Вопросы с тегом «variance»

Предположим, у меня есть матрица X, которая равна n на p, т.е. она имеет n наблюдений, причем каждое наблюдение в p-мерном пространстве. Как мне найти дисперсию этих n наблюдений? В случае, когда р = 1, мне просто нужно использовать формулу регулярной дисперсии. Как насчет случаев, когда р> 1.

12 variance 

При расчете стандартной ошибки коэффициента регрессии, мы не учитываем хаотичности в конструкции матрице . Например, в OLS мы вычисляем какИксИксXвар ( β^)вар(β^)\text{var}(\hat{\beta})вар ( ( XTИкс)- 1ИксTY) = σ2( ХTИкс)- 1вар((ИксTИкс)-1ИксTY)знак равноσ2(ИксTИкс)-1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) = \sigma^2(X^TX)^{-1} Если рассматривались случайным образом , закон общей дисперсии будет, в некотором смысле, требует дополнительного вклада дисперсии , …

11 regression  probability  variance  inference 

Netflix использовал свои предложения на основе предоставленных пользователем оценок других фильмов / шоу. Эта рейтинговая система имела пять звезд. Теперь Netflix позволяет пользователям нравится / не нравится (большие пальцы вверх / вниз) фильмы / шоу. Они утверждают, что фильмы легче оценивать. Разве эта двухсторонняя классификация не будет статистически менее предсказательной, …

11 variance  predictive-models  prediction 

Кажется, что-то в нашем человеческом понимании создает трудности для интуитивного понимания идеи дисперсии. В узком смысле ответ немедленен: квадрат отбрасывает нас от нашего рефлексивного понимания. Но это только дисперсия, которая представляет проблемы, или это вся идея распространения в данных? Мы ищем убежище в диапазонеИли просто указав минимум и максимум, но …

11 variance  dispersion 

Я знаю, что мы используем чтобы оценить дисперсия популяции. Я помню видео из Академии Хана, где указанная интуиция заключалась в том, что наше предполагаемое среднее значение, вероятно, немного отличается от фактического, поэтому расстоянияxi- ˉ x на самом деле будут больше, поэтому мы делим на меньшее (n-1вместоn) получить большее значение, в …

11 variance  sample 

Предположим, что скалярная случайная величина принадлежит семейству вектор-параметров с pdfXXX fX(x|θ)=h(x)exp(∑i=1sηi(θ)Ti(x)−A(θ))fX(x|θ)=h(x)exp⁡(∑i=1sηi(θ)Ti(x)−A(θ)) f_X(x|\boldsymbol \theta) = h(x) \exp\left(\sum_{i=1}^s \eta_i({\boldsymbol \theta}) T_i(x) - A({\boldsymbol \theta}) \right) где θ = ( θ1, θ2, ⋯ , θs)Tθ=(θ1,θ2,⋯,θs)T{\boldsymbol \theta} = \left(\theta_1, \theta_2, \cdots, \theta_s \right )^T - вектор параметров, а Т (х)= ( Т1( х ) …

11 variance  mean  exponential-family  sufficient-statistics 

Я пытаюсь понять всю разницу / стандартную ошибку временного ряда финансовых доходов, и я думаю, что застрял. У меня есть серия ежемесячных данных о возврате запасов (назовем их ), которая имеет ожидаемое значение 1,00795 и дисперсию 0,000228 (стандартное отклонение составляет 0,01512). Я пытаюсь рассчитать наихудший случай годовой доходности (скажем, ожидаемое …

11 time-series  variance  independence  finance 

В своем ответе на мой предыдущий вопрос, @Erik P. дает выражение где - избыточный эксцесс распределения. Ссылка на статью в Википедии о распределении выборочной дисперсии приведена, но на странице Википедии написано «Требуется цитирование».Var[s2] = σ4( 2n - 1+ κN),Вaр[s2]знак равноσ4(2N-1+κN), \mathrm{Var}[s^2]=\sigma^4 \left(\frac{2}{n-1} + \frac{\kappa}{n}\right) \>, κκ\kappa Мой основной вопрос, есть …

11 estimation  variance  references 

Обычно преобразуется в Fisher чтобы проверить разницу между двумя значениями . Но когда нужно провести метаанализ, почему мы должны делать такой шаг? Корректирует ли это ошибку измерения или ошибку, не связанную с выборкой, и почему мы должны предполагать, что является несовершенной оценкой корреляции населения?z r rрrrZzzрrrрrr

11 correlation  variance  sampling  meta-analysis 

Я посещаю занятия по анализу данных, и некоторые из моих укоренившихся идей потрясены. А именно, идея о том, что ошибка (эпсилон), как и любой другой вид дисперсии, применима только (как я думал) к группе (выборке или целому населению). Теперь нас учат, что одним из допущений регрессии является то, что дисперсия …

11 regression  variance  error  measurement-error 

Может кто-нибудь показать, как ожидаемое значение и дисперсия нуля раздули Пуассона, с функцией вероятности массы f(y)={π+(1−π)e−λ,(1−π)λye−λy!,if y=0if y=1,2....f(y)={π+(1−π)e−λ,if y=0(1−π)λye−λy!,if y=1,2.... f(y) = \begin{cases} \pi+(1-\pi)e^{-\lambda}, & \text{if }y=0 \\ (1-\pi)\frac{\lambda^{y}e^{-\lambda}}{y!}, & \text{if }y=1,2.... \end{cases} где ππ\pi - вероятность того, что биномиальный процесс равен нулю, а λλ\lambda - среднее значение Пуассона; Результатом …

11 variance  poisson-distribution  expected-value  zero-inflation 

Фон Я провожу метаанализ, который включает ранее опубликованные данные. Часто о различиях между обработками сообщают с помощью значений Р, наименее значимых различий (ЛСД) и других статистических данных, но они не дают прямой оценки дисперсии. В контексте модели, которую я использую, переоценка дисперсии в порядке. проблема Вот список преобразований в где …

11 multiple-comparisons  variance  data-transformation  meta-analysis 

Если мы рассмотрим полноценное дерево решений (т.е. дерево необрезанных решений), оно имеет высокую дисперсию и низкое смещение. Мешки и случайные леса используют эти модели высокой дисперсии и агрегируют их, чтобы уменьшить дисперсию и, таким образом, повысить точность прогнозирования. И Мешки, и Случайные Леса используют выборку Bootstrap, и, как описано в …

11 variance  random-forest  cart  bias  bagging 

Учитывая случайную величину , что означает среднее значение и дисперсию G = 1Y= Eх р ( λ )Y=Exp(λ)Y = Exp(\lambda) ?G = 1YG=1YG=\dfrac{1}{Y} Я смотрю на обратное гамма-распределение, но среднее значение и дисперсия определены только для и α > 2 соответственно ...α > 1α>1\alpha>1α > 2α>2\alpha>2

11 variance  mean  exponential 

Предположим, что равномерно распределен на . Пусть и . Покажите, что корреляция между и равна нулю.[ 0 , 2 π ] Y = sin X Z = cos X Y ZXXX[0,2π][0,2π][0, 2\pi]Y=sinXY=sin⁡XY = \sin XZ=cosXZ=cos⁡XZ = \cos XYYYZZZ Кажется, мне нужно знать стандартное отклонение синуса и косинуса и их ковариацию. …

11 correlation  variance  random-variable  expected-value