Вопросы с тегом «variance»

Я хочу полностью понять понятие описывающее количество вариаций между переменными. Каждое веб-объяснение немного механическое и тупое. Я хочу «получить» концепцию, а не просто механически использовать числа.р2р2r^2 Например: количество изученных часов и результаты теста ррr = 0,8 р2р2r^2 = .64 Итак, что это значит? 64% вариабельности результатов теста можно объяснить часами? …

21 regression  correlation  variance 

Согласно тексту, который я использую, формула для дисперсии остатка определяется как:ithithi^{th} σ2(1−1n−(xi−x¯¯¯)2Sxx)σ2(1−1n−(xi−x¯)2Sxx)\sigma^2\left ( 1-\frac{1}{n}-\frac{(x_{i}-\overline{x})^2}{S_{xx}} \right ) Я нахожу это трудно поверить , так как остаточная разница между наблюдаемым значением и подогнанной значения; если бы вычислить дисперсию разницы, по крайней мере я бы ожидал некоторых «плюсов» в результирующем выражении. Любая помощь …

21 regression  variance  residuals 

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 

Пожалуйста, докажите, что если у нас есть две переменные (одинаковый размер выборки) и а дисперсия в больше, чем в , то сумма квадратов разностей (то есть квадратов евклидовых расстояний) между точками данных в также больше, чем что в .XXXYYYXXXYYYXXXYYY

20 variance  distance 

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 

Есть ли слово, которое означает «обратная дисперсия»? То есть, если имеет высокую дисперсию, то X имеет низкую … ? Не заинтересованы в близком антониме (например, «соглашение» или «сходство»), но конкретно означают 1 / σ 2 ?XXXXXX……\dots1/σ21/σ21/\sigma^2

19 bayesian  variance  terminology  precision 

Это может быть простой вопрос для многих, но вот он: Почему дисперсия не определяется как разница между всеми значениями, следующими друг за другом, а не как разница между средними значениями? Это был бы более логичный выбор для меня, я думаю, что я, очевидно, наблюдаю за некоторыми недостатками. Благодарность РЕДАКТИРОВАТЬ: Позвольте …

19 variance 

Это более общий подход к проблеме, поставленной этим вопросом . После получения асимптотического распределения выборочной дисперсии мы можем применить метод Дельта, чтобы получить соответствующее распределение для стандартного отклонения. Пусть выборка размера из iid ненормальных случайных величин , со средним значением и дисперсией . Установите среднее значение выборки и выборочную дисперсию …

19 mathematical-statistics  variance  central-limit-theorem  asymptotics 

Я читаю эту заметку . На странице 2 говорится: «Какая разница в данных объясняется данной регрессионной моделью?» «Интерпретация регрессии - это среднее значение коэффициентов, а вывод - об их дисперсии». Я много раз читал о таких утверждениях. Почему нас волнует вопрос: «Сколько различий в данных объясняет данная модель регрессии?» ... …

19 regression  variance  interpretation 

Если имеет полный ранг, существует обратное к и мы получаем оценку наименьших квадратов: иХ Т Х β = ( Х Т Х ) - 1 х YXXXXTXXTXX^TXβ^=(XTX)−1XYβ^=(XTX)−1XY\hat\beta = (X^TX)^{-1}XYVar(β^)=σ2(XTX)−1Var⁡(β^)=σ2(XTX)−1\operatorname{Var}(\hat\beta) = \sigma^2(X^TX)^{-1} Как мы можем интуитивно объяснить в формуле дисперсии? Техника деривации для меня понятна.(XTX)−1(XTX)−1(X^TX)^{-1}

18 regression  variance  least-squares 

На этом сайте психометрии я читал, что [A] та глубокая дисперсия уровня является более фундаментальной концепцией, чем стандартное отклонение. Сайт на самом деле не объясняет, почему дисперсия должна быть более фундаментальной, чем стандартное отклонение, но она напомнила мне, что я читал некоторые похожие вещи на этом сайте. Например, в этом …

18 variance  standard-deviation 

Рассмотрим элементарную идентичность дисперсии: Var(X)===E[(X−E[X])2]...E[X2]−(E[X])2Var(X)=E[(X−E[X])2]=...=E[X2]−(E[X])2 \begin{eqnarray} Var(X) &=& E[(X - E[X])^2]\\ &=& ...\\ &=& E[X^2] - (E[X])^2 \end{eqnarray} Это простая алгебраическая манипуляция с определением центрального момента в нецентральные моменты. Это позволяет удобно манипулировать в других контекстах. Это также позволяет вычислить дисперсию с помощью одного прохода данных, а не двух проходов, …

18 variance  descriptive-statistics  intuition 

Проблема возникла раньше, но я хочу задать конкретный вопрос, который попытается получить ответ, который прояснит (и классифицирует) его: В «Асимптотике бедного человека» проводится четкое различие между (а) последовательность случайных величин, сходящаяся по вероятности к константе в отличие от (б) последовательность случайных величин, которая сходится по вероятности к случайной переменной (и, …

18 mathematical-statistics  variance  convergence  asymptotics  consistency 

Я страдаю от затемнения. Мне представили следующую картину, чтобы продемонстрировать компромисс смещения дисперсии в контексте линейной регрессии: Я вижу, что ни одна из двух моделей не подходит - «простая» не оценивает сложность отношения XY, а «сложная» просто переобучается, в основном, выучивая данные обучения наизусть. Однако я совершенно не вижу смещения …

18 regression  variance  bias 

Фон У меня есть переменная с неизвестным распределением. У меня есть 500 выборок, но я хотел бы продемонстрировать точность, с которой я могу вычислить дисперсию, например, доказать, что размер выборки 500 достаточен. Мне также интересно знать минимальный размер выборки, который потребуется для оценки дисперсии с точностью до .X%X%X\% Вопросов Как …

18 estimation  random-variable  variance  sampling  sample-size