Mam eksperyment przeprowadzany na setkach komputerów rozmieszczonych na całym świecie, który mierzy występowanie niektórych zdarzeń. Zdarzenia zależą od siebie, więc mogę uporządkować je w kolejności rosnącej, a następnie obliczyć różnicę czasu. Zdarzenia powinny być rozkładane wykładniczo, ale...
Mam od 3 do 5 miar cechy na osobę w dwóch różnych warunkach (A i B). Mam kreślenia średnia dla każdego indywidualnie w każdym stanie i używam błąd standardowy ( tj , , przy = liczba pomiarów) jako pionowe kreski. NS.D / N--√SD/NSD/\sqrt{N}N.NN Teraz chcę wykreślić różnicę między średnią miarą na...
Pracuję nad algorytmem, który musi obliczyć rozmiar zestawu wygenerowanego przez przecięcie co najmniej 2 zestawów. Dokładniej: z=|A0∩…∩An|z=|A0∩…∩An| z = \left |A_0 \cap \ldots \cap A_n \right | Przecinane zestawy są generowane przez zapytania SQL i starając się utrzymać szybkość, otrzymuję z...
Ok, uczciwe ostrzeżenie - to filozoficzne pytanie, które nie zawiera liczb. Dużo zastanawiałem się nad tym, jak błędy wkradają się do zestawów danych w czasie i jak analitycy powinni to potraktować - czy może to naprawdę ma znaczenie? Na przykład robię analizę długoterminowego badania, które...
Korzystam z regresji puli OLS przy użyciu pakietu plm w R. Chociaż moje pytanie dotyczy bardziej podstawowych statystyk, więc najpierw postaram się je tutaj zamieścić;) Ponieważ moje wyniki regresji dają reszty heteroskedastyczne, chciałbym spróbować użyć solidnych standardowych błędów...
Jeśli istnieje, między dopasowaniem linii do wielu oddzielnych „eksperymentów”, a następnie uśrednieniem pasowań lub uśrednieniem danych z oddzielnych eksperymentów, a następnie dopasowaniem uśrednionych danych. Pozwól mi rozwinąć: Wykonuję symulacje komputerowe, które generują krzywą, pokazaną...
Standardowy błąd proporcji będzie największy, jaki może być dla danego N, gdy proporcja wynosi 0,5, a zmniejsza się wraz ze wzrostem proporcji od 0,5. Rozumiem, dlaczego tak jest, gdy patrzę na równanie błędu standardowego proporcji, ale nie mogę tego dalej wyjaśniać. Czy istnieje wyjaśnienie poza...
Tytuł mówi wszystko. Rozumiem, że najmniejsze kwadraty i maksymalne prawdopodobieństwo dadzą taki sam wynik dla współczynników regresji, jeśli błędy modelu są zwykle rozkładane. Ale co się stanie, jeśli błędy nie są zwykle dystrybuowane? Dlaczego te dwie metody nie są już...
Załóżmy, że mamy model .Yi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiYi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiY_i = \beta_0 + \beta_1X_{i1} + \beta_2X_{i2} + \dots + \beta_kX_{ik} + \epsilon_i Regresja ma wiele założeń, na przykład, że błędy powinny być normalnie rozłożone ze średnią zerową i stałą wariancją. Nauczono mnie...
Korzystam z samouczka, który znalazłem i wykreślam wartości średnie wraz ze standardowymi błędami, aby pokazać moje dane. Ale mam problem z omówieniem wyników. Moja fabuła jest pokazana poniżej: niektóre standardowe błędy (pokazane jako pasek błędów) różnią się znacznie, a niektóre z nich są bardzo...
Czytam tekst „Statystyka matematyczna i analiza danych” Johna Rice'a. Zależy nam na przybliżeniu oczekiwanej wartości i wariancji zmiennej losowejYYY. Jesteśmy w stanie obliczyć oczekiwaną wartość i wariancję zmiennej losowej i znamy zależność . Tak więc możliwe jest przybliżenie oczekiwanej...
Muszę wnioskować o dodatnim parametrze . Aby dopasować dodatniość, sparametryzowałem . Korzystając z procedury MLE, obliczyłem oszacowanie punktu i se dla . Właściwość niezmienniczości MLE bezpośrednio daje mi oszacowanie punktowe dla , ale nie jestem pewien, jak obliczyć se dla . Z góry dziękuję...
Używam Root Mean Squared Error(RMSE) do pomiaru dokładności wartości przewidywanych przy użyciu modelu. Rozumiem, że zwrócona wartość wykorzystuje jednostki moich miar (a nie procent). Chciałbym jednak podać moje wartości procentowe. Podejście, które podjąłem, polega na normalizacji RMSEśredniej...
Sytuacja Mam zestaw danych z jednym zależnym yyy i jedna zmienna niezależna xxx. Chcę dopasować do ciągłej częściowej regresji liniowejkkk znane / ustalone punkty przerwania występujące w (za1,za2), ... ,zak)(a1,a2,…,ak)(a_{1}, a_{2}, \ldots, a_{k}). Breakpoins są znane bez wątpliwości, więc nie...
Książka Elements of Statistics Learning (dostępna w PDF online) omawia stronniczość optymisim (7.21, strona 229). Stwierdza, że nastawienie optymistyczne stanowi różnicę między błędem treningu a błędem w próbie (błąd zaobserwowany, jeśli próbkujemy nowe wartości wyników w każdym z oryginalnych...
Typowym podejściem do rozwiązania problemu z klasyfikacją jest identyfikacja klasy modeli kandydujących, a następnie dokonanie wyboru modelu za pomocą procedury takiej jak walidacja krzyżowa. Zazwyczaj wybiera się model z najwyższą dokładnością lub jakąś powiązaną funkcję, która koduje informacje...
Szukam algorytmu regresji liniowej, który jest najbardziej odpowiedni dla danych, których zmienna niezależna (x) ma stały błąd pomiaru, a zmienna zależna (y) ma błąd zależny od sygnału. Powyższe zdjęcie ilustruje moje
Jak obliczyć odpowiedni wcześniej, jeśli masz błąd pomiaru przyrządu? Ten akapit pochodzi z książki Cressie „Statistics for Spatio-Temporal Data”: Często zdarza się, że dostępne są pewne wcześniejsze informacje dotyczące wariancji błędu pomiaru, co pozwala na określenie dość informacyjnego...
Jednym z założeń regresji liniowej jest to, że powinna istnieć stała wariancja w kategoriach błędów oraz że przedziały ufności i testy hipotez związane z modelem opierają się na tym założeniu. Co dokładnie dzieje się, gdy terminy błędów nie mają stałej