Вопросы с тегом «variance»

Это очень простой вопрос. Почему мы используем распределение хи-квадрат? В чем смысл этого распределения? Почему это распределение используется для создания доверительного интервала для дисперсии? Каждое место, где я пытаюсь найти объяснение, просто представляет этот факт, объясняет, когда использовать ци, но не объясняет, почему использовать ци и почему оно выглядит так, …

15 variance  chi-squared 

Предположим, что и имеют конечный второй момент. В гильбертовом пространстве случайных величин со вторым конечным моментом (с внутренним произведением определяемым , ), мы можем интерпретировать как проекция на пространство функций .XXXYYYT1,T2T1,T2T_1,T_2E(T1T2)E(T1T2)E(T_1T_2)||T||2=E(T2)||T||2=E(T2)||T||^2=E(T^2)E(Y|X)E(Y|X)E(Y|X)YYYXXX Мы также знаем, что Закон полной дисперсии читается как Var(Y)=E(Var(Y|X))+Var(E(Y|X))Var(Y)=E(Var(Y|X))+Var(E(Y|X))Var(Y)=E(Var(Y|X)) + Var(E(Y|X)) Есть ли способ интерпретировать этот закон с …

15 variance  conditional-expectation 

Я столкнулся с преобразованием, стабилизирующим дисперсию, когда читал метод Kaggle Essay Eval . Они используют преобразование стабилизации дисперсии для преобразования значений каппа, прежде чем взять их среднее значение, а затем преобразовать их обратно. Даже после прочтения вики о преобразованиях, стабилизирующих дисперсию, я не могу понять, почему мы на самом деле …

15 variance  mathematical-statistics 

Вопросов Зависит ли это от того, мелкое дерево или глубокое? Или мы можем сказать это независимо от глубины / уровня дерева? Почему уклон низкий и дисперсия высокая? Пожалуйста, объясните интуитивно и математически

15 machine-learning  variance  covariance  cart  bias 

Я читал снова и снова, что перекрестная проверка «Оставить один» имеет высокую дисперсию из-за большого перекрытия тренировочных сгибов. Однако я не понимаю, почему это так: не должны ли результаты перекрестной проверки быть очень стабильными (низкая дисперсия) именно потому, что тренировочные наборы практически идентичны? Или я неправильно понимаю понятие «дисперсия»? Я …

15 variance  cross-validation  bias 

У меня есть набор данных с 11 переменными и PCA (ортогональный) был сделан для сокращения данных. Принимая решение о количестве компонентов для сохранения, для меня было очевидно, что по моим знаниям о предмете и графике осыпей (см. Ниже) двух основных компонентов (ПК) было достаточно, чтобы объяснить данные, а остальные компоненты …

15 variance  pca 

Я не слишком хорош в статистике, поэтому извиняюсь, если это упрощенный вопрос. Я подгоняю кривую к некоторым данным, и иногда мои данные лучше всего соответствуют отрицательной экспоненте в виде , а иногда подгонка ближе к a ∗ e ( - b ∗ x 2 ) + с . Однако иногда …

15 variance  model-selection  python  curve-fitting  covariance-matrix 

В чем разница между выборочной дисперсией и выборочной дисперсией? Они кажутся одинаковыми. Не так ли?

15 sampling  variance  sample 

Я провожу эксперимент, в котором я собираю (независимые) выборки параллельно, я вычисляю дисперсию каждой группы выборок, и теперь я хочу объединить все тогда, чтобы найти общую дисперсию всех выборок. Мне трудно найти выход для этого, так как я не уверен в терминологии. Я думаю об этом как о разделе одного …

15 variance 

Я несколько неофициально использовал термин «случай Хейвуда» для обозначения ситуаций, когда онлайновая итеративно обновляемая оценка «конечного ответа» дисперсии становилась отрицательной из-за проблем с числовой точностью. (Я использую вариант метода Уэлфорда для добавления данных и удаления более старых данных.) У меня сложилось впечатление, что он применяется к любой ситуации, когда оценка …

15 variance  factor-analysis  definition  online 

Пусть θ будет оценка максимального правдоподобия истинного параметра некоторой модели. По мере увеличения числа точек данных ошибка обычно уменьшается как O (1 / \ sqrt n) . Используя неравенство треугольника и свойства ожидания, можно показать, что этот коэффициент ошибок подразумевает, что оба «смещения» \ lVert \ mathbb E \ hat …

14 variance  estimation  maximum-likelihood  bias 

Я посмотрел в Интернете, но не смог найти ничего полезного. Я в основном ищу способ измерить, насколько «равномерно» распределено значение. Как и в «равномерно» распределенном распределении, таком как X : и «неравномерно» распределенное распределение Y примерно того же среднего значения и стандартного отклонения: Но есть ли мера равномерности m, такая …

14 variance  standard-deviation  descriptive-statistics  measurement 

Я выполнил эксперимент, в котором я воспитывал разные семьи из двух разных групп населения. Каждой семье был назначен один из двух видов лечения. После эксперимента я измерил несколько признаков на каждого человека. Чтобы проверить эффект лечения или источника, а также их взаимодействие, я использовал линейную модель смешанного эффекта с семейством …

14 r  anova  variance  lme4-nlme 

Я новичок в статистике и R, и у меня возникли проблемы с использованием функции Левена (я хотел бы проверить равенство дисперсии двух выборок). В документации сказано, что я должен запустить: levene.test (у, группа) Но я понятия не имею, что я должен поставить как у и группа? У меня есть два …

14 r  variance  levenes-test 

Кажется, существует большая путаница при сравнении использования glmnetвнутри caretдля поиска оптимальной лямбды и использования cv.glmnetдля выполнения той же задачи. Было задано много вопросов, например: Модель классификации train.glmnet против cv.glmnet? Как правильно использовать glmnet с кареткой? Перекрестная проверка `glmnet` с использованием` caret` но ответа не дано, что может быть связано с …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality