Вопросы с тегом «variance»

Я не знаю, спрашивалось ли об этом раньше, но я ничего не нашел по этому поводу. Мой вопрос заключается в том, может ли кто-нибудь предоставить хорошую справку, чтобы узнать, как получить долю дисперсии, объясняемой каждым из фиксированных и случайных факторов в модели смешанных эффектов.

18 mixed-model  variance 

Беспристрастная взвешенная дисперсия уже рассматривалась здесь и в других местах, но, похоже, все еще существует удивительная путаница. Похоже, что существует консенсус в отношении формулы, представленной в первой ссылке, а также в статье Википедии . Это также выглядит как формула, используемая R, Mathematica и GSL (но не MATLAB). Тем не менее, …

17 variance  weighted-mean  weighted-data 

В ходе дискуссии после недавнего вопроса о том, может ли стандартное отклонение превышать среднее значение, один вопрос был поднят кратко, но так и не получил полного ответа. Поэтому я спрашиваю это здесь. Рассмотрим набор из неотрицательных чисел где для . Не требуется, чтобы x_i был отличным, то есть набор мог …

17 variance  mean  standard-deviation  coefficient-of-variation 

Я провел анализ главных компонентов шести переменных , B , C , D , E и F . Если я правильно понимаю, необращенный ПК1 говорит мне, какая линейная комбинация этих переменных описывает / объясняет наибольшую дисперсию в данных, а ПК2 говорит мне, какая линейная комбинация этих переменных описывает следующую наибольшую …

17 variance  pca  r-squared  covariance-matrix 

Если данные равны 1d, дисперсия показывает, насколько точки данных отличаются друг от друга. Если данные многомерны, мы получим ковариационную матрицу. Существует ли мера, которая дает единственное число, как точки данных отличаются друг от друга в целом для многомерных данных? Я чувствую, что уже может быть много решений, но я не …

17 variance  covariance  covariance-matrix 

Сегодня я преподавал начальный класс статистики, и один студент подошел ко мне с вопросом, который я перефразирую здесь: «Почему стандартное отклонение определяется как квадратичная дисперсия, а не как квадрат суммы квадратов над N?» Мы определяем дисперсию населения: σ2=1N∑(xi−μ)2σ2=1N∑(xi−μ)2\sigma^2=\frac{1}{N}\sum{(x_i-\mu)^2} И стандартное отклонение: σ=σ2−−√=1N√∑(xi−μ)2−−−−−−−−−−√σ=σ2=1N∑(xi−μ)2\sigma=\sqrt{\sigma^2}=\frac{1}{\sqrt{N}}\sqrt{\sum{(x_i-\mu)^2}} . Интерпретация, которую мы можем дать σσ\sigma состоит …

16 variance  standard-deviation  intuition  teaching 

В своей широко цитируемой статье априорные распределения для параметров дисперсии в иерархических моделях (916 цитата на Google Scholar) Гельман предлагает, что хорошими неинформативными априорными распределениями для дисперсии в иерархической байесовской модели являются равномерное распределение и половинное распределение. Если я правильно понимаю, это работает хорошо, когда параметр местоположения (например, среднее значение) …

16 bayesian  variance  prior  jags  hierarchical-bayesian 

Я провел анализ, в котором смоделировал различные компоненты дисперсии. При представлении результатов в виде таблицы гораздо проще указывать стандартные отклонения, а не отклонения. Итак, это подводит меня к вопросу - есть ли причина сообщать об отклонениях вместо стандартного отклонения? Уместнее ли сообщать одно над другим?

16 standard-deviation  variance  tables 

Я думаю, что следующие две формулы верны: V a r ( X + Y ) = V a r ( X ) + V a r ( Y ) XVar(aX)=a2Var(X)Var(aX)=a2Var(X) \mathrm{Var}(aX)=a^2 \mathrm{Var}(X) то время как a является постоянным числом если , независимыVar(X+Y)=Var(X)+Var(Y)Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y) \mathrm{Var}(X + Y)=\mathrm{Var}(X)+\mathrm{Var}(Y) XXXYYY Тем не менее, я …

16 variance  linearity  fallacy 

Я новичок в статистике, так что вы, ребята, не могли бы вы мне помочь? Мой вопрос заключается в следующем: что на самом деле означает объединенная дисперсия ? Когда я ищу формулу для объединенной дисперсии в Интернете, я нахожу много литературы, использующей следующую формулу (например, здесь: http://math.tntech.edu/ISR/Maturgical_Statistics/Introduction_to_Statistical_Tests/thispage/newnode19.html ): S2p=S21(n1−1)+S22(n2−1)n1+n2−2Sp2=S12(n1−1)+S22(n2−1)n1+n2−2\begin{equation} \label{eq:stupidpooledvar} \displaystyle …

15 variance  mean  pooling 

Я только что прочитал эту статью BBC о квалификационном формате в Формуле 1. Организаторы хотят сделать квалификацию менее предсказуемой, то есть увеличить статистические различия в результате. Заметив несколько не относящихся к делу деталей, на данный момент гонщики оцениваются по их лучшим одиночным кругам из (для конкретности) двух попыток. Один из …

15 variance 

Я пытаюсь понять компромисс между отклонением оценки, отношением между отклонением оценки и отклонением модели, а также отношением между дисперсией оценки и дисперсией модели. Я пришел к этим выводам: Мы склонны переписывать данные, когда пренебрегаем смещением оценки, то есть когда мы стремимся минимизировать смещение модели, пренебрегая дисперсией модели (другими словами, мы …

15 regression  variance  bias  bias-variance-tradeoff 

Я пытаюсь сделать регрессию на гетероскедастических данных, где я пытаюсь предсказать отклонения ошибки, а также средние значения в терминах линейной модели. Что-то вроде этого: y(x,t)ξ(x,t)y¯(x,t)σ(x,t)=y¯(x,t)+ξ(x,t),∼N(0,σ(x,t)),=y0+ax+bt,=σ0+cx+dt.y(x,t)=y¯(x,t)+ξ(x,t),ξ(x,t)∼N(0,σ(x,t)),y¯(x,t)=y0+ax+bt,σ(x,t)=σ0+cx+dt.\begin{align}\\ y\left(x,t\right) &= \bar{y}\left(x,t\right)+\xi\left(x,t\right),\\ \xi\left(x,t\right) &\sim N\left(0,\sigma\left(x,t\right)\right),\\ \bar{y}\left(x,t\right) &= y_{0}+ax+bt,\\ \sigma\left(x,t\right) &= \sigma_{0}+cx+dt. \end{align} Словом, данные состоят из повторных измерений при различных значениях и . Я …

15 regression  spss  variance  residuals  heteroscedasticity 

Если у меня есть система звездного рейтинга, где пользователи могут выразить свое предпочтение продукту или товару, как я могу определить статистически, если голоса сильно «разделены». Значение, даже если среднее значение составляет 3 из 5, для данного продукта, как я могу определить, является ли это 1-5 разделением против консенсуса 3, используя …

15 variance  average  dispersion 

Тесты перестановки (также называемые тестом рандомизации, тестом повторной рандомизации или точным тестом) очень полезны и оказываются полезными, когда предположение о нормальном распределении, требуемое, например, t-testне выполняется, и когда преобразование значений путем ранжирования непараметрическое тестирование, как, Mann-Whitney-U-testможет привести к потере большего количества информации. Тем не менее, одно и только одно предположение …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information