Вопросы с тегом «variance»

... предполагая, что я могу расширить их знания об отклонениях интуитивно (интуитивно понимая «дисперсию» ) или сказав: это среднее расстояние между значениями данных и «средним» - и поскольку дисперсия находится в квадрате единицы, мы берем квадратный корень, чтобы сохранить единицы, и это называется стандартным отклонением. Давайте предположим, что многое сформулировано …

207 variance  covariance  intuition 

Мне было интересно, какова разница между дисперсией и стандартным отклонением. Если вы рассчитываете два значения, становится ясно, что вы получаете стандартное отклонение от дисперсии, но что это означает с точки зрения распределения, которое вы наблюдаете? Кроме того, зачем вам стандартное отклонение?

127 variance  mathematical-statistics  standard-deviation 

Как разные методы перекрестной проверки сравниваются с точки зрения дисперсии модели и смещения? Мой вопрос частично мотивирован этой веткой: Оптимальное количество сгибов в перекрестной проверке с кратным распределением : всегда ли лучший выбор - резюме с пропуском? КKK, Ответ на этот вопрос предполагает, что модели, изученные с помощью перекрестной проверки …

83 machine-learning  variance  cross-validation  bias  bias-variance-tradeoff 

Какой самый простой и понятный способ объяснить кому-либо понятие дисперсии? Что это означает интуитивно? Если кто-то должен объяснить это своему ребенку, как он поступит? Это концепция, которую мне сложно сформулировать, особенно когда она связана с риском. Я понимаю это математически и тоже могу объяснить это. Но когда вы объясняете явления …

81 distributions  variance  standard-deviation  inference  intuition 

Я начинаю баловаться с использованием glmnetс LASSO регрессией , где мой результат представляет интерес дихотомический. Я создал небольшой фрейм данных ниже: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Для исследования моделирования я должен генерировать случайные переменные , которые показывают prefined (населения) корреляцию с существующей переменной .YYY Я посмотрел на Rпакеты copulaи CDVineкоторые могут производить случайные многомерные распределения с заданной структурой зависимостей. Однако невозможно зафиксировать одну из результирующих переменных в существующей переменной. Любые идеи и ссылки на существующие функции …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

Формула для вычисления дисперсии имеет в знаменателе:(n−1)(n−1)(n-1) s2=∑Ni=1(xi−x¯)2n−1s2=∑i=1N(xi−x¯)2n−1s^2 = \frac{\sum_{i=1}^N (x_i - \bar{x})^2}{n-1} Я всегда задавался вопросом, почему. Тем не менее, чтение и просмотр нескольких хороших видеофильмов о том, «почему», кажется, является хорошей непредвзятой оценкой дисперсии населения. Тогда как недооценивает и переоценивает дисперсию населения.n ( n - 2 )(n−1)(n−1)(n-1)nnn(n−2)(n−2)(n-2) Что …

67 variance  unbiased-estimator  proof  history 

Верно ли (всегда), что V a r ( ∑я = 1мИкся) = ∑я = 1мV a r ( Xя)?Вaр(Σязнак равно1мИкся)знак равноΣязнак равно1мВaр(Икся)?\mathrm{Var}\left(\sum\limits_{i=1}^m{X_i}\right) = \sum\limits_{i=1}^m{\mathrm{Var}(X_i)} \>?

62 variance 

Я не понял, почему есть Nи N-1при расчете дисперсии населения. Когда мы используем Nи когда мы используем N-1? Нажмите здесь, чтобы увеличить версию Это говорит о том, что когда население очень большое, нет разницы между N и N-1, но это не говорит о том, почему существует N-1 в начале. Изменить: …

50 variance  population 

Кажется, что, когда предположение об однородности дисперсии встречается, результаты скорректированного по Уэлчу t-критерия и стандартного t-критерия примерно одинаковы. Почему бы просто не всегда использовать отрегулированный Welch t?

47 variance  t-test  heteroscedasticity 

Я ищу интуитивное объяснение компромисса смещения дисперсии, как в целом, так и конкретно в контексте линейной регрессии.

46 regression  variance  bias 

Мне интересно, имеет ли это значение при интерпретации того, являются ли логически преобразованными только зависимые, как зависимые, так и независимые, или только независимые переменные. Рассмотрим случай log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Я могу интерпретировать IV как процентное увеличение, но как это меняется, когда у меня есть log(DV) = …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Мы знаем ответ для двух независимых переменных: Var(XY)=E(X2Y2)−(E(XY))2=Var(X)Var(Y)+Var(X)(E(Y))2+Var(Y)(E(X))2Var(XY)=E(X2Y2)−(E(XY))2=Var(X)Var(Y)+Var(X)(E(Y))2+Var(Y)(E(X))2 {\rm Var}(XY) = E(X^2Y^2) − (E(XY))^2={\rm Var}(X){\rm Var}(Y)+{\rm Var}(X)(E(Y))^2+{\rm Var}(Y)(E(X))^2 Однако, если мы возьмем произведение более двух переменных, , каким будет ответ с точки зрения отклонений и ожидаемых значений каждой переменной?Var(X1X2⋯Xn)Var(X1X2⋯Xn){\rm Var}(X_1X_2 \cdots X_n)

44 variance  random-variable  independence 

Статистика Каппа ( κκ\kappa ) была введена Коэном в 1960 году [1] для измерения согласия между двумя оценщиками. Однако его дисперсия была источником противоречий довольно долгое время. Мой вопрос о том, какой расчет отклонений является лучшим для больших выборок. Я склонен полагать, что проверенный и подтвержденный Fleiss [2] будет правильным …

44 estimation  variance  reliability  cohens-kappa 

В чем разница между популяцией и выборкой? Какие общие переменные и статистика используются для каждой и как они связаны друг с другом?

38 standard-deviation  variance  sample  population