Вопросы с тегом «variance»

Я понимаю, что тест Бартлетта связан с определением, являются ли ваши выборки из групп с равными отклонениями. Если образцы взяты из популяций с одинаковыми отклонениями, то мы не можем отклонить нулевую гипотезу теста, и поэтому анализ основных компонентов неуместен. Я не уверен, где проблема в этой ситуации (с набором гомоскедастических …

14 variance  pca  heteroscedasticity 

Рассмотрим эти два изображения в градациях серого: На первом изображении показан извилистый речной узор. Второе изображение показывает случайный шум. Я ищу статистическую меру, которую я могу использовать для определения вероятности того, что изображение показывает речную картину. Изображение реки имеет две области: река = высокое значение и везде другое = низкое …

14 variance  spatial  pattern-recognition 

В некоторых уроках я обнаружил, что было указано, что инициализация весов «Ксавье» (статья: Понимание сложности обучения глубоких нейронных сетей с прямой связью ) является эффективным способом инициализации весов нейронных сетей. Для полностью связанных слоев в этих уроках было практическое правило: Var(W)=2nin+nout,simpler alternative:Var(W)=1ninVar(W)=2nin+nout,simpler alternative:Var(W)=1ninVar(W) = \frac{2}{n_{in} + n_{out}}, \quad \text{simpler alternative:} …

14 normal-distribution  variance  neural-networks  conv-neural-network 

Я пытаюсь понять концепцию чрезмерной дисперсии в логистической регрессии. Я читал, что избыточная дисперсия - это когда наблюдаемая дисперсия переменной отклика больше, чем можно было бы ожидать от биномиального распределения. Но если биномиальная переменная может иметь только два значения (1/0), как она может иметь среднее значение и дисперсию? Я в …

14 logistic  variance  binomial  mean  overdispersion 

Я чувствую себя действительно глупо, даже задавая такой простой вопрос, но здесь идет: Если у меня есть случайная величина XXX которая может принимать значения 000 и 111 , с P(X=1)=pP(X=1)=pP(X=1) = p и P(X=0)=1−pP(X=0)=1−pP(X=0) = 1-p , то, если я вытяну из нее nnn выборок, я получу биномиальное распределение. Среднее …

13 variance  binomial 

В разделе 3.2 Бишопа «Распознавание образов и машинное обучение» он обсуждает разложение смещения дисперсии, утверждая, что для квадрата функции потерь ожидаемая потеря может быть разложена на квадрат смещения (который описывает, насколько средние прогнозы далеки от истинных модель), дисперсионный термин (который описывает разброс прогнозов вокруг среднего) и шумовой термин (который дает …

13 self-study  variance  bias  regularization  loss-functions 

Как определяется долгосрочная дисперсия в области анализа временных рядов? Я понимаю, что это используется в том случае, если в данных есть корреляционная структура. Таким образом, наш стохастический процесс не будет семейством случайными переменными, а будет только идентично распределенным?X1,X2…X1,X2…X_1, X_2 \dots Могу ли я иметь стандартную ссылку в качестве введения в …

13 time-series  variance  references  kernel-smoothing  non-independent 

По данным SAGE Encyclopedia of Social Science Методы исследования … [a] потолочный эффект возникает, когда мера имеет четкий верхний предел для потенциальных ответов и большая концентрация участников получает балл в пределах или около этого предела. Масштабное затухание является методологической проблемой, которая возникает всякий раз, когда дисперсия ограничивается таким образом. …

13 distributions  variance  scales  psychometrics  measurement 

Я провел множественную регрессию, в которой модель в целом значима и объясняет около 13% дисперсии. Тем не менее, мне нужно найти величину дисперсии, объясняемой каждым значимым предиктором. Как я могу сделать это с помощью R? Вот некоторые примеры данных и кода: D = data.frame( dv = c( 0.75, 1.00, 1.00, …

13 r  regression  variance 

Если у меня есть только , как я могу вычислить ?V a r ( 1)Var(X)Var(X)\mathrm{Var}(X)Var(1X)Var(1X)\mathrm{Var}(\frac{1}{X}) У меня нет никакой информации о распределении , поэтому я не могу использовать преобразование, или любые другие методы , которые используют распределение вероятностей .XXXXXXX

13 distributions  variance  data-transformation 

Для случайных величин и положительной полуопределенной матрицы A : существует ли упрощенное выражение для ожидаемого значения E [ T r ( X T A X ) ] и дисперсии, ? Обратите внимание, что не является случайной величиной.X∈RhX∈RhX \in \mathbb{R}^hAAAE[Tr(XTAX)]E⁡[Tr(XTAX)]\mathop {\mathbb E}[Tr(X^TAX)]Var[Tr(XTAX)]Var[Tr(XTAX)]Var[Tr(X^TAX)]AAA

13 variance  mathematical-statistics  expected-value  random-matrix 

BBBVar(maxiXi)≤B,Var(maxiXi)≤B, \mbox{Var}(\max_i X_i) \leq B \enspace, X={X1,…,XM}X={X1,…,XM}X = \{ X_1, \ldots, X_M \}MMMμ1,…,μMμ1,…,μM\mu_1, \ldots, \mu_Mσ21,…,σ2Mσ12,…,σM2\sigma_1^2, \ldots, \sigma_M^2 Я могу вывести это но эта граница кажется очень свободной. Численный тест показывает, что может быть возможным, но я не смог доказать это. Любая помощь приветствуется.Var(maxiXi)≤∑iσ2i,Var(maxiXi)≤∑iσi2, \mbox{Var}(\max_i X_i) \leq \sum_i \sigma_i^2 \enspace, B=maxiσ2iB=maxiσi2B …

13 variance  bounds  maximum 

Я учу себя теории вероятностей, и я не уверен, что понимаю какое-либо использование дисперсии, в отличие от стандартного отклонения. В практических ситуациях, на которые я смотрю, дисперсия больше, чем диапазон, поэтому она не кажется интуитивно полезной.

13 variance 

Сегодня меня спросили, что-то похожее на это. Интервьюер хотел знать, какова вероятность того, что опцион «при деньгах» окажется в деньгах, когда волатильность стремится к бесконечности. Я сказал 0%, потому что нормальные распределения, которые лежат в основе модели Блэка-Шоулза и гипотезы случайного блуждания, будут иметь бесконечную дисперсию. И поэтому я решил, …

13 normal-distribution  variance 

Это может быть простое объяснение (я надеюсь, в любом случае). Я сделал некоторый регрессионный анализ в Matlab, используя набор инструментов регрессии. Тем не менее, я наткнулся на исследование, в котором говорится: «Используя регрессионный анализ, можно было установить прогностическую модель, используя только четыре звуковые характеристики, которые объясняют 60% дисперсии» Ссылка на …

13 variance