Вопросы с тегом «standard-deviation»

Стандартное отклонение - это квадратный корень из дисперсии случайной величины, ее оценки или аналогичной меры разброса пакета данных.

5
Как рассчитать взвешенное стандартное отклонение? В Excel?
Итак, у меня есть набор данных процентов, например, так: 100 / 10000 = 1% (0.01) 2 / 5 = 40% (0.4) 4 / 3 = 133% (1.3) 1000 / 2000 = 50% (0.5) Я хочу найти стандартное отклонение в процентах, но взвешенное для их объема данных. т.е. первая и последняя …

3
R: Случайный лес, выбрасывающий NaN / Inf в ошибке «вызова сторонней функции», несмотря на отсутствие NaN в наборе данных [закрыто]
Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 2 года назад . Я использую каретку, чтобы запустить перекрестный проверенный случайный лес по набору данных. Переменная Y является фактором. В моем наборе данных …

4
Как выполнить t-тест Стьюдента, имеющий только размер выборки, среднее значение выборки и среднее значение по популяции?
тест студента требует стандартного отклонения образца . Однако как вычислить если известны только размер выборки и среднее значение выборки?TTtssssss Например, если размер выборки равен а среднее значение выборки равно , я попытаюсь создать список из идентичных выборок со значениями по каждая. Ожидается, что стандартное отклонение выборки равно . Это создаст …

5
Почему мы берем квадратный корень дисперсии, чтобы создать стандартное отклонение?
Извините, если на это ответили в другом месте, я не смог найти его. Мне интересно, почему мы берем квадратный корень , в частности, дисперсию, чтобы создать стандартное отклонение? Что такое взятие квадратного корня, которое дает полезную ценность?


4
Интуиция за стандартным отклонением
Я пытаюсь лучше понять стандартное отклонение. Из того, что я понимаю, оно представляет собой среднее значение отличий набора наблюдений в наборе данных от среднего значения этого набора данных. Однако на самом деле он НЕ равен средним значениям различий, так как он придает больший вес наблюдениям дальше от среднего значения. Скажем, …

1
Стандартное отклонение бин-наблюдений
У меня есть набор данных наблюдений за образцами, которые хранятся в виде отсчетов в пределах диапазона. например: min/max count 40/44 1 45/49 2 50/54 3 55/59 4 70/74 1 Теперь найти среднюю оценку из этого довольно просто. Просто используйте среднее значение (или медиану) каждого бина диапазона в качестве наблюдения и …


3
Как интерпретировать среднеквадратичную ошибку (RMSE) в сравнении со стандартным отклонением?
Допустим, у меня есть модель, которая дает мне прогнозируемые значения. Я рассчитываю RMSE этих значений. А затем стандартное отклонение фактических значений. Имеет ли смысл сравнивать эти два значения (дисперсии)? Я думаю, что если среднеквадратичное отклонение и стандартное отклонение схожи / одинаковы, то ошибка / дисперсия моей модели совпадает с тем, …

4
Как спроецировать новый вектор на пространство PCA?
После выполнения анализа главных компонентов (PCA) я хочу спроецировать новый вектор на пространство PCA (т.е. найти его координаты в системе координат PCA). Я рассчитал PCA на языке R, используя prcomp. Теперь я должен быть в состоянии умножить свой вектор на матрицу вращения PCA. Должны ли главные компоненты в этой матрице …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

5
Почему мы используем смещенную и вводящую в заблуждение формулу стандартного отклонения для нормального распределения?
Для меня это было шоком, когда я впервые выполнил моделирование методом Монте-Карло с нормальным распределением и обнаружил, что среднее значение стандартных отклонений от выборок, все из которых имеют размер выборки только , оказалось намного меньше чем, т. е. в среднем раз, используется для генерации населения. Тем не менее, это хорошо …

1
Какова стандартная ошибка стандартного отклонения образца?
Я прочитал оттуда, что стандартная ошибка выборочной дисперсии SEs2=2σ4N−1−−−−−−√SEs2=2σ4N−1SE_{s^2} = \sqrt{\frac{2 \sigma^4}{N-1}} Какова стандартная ошибка стандартного отклонения образца? Я хотел бы догадаться и сказать, что но я не уверен.SEs=SEs2−−−−√SEs=SEs2SE_{s} = \sqrt{SE_{s^2}}

4
Каковы правильные значения для точности и отзыва в крайних случаях?
Точность определяется как: p = true positives / (true positives + false positives) Является ли это исправить , что, как true positivesи false positivesподход 0, точность приближается к 1? Тот же вопрос для отзыва: r = true positives / (true positives + false negatives) В настоящее время я выполняю статистический …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

4
Может ли среднее значение плюс одно стандартное отклонение превышать максимальное значение?
Я имею среднее значение 74,10 и стандартное отклонение 33,44 для выборки с минимальным 0 и максимальным 94,33. Мой профессор спрашивает меня, как может означать, что плюс одно стандартное отклонение превышает максимум. Я показал ей много примеров по этому поводу, но она не понимает. Мне нужна ссылка, чтобы показать ей. Это …


Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.