W tym modelu regresji liniowej jednowymiarowej yja= β0+ β1xja+ ϵjayja=β0+β1xja+ϵjay_i = \beta_0 + \beta_1x_i+\epsilon_i podane zestaw danych D = { ( x1, y1) , . . . , ( xn, yn) }re={(x1,y1),...,(xn,yn)}D=\{(x_1,y_1),...,(x_n,y_n)\} , oszacowania współczynników β 1 = Σ i x i y i - n ˉ x ˉ Y β 0=...
Podczas gdy te dwa wszechobecne terminy są często używane jako synonimy, czasem wydaje się, że istnieje rozróżnienie. Czy rzeczywiście jest różnica, czy są one dokładnie
Czytam stamtąd, że błąd standardowy wariancji próbki jest SEs2=2σ4N−1−−−−−−√SEs2=2σ4N−1SE_{s^2} = \sqrt{\frac{2 \sigma^4}{N-1}} Jaki jest błąd standardowy odchylenia standardowego próbki? Kusiłbym się zgadnąć i powiedzieć, że ale nie jestem pewien.SEs=SEs2−−−−√SEs=SEs2SE_{s} =...
Wikipedia i winieta pakietu warstwowego R dostarczają dobrych informacji na temat założeń wspierających standardowe błędy współczynnika OLS oraz matematycznego tła estymatorów warstwowych. Nadal nie jestem pewien, w jaki sposób rozwiązany jest problem heteroscedastyczności resztek, prawdopodobnie...
Interesuje mnie lepsze zrozumienie metody delta do aproksymacji standardowych błędów średnich efektów krańcowych modelu regresji, który obejmuje termin interakcji. Patrzyłem na powiązane pytania metodą delta, ale żadne nie dostarczyło tego, czego szukam. Rozważ następujące przykładowe dane jako...
Usiłuję zrozumieć wyprowadzenie oczekiwanego błędu prognozy na niższy poziom (ESL), szczególnie na podstawie wyprowadzenia 2.11 i 2.12 (warunkowanie, krok w kierunku minimum punktowego). Wszelkie wskazówki lub linki są mile widziane. Poniżej raportuję fragment z ESL str. 18. Pierwsze dwa równania...
Powiedzmy, że obliczam niektóre parametry modelu, minimalizując resztkowe sumy do kwadratu i zakładam, że moje błędy są gaussowskie. Mój model wytwarza analityczne pochodne, więc optymalizator nie musi używać różnic skończonych. Po zakończeniu dopasowania chcę obliczyć standardowe błędy...
Poniższy scenariusz stał się najczęściej zadawanym pytaniem w trio badacza (I), recenzenta / redaktora (R, niezwiązanego z CRAN) i mnie (M) jako twórcy fabuły. Możemy założyć, że (R) jest typowym recenzentem medycznym dużego bossa, który wie tylko, że każda fabuła musi mieć pasek błędu, w...
Korzystam ze scikit-learn Pythona do trenowania i testowania regresji logistycznej. scikit-learn zwraca współczynniki regresji zmiennych niezależnych, ale nie podaje standardowych błędów współczynników. Potrzebuję tych standardowych błędów, aby obliczyć statystykę Walda dla każdego współczynnika i...
Tutaj „obcięcie” oznacza zmniejszenie precyzji liczb losowych i nie obcinanie serii liczb losowych. Na przykład, jeśli mam liczb rzeczywistych losowych (narysowanych z dowolnego rozkładu, np. Normalnego, jednolitego itp.) Z dowolną precyzją i obcinam wszystkie liczby, aby w końcu otrzymać zestaw...
Zdaję sobie sprawę, że to bardzo podstawowe pytanie, ale nigdzie nie mogę znaleźć odpowiedzi. Obliczam współczynniki regresji przy użyciu równań normalnych lub rozkładu QR. Jak obliczyć standardowe błędy dla każdego współczynnika? Zwykle myślę, że standardowe błędy są obliczane...
Zarówno w literaturze dotyczącej wskaźnika błędu rodzinnego (FWER), jak i wskaźnika fałszywego wykrywania (FDR), określone metody kontrolowania FWER lub FDR są odpowiednie do testów zależnych lub niezależnych. Na przykład w artykule z 1979 r. „Prosta sekwencyjnie wielokrotna procedura testowa...
Używam regresji grzbietu na wysoce wielokoliniowych danych. Używając OLS, otrzymuję duże standardowe błędy współczynników z powodu wielokoliniowości. Wiem, że regresja kalenicy jest sposobem na poradzenie sobie z tym problemem, ale we wszystkich implementacjach regresji kalenicy, na które...
Ostatnio przyglądałem się wewnętrznym działaniom standardowego błędu i nie byłem w stanie zrozumieć, jak to działa. Rozumiem błąd standardowy, ponieważ jest to standardowe odchylenie rozkładu średnich próbek. Moje pytania to: • skąd wiemy, że błąd standardowy oznacza odchylenie standardowe próbki,...
Po krótkich poszukiwaniach niewiele znajduję informacji na temat włączania wag obserwacyjnych / błędów pomiarowych do analizy głównych składników. To, co uważam, polega na iteracyjnych podejściach obejmujących wagi (np. Tutaj ). Moje pytanie brzmi: dlaczego to podejście jest konieczne? Dlaczego nie...
Mam urządzenie GPS, które wyprowadza pomiar hałasu za pomocą macierzy kowariancji :ΣΣ\Sigma Σ = ⎡⎣⎢σx xσyxσx zσx yσyyσyzσx zσyzσzz⎤⎦⎥Σ=[σxxσxyσxzσyxσyyσyzσxzσyzσzz]\Sigma = \left[\begin{matrix} \sigma_{xx} & \sigma_{xy} & \sigma_{xz} \\ \sigma_{yx} & \sigma_{yy} & \sigma_{yz} \\ \sigma_{xz} &...
Obecnie czytam „Wszystkie statystyki” Larry'ego Wassermana i zastanawia mnie coś, co napisał w rozdziale o szacowaniu funkcji statystycznych modeli nieparametrycznych. On napisał „Czasami możemy znaleźć szacowany błąd standardowy funkcji statystycznej, wykonując pewne obliczenia. Jednak w...
Załóżmy, że w1,w2,…,wnw1,w2,…,wnw_1,w_2,\ldots,w_n i x1,x2,...,xnx1,x2,...,xnx_1,x_2,...,x_n są każdy narysowany IID go w dystrybucji z niezależnie od . W są absolutnie pozytywne. Obserwujesz wszystkie , ale nie ; raczej obserwujesz . Jestem zainteresowany oszacowaniem...
Właściwa reguła punktacji jest regułą, która jest maksymalizowana przez „prawdziwy” model i nie pozwala na „zabezpieczanie” lub granie w system (celowe zgłaszanie różnych wyników, jak to jest prawdziwe przekonanie modelu o poprawie wyniku). Wynik Briera jest prawidłowy, dokładność (proporcja...
Moje pytanie jest bardzo proste: dlaczego wybieramy normalny jako rozkład, za którym podąża warunek błędu przy założeniu regresji liniowej? Dlaczego nie wybieramy innych, takich jak mundur, t czy cokolwiek