 55 респондентов): red,blue,green,yellow 15,13,10,17 Тест хи-квадрат может сказать мне, значительно ли этот образец отличается …

13 chi-squared  hypothesis-testing  proportion 

Каковы плюсы и минусы использования LARS [1] по сравнению с использованием координатного спуска для подбора L1-регуляризованной линейной регрессии? Я в основном заинтересован в аспектах производительности (мои проблемы, как правило, Nисчисляются сотнями тысяч и p&lt;20). Однако, любые другие идеи также будут оценены. редактировать: так как я разместил вопрос, chl любезно указал …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Я занимался настройкой модели caret, но затем перезапустил модель, используя gbmпакет. Насколько я понимаю, caretпакет использует gbmи вывод должен быть одинаковым. Тем не менее, только быстрый запуск теста data(iris)показывает несоответствие в модели около 5% с использованием RMSE и R ^ 2 в качестве метрики оценки. Я хочу найти оптимальную производительность …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption