Вопросы с тегом «independence»

Если и - две случайные величины, которые могут принимать только два возможных состояния, как я могу показать, что подразумевает независимость? Этот вид противоречит тому, что я узнал в тот день, что не подразумевает независимость ...XXXYYYCov(X,Y)=0Cov(X,Y)=0Cov(X,Y) = 0Cov(X,Y)=0Cov(X,Y)=0Cov(X,Y) = 0 Подсказка говорит, что нужно начинать с и как возможных состояний и …

14 covariance  independence 

Объясняя, почему некоррелированные не подразумевают независимость, есть несколько примеров, которые включают в себя группу случайных величин, но все они кажутся такими абстрактными: 1 2 3 4 . Этот ответ, кажется, имеет смысл. Моя интерпретация: случайная величина и ее квадрат могут быть некоррелированными (поскольку, очевидно, отсутствие корреляции является чем-то вроде линейной …

14 correlation  independence  non-independent  garch  intuition 

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 

Из элементарной статистики я узнал, что с общей линейной моделью, чтобы выводы были достоверными, наблюдения должны быть независимыми. Когда происходит кластеризация, независимость может больше не сохраняться, приводя к неверному выводу, если это не учитывается. Одним из способов учета такой кластеризации является использование смешанных моделей. Я хотел бы найти примерный набор …

13 r  mixed-model  inference  independence 

Я хотел лучше понять точный критерий Фишера, поэтому я разработал следующий пример игрушки, где f и m соответствуют мужской и женской части, а n и y соответствуют «потреблению соды», например: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Очевидно, это резкое упрощение, но я не хотел, чтобы контекст …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Предположим, у меня есть совместная функция, генерирующая момент для совместного распределения с CDF . Является ли необходимым и достаточным условием независимости и ? Я проверил пару учебников, в которых упоминалась только необходимость:MX,Y(s,t)MX,Y(s,t)M_{X,Y}(s,t)FX,Y(x,y)FX,Y(x,y)F_{X,Y}(x,y)MX,Y(s,t)=MX,Y(s,0)⋅MX,Y(0,t)MX,Y(s,t)=MX,Y(s,0)⋅MX,Y(0,t)M_{X,Y}(s,t)=M_{X,Y}(s,0)⋅M_{X,Y}(0,t)XXXYYY FX,Y(x,y)=FX(x)⋅FY(y)⟹MX,Y(s,t)=MX(s)⋅MY(t)FX,Y(x,y)=FX(x)⋅FY(y)⟹MX,Y(s,t)=MX(s)⋅MY(t)F_{X,Y}(x,y)=F_X(x)\cdot F_Y(y) \implies M_{X,Y}(s,t)=M_X(s) \cdot M_Y(t) Этот результат очевиден, поскольку независимость подразумевает . Так как MGF маргиналов определяются …

12 probability  independence  joint-distribution  mgf 

Может ли кто-нибудь проиллюстрировать, как это делает Грег, но более подробно, как случайные величины могут зависеть, но иметь нулевую ковариацию? Грег, плакат здесь, приводит пример с использованием круга здесь . Может ли кто-нибудь объяснить этот процесс более подробно, используя последовательность шагов, которые иллюстрируют процесс на нескольких этапах? Кроме того, если …

12 random-variable  covariance  independence 

Здесь я спрашиваю о том, что обычно делают другие, чтобы использовать критерий хи-квадрат для выбора функции по результатам в контролируемом обучении. Если я правильно понимаю, проверяют ли они независимость между каждой функцией и результатом и сравнивают значения p между тестами для каждой функции? В http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson%27s_chi-squared_test , Критерий хи-квадрат Пирсона - …

11 hypothesis-testing  chi-squared  feature-selection  independence  scikit-learn 

Проверенное временем напоминание в статистике «некоррелированность не означает независимость». Обычно это напоминание дополняется психологически успокаивающим (и с научной точки зрения правильным) утверждением «когда, тем не менее, две переменные совместно распределены нормально , тогда некоррелированность подразумевает независимость». Я могу увеличить количество счастливых исключений с одного до двух: когда две переменные распределены …

11 probability  distributions  correlation  mathematical-statistics  independence 

Я пытаюсь понять всю разницу / стандартную ошибку временного ряда финансовых доходов, и я думаю, что застрял. У меня есть серия ежемесячных данных о возврате запасов (назовем их ), которая имеет ожидаемое значение 1,00795 и дисперсию 0,000228 (стандартное отклонение составляет 0,01512). Я пытаюсь рассчитать наихудший случай годовой доходности (скажем, ожидаемое …

11 time-series  variance  independence  finance 

mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)может дать (немного) разные результаты. MWE …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Название подводит итог моего вопроса, но для ясности рассмотрим следующий простой пример. Пусть Икся∽я я дN( 0 , 1 )Икся∽яяdN(0,1)X_i \overset{iid}{\backsim} \mathcal{N}(0, 1) , я = 1 , . , , , нязнак равно1,,,,,Ni = 1, ..., n . Определите: SN= 1NΣя = 1NИксяSNзнак равно1NΣязнак равно1NИкся\begin{equation} S_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n …

10 normal-distribution  multivariate-analysis  independence  central-limit-theorem  joint-distribution 

Мне нужно определить, что такое критерий независимости, без использования статистических терминов.

10 hypothesis-testing  independence  definition 

Я преподаю базовый курс статистики, и сегодня я рассмотрю критерий независимости по критерию хи-квадрат для двух категорий и критерий однородности. Эти два сценария концептуально различны, но могут использовать одну и ту же статистику теста и распределение. В тесте на однородность предполагается, что предельные итоги для одной из категорий являются частью …

10 chi-squared  independence  heteroscedasticity  teaching 

Это всего лишь пример, с которым я сталкивался несколько раз, поэтому у меня нет примеров данных. Запуск модели линейной регрессии в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1является непрерывной переменной x2является категориальным и имеет три значения, например, «Низкий», «Средний» и «Высокий». Однако вывод, заданный R, будет выглядеть примерно …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction