Вопросы с тегом «variance»

Ожидаемое квадратичное отклонение случайной величины от ее среднего значения; или среднеквадратичное отклонение данных об их среднем значении.

4
Интерпретация случайного отклонения эффекта в блеске
Я пересматриваю статью о опылении, где данные распределены биномиально (плод созревает или нет). Поэтому я использовал glmerодин случайный эффект (отдельное растение) и один фиксированный эффект (обработка). Рецензент хочет знать, повлияло ли растение на плодоношение, но у меня проблемы с интерпретацией glmerрезультатов. Я читал в Интернете, и, кажется, могут быть проблемы …

3
Альтернатива одностороннему неравенству ANOVA
Я хотел бы сравнить средства по трем группам равных размеров (одинаковый размер выборки мал, 21). Средства каждой группы будут нормально распределены, но их дисперсия не равна (проверено с помощью Levene - х). Является ли преобразование лучшим маршрутом в этой ситуации? Должен ли я рассмотреть что-нибудь еще в первую очередь?

1
Дисперсия Коэна статистики
Коэна является одним из наиболее распространенных способов измерения размера эффекта ( см. Википедия ). Он просто измеряет расстояние между двумя средними значениями в единицах стандартного отклонения. Как мы можем получить математическую формулу оценки дисперсии Коэна ? дdddddd Декабрь 2015 г. edit: С этим вопросом связана идея вычисления доверительных интервалов вокруг …

1
Определитель информации Фишера
(Я разместил аналогичный вопрос на math.se. ) В информационной геометрии детерминант информационной матрицы Фишера представляет собой естественную форму объема на статистическом многообразии, поэтому он имеет хорошую геометрическую интерпретацию. Например, тот факт, что он фигурирует в определении ранее Джеффриса, связан с его инвариантностью при репараметризации, которая является (imho) геометрическим свойством. Но …

5
Как выполнить вменение значений в очень большом количестве точек данных?
У меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

3
Вывести отклонение от бокса
Мне было интересно, как вывести дисперсию переменной, используя коробочный график. Возможно ли, по крайней мере, сделать вывод, если две переменные имеют одинаковую дисперсию, наблюдая их блокпост?
12 variance  boxplot 

3
Интуитивно понятная причина, по которой информация Бинома о Фишере обратно пропорциональна
Меня смущает / поражает, что бином имеет дисперсию, пропорциональную . Эквивалентно, информация Фишера пропорциональна . Что является причиной этого? Почему информация о Фишере минимизируется при ? То есть, почему вывод наиболее сложен при ?p(1−p)p(1−p)p(1-p)1p(1−p)1p(1−p)\frac{1}{p(1-p)}p=0.5p=0.5p=0.5p=0.5p=0.5p=0.5 Контекст: Я работаю над калькулятором размера выборки, и формула для , необходимого размера выборки, представляет собой …

2
Как я могу объединить загруженные p-значения через множественные вмененные наборы данных?
Я обеспокоен проблемой, состоящей в том, что я хотел бы запустить p-значение для оценки из данных с множественным вменением (MI), но мне неясно, как объединить p-значения в наборах MI.θθ\theta Для наборов данных MI стандартный подход для получения полной дисперсии оценок использует правила Рубина. Смотрите здесь для обзора объединения наборов данных …


1
Различия между PROC Mixed и lme / lmer в R - степени свободы
Примечание: этот вопрос является репостом, так как мой предыдущий вопрос пришлось удалить по юридическим причинам. Сравнивая PROC MIXED из SAS с функцией lmeиз nlmeпакета в R, я наткнулся на некоторые довольно запутанные различия. Более конкретно, степени свободы в разных тестах различаются между PROC MIXEDи lme, и я задавался вопросом, почему. …
12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

2
Параметрическое моделирование дисперсии данных счета
Я хочу смоделировать некоторые данные, но я не уверен, какой тип модели я могу использовать. У меня есть данные подсчета, и я хочу модель, которая даст параметрические оценки как среднего значения, так и дисперсии данных. То есть у меня есть различные прогностические факторы, и я хочу определить, влияет ли какой-либо …

2
Как параметризовать отношение двух нормально распределенных переменных или обратное к одной?
Проблема: я параметризирую распределения для использования в качестве априоров и данных в байесовском метаанализе. Данные представлены в литературе как сводная статистика, почти исключительно предполагаемая нормально распределенной (хотя ни одна из переменных не может быть <0, некоторые являются отношениями, некоторые являются массовыми и т. Д.). Я столкнулся с двумя случаями, для …

2
Математическая интуиция смещения-дисперсии
Недавно я задал вопрос, пытаясь найти математическую интерпретацию / интуицию за элементарным уравнением, касающимся среднего значения выборки и дисперсии: , геометрическое или иное.E[X2]=Var(X)+(E[X])2E[X2]=Var(X)+(E[X])2 E[X^2] = Var(X) +(E[X])^2 Но теперь мне интересно узнать внешне похожее уравнение компромисса смещения. MSE(θ^)=E[(θ^−θ)2]==E[(θ^−E[θ^])2]+(E[θ^]−θ)2Var(θ^)+Bias(θ^,θ)2MSE(θ^)=E[(θ^−θ)2]=E[(θ^−E[θ^])2]+(E[θ^]−θ)2=Var(θ^)+Bias(θ^,θ)2 \begin{eqnarray} \text{MSE}(\hat{\theta}) = E [(\hat{\theta}-\theta)^2 ] &=& E[(\hat{\theta} - E[\hat\theta])^2] + (E[\hat\theta] …
12 variance  bias 

2
В чем разница между
Я читал о метриках регрессии в питоне scikit учиться ручным и даже если каждый из них имеет свою собственную формулу, я не могу сказать , интуитивно , что разница между и дисперсией баллами и поэтому , когда использовать один или другой , чтобы оценить мои модели.р2р2R^2

3
Дисперсионно-ковариационная матрица ошибок в линейной регрессии
Как на практике вычисляется матрица ошибок var / cov с помощью пакетов статистического анализа? Эта идея понятна мне в теории. Но не на практике. Я имею в виду, что если у меня есть вектор случайных величин , я понимаю, что матрице дисперсии / ковариации Σ будет дан внешний продукт отклонения …

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.