Вопросы с тегом «non-independent»

В статистическом обучении, неявно или явно, всегда предполагается, что обучающий набор состоит из наборов ввода / ответа , которые независимо взяты из одного и того же совместного распределения сD ={ X , y }D={X,y}\mathcal{D} = \{ \bf {X}, \bf{y} \}NNNP ( X , y )( Xя, уя)(Xi,yi)({\bf{X}}_i,y_i) P(X,y)P(X,y)\mathbb{P}({\bf{X}},y) p(X,y)=p(y|X)p(X)p(X,y)=p(y|X)p(X) p({\bf{X}},y) …

54 machine-learning  cross-validation  non-independent  iid 

Для графика 1 я могу проверить связь между x и y, выполнив простую корреляцию. Для графика 2, где взаимосвязь нелинейная, но существует четкая связь между x и y, как я могу проверить связь и обозначить ее природу?

37 nonlinear-regression  non-independent  association-measure 

Бенджамини и Хохберг разработали первый (и, я думаю, до сих пор наиболее широко используемый) метод контроля частоты ложных обнаружений (FDR). Я хочу начать с набора значений P, каждое для отдельного сравнения, и решить, какие из них являются достаточно низкими, чтобы их можно было назвать «открытием», контролируя FDR до указанного значения …

36 multiple-comparisons  non-independent  false-discovery-rate 

Мой профессор статистики утверждает, что слово «корреляция» применяется строго к линейным отношениям между переменными, тогда как слово «ассоциация» широко применяется к любому типу отношений. Другими словами, он утверждает, что термин «нелинейная корреляция» является оксюмороном. Из того, что я могу сделать из этого раздела в статье в Википедии « Корреляция и …

27 correlation  terminology  non-independent 

Обычно мы используем PCA как метод уменьшения размерности для данных, где предполагается, что случаи Вопрос: Каковы типичные нюансы в применении PCA для зависимых, неидеальных данных? Какие полезные / полезные свойства PCA для данных iid скомпрометированы (или полностью потеряны)? Например, данные могут быть многомерным временным рядом, и в этом случае можно …

23 time-series  pca  non-independent  iid 

В литературе как по частоте появления ошибок (FWER), так и по частоте ложных обнаружений (FDR) конкретные методы контроля FWER или FDR считаются подходящими для зависимых или независимых тестов. Например, в статье 1979 года «Простая последовательная объективная процедура множественных испытаний» Холм писал, чтобы противопоставить свой метод повышения Шидака и метод контроля …

18 multiple-comparisons  independence  non-independent  familywise-error  false-discovery-rate 

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 

Скажем, нас интересует, как на экзаменационные оценки учеников влияет количество часов, которые они изучают. Чтобы исследовать это соотношение, мы могли бы запустить следующую линейную регрессию: exam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+eiexam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+ei \text{exam.grades}_i = a + \beta_1 \times \text{hours.studied}_i + e_i Но если мы выбираем учеников из нескольких разных школ, мы можем ожидать, что ученики в …

14 regression  mixed-model  random-effects-model  non-independent 

Предположим, у меня есть некоторая переменная ответа которая была измерена от го брата в м семействе. Кроме того, некоторые поведенческие данные были собраны в то же время от каждого субъекта. Я пытаюсь проанализировать ситуацию с помощью следующей линейной модели смешанных эффектов: j i x i jyijyijy_{ij}jjjiiixijxijx_{ij} yij=α0+α1xij+δ1ixij+εijyij=α0+α1xij+δ1ixij+εijy_{ij} = \alpha_0 + …

14 mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix  non-independent 

Как определяется долгосрочная дисперсия в области анализа временных рядов? Я понимаю, что это используется в том случае, если в данных есть корреляционная структура. Таким образом, наш стохастический процесс не будет семейством случайными переменными, а будет только идентично распределенным?X1,X2…X1,X2…X_1, X_2 \dots Могу ли я иметь стандартную ссылку в качестве введения в …

13 time-series  variance  references  kernel-smoothing  non-independent 

Я знаю, я не могу использовать свертку. У меня есть две случайные величины A и B, и они зависят. Мне нужна Распределительная функция A + B

13 random-variable  non-independent 

Я знаю, что среднее значение суммы независимых переменных является суммой средних значений каждой независимой переменной. Это относится и к зависимым переменным?

13 mean  non-independent 

У меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Пожалуйста, объясните, в чем разница, если две переменные линейно зависимы или линейно коррелированы . Я посмотрел статью в Википедии, но не нашел подходящего примера. Пожалуйста, объясните это на примере.

12 correlation  non-independent 

Миллер и Чепмен (2001) утверждают, что абсолютно неуместно контролировать несуществующие ковариаты, которые связаны как с независимыми, так и с зависимыми переменными в наблюдательном (нерандомизированном) исследовании, хотя это обычно делается в социальных науках. Насколько проблематично это сделать? Как лучше всего справиться с этой проблемой? Если вы регулярно контролируете несуществующие ковариаты в …

11 non-independent