Zdarzenia (lub zmienne losowe) są niezależne, gdy informacje o niektórych z nich nie mówią nic o prawdopodobieństwie wystąpienia (/ dystrybucji) innych. NIE używaj tego tagu zamiast niezależnego użycia zmiennej [predyktor].
Co to jest kowariancja w prostym języku i w jaki sposób jest ona powiązana ze strukturą zależności , korelacji i struktury wariancji-kowariancji w odniesieniu do schematów powtarzanych
Zaczynam bawić sięglmnet za pomocą regresji LASSO, gdzie moje wyniki zainteresowania są dychotomiczne. Poniżej utworzyłem małą próbną ramkę danych: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29,...
Dla badań symulacyjnych mam do generowania zmiennych losowych, które wykazują prefined (populacji) korelację do istniejącej zmiennej .YYY I spojrzał w Ropakowaniach copula, a CDVinektóre mogą powodować przypadkowe wielowymiarowych rozkładów danej struktury zależności. Nie można jednak naprawić...
Zakładam, że jest to prawdą: zakładanie uczciwej monety, zdobywanie 10 głów z rzędu podczas rzucania monetą nie zwiększa szansy na to, że następnym rzutem monetą będzie ogon , bez względu na to, jakie prawdopodobieństwo i / lub żargon statystyczny jest rzucany (przepraszam za...
Z podręcznika przeczytałem, że nie gwarantuje, że X i Y są niezależne. Ale jeśli są niezależni, ich kowariancja musi wynosić 0. Nie potrafiłem jeszcze wymyślić żadnego właściwego przykładu; czy ktoś mógłby to
Załóżmy, że wykonanie badania ze wspólnego podziału i . Jak przetestować hipotezę, że i są niezależne ?X Y X Y( Xn, Yn) , n = 1 .. N(Xn,Yn),n=1..N(X_n,Y_n), n=1..NXXXYYYXXXYYY Nie przyjmuje się żadnych założeń dotyczących wspólnych lub marginalnych praw rozkładu i (co najmniej całej wspólnej...
Znamy odpowiedź na dwie niezależne zmienne: V a r (XY) = E( X2)Y2)) - ( E( XY) )2)= V a r ( X) V a r ( Y) + V a r ( X) ( E( Y) )2)+ V a r ( Y) ( E( X) )2)Var(XY)=E(X2Y2)−(E(XY))2=Var(X)Var(Y)+Var(X)(E(Y))2+Var(Y)(E(X))2 {\rm Var}(XY) = E(X^2Y^2) − (E(XY))^2={\rm Var}(X){\rm Var}(Y)+{\rm...
Niedawno miałem spór z przyjacielem o zminimalizowaniu szansy na śmierć w samolocie z powodu wypadku. To podstawowe pytanie statystyczne. Stwierdził, że woli lecieć bezpośrednio do miejsca docelowego, ponieważ zmniejsza to prawdopodobieństwo, że zginie w katastrofie lotniczej. Jego logika polegała...
Jeśli dwie zmienne mają korelację 0, to dlaczego niekoniecznie są one niezależne? Czy zmienne skorelowane z zerami są niezależne w szczególnych okolicznościach? Jeśli to możliwe, szukam intuicyjnego wyjaśnienia, a nie wysoce
Dwie losowe zmienne A i B są statystycznie niezależne. Oznacza to, że w DAG procesu: i oczywiście P ( A | B ) = P ( A ) . Ale czy to oznacza również, że nie ma drzwi od B do A?( A ⊥⊥ B)(A⊥⊥B)(A {\perp\!\!\!\perp} B)P.( A | B ) = P( A )P(A|B)=P(A)P(A|B)=P(A) Ponieważ wtedy powinniśmy uzyskać ....
Jeśli dwie zmienne losowe i Y są nieskorelowane, to czy możemy również wiedzieć, że X 2 i Y nie są skorelowane? Moja hipoteza jest twierdząca.XXXYYYX2X2X^2YYY nieskorelowane oznacza E [ X Y ] = E [ X ] E [ Y ] lubX,YX,YX,
Próbuję zrozumieć, co oznacza założenie niezależnych obserwacji . Niektóre definicje to: „Dwa zdarzenia są niezależne wtedy i tylko wtedy, gdy .” ( Słownik terminów statystycznych )P(a∩b)=P(a)∗P(b)P.(za∩b)=P.(za)∗P.(b)P(a \cap b) = P(a) * P(b) „wystąpienie jednego zdarzenia nie zmienia...
Każdy pracowity uczeń jest kontrprzykładem dla „wszyscy uczniowie są leniwi”. Jakie są proste kontrprzykłady na „jeśli zmienne losowe i są nieskorelowane, to są one
Czytałem artykuł mówiący, że przy użyciu planowanych kontrastów w celu znalezienia środków, które różnią się pod jednym względem ANOVA, kontrasty powinny być ortogonalne, aby były nieskorelowane i zapobiegały zawyżeniu błędu typu I. Nie rozumiem, dlaczego ortogonalny miałby oznaczać nieskorelowany...
Czy twierdzenie, że funkcje niezależnych zmiennych losowych są same w sobie niezależne, prawda? Widziałem ten wynik często używany pośrednio w niektórych dowodach, na przykład w dowodzie niezależności między średnią próbki a wariancją próby rozkładu normalnego, ale nie byłem w stanie znaleźć...
Jeśli chodzi o moją kruszywa (i ograniczonych) wiedzy na statystykach zezwoleń, zrozumiałem, że jeśli X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,..., X_n są IID zmiennymi losowymi, a następnie jako termin oznacza, że są niezależne i jednakowo rozdzielone. Moje obawy o to dawny majątek próbek IID, który...
W wielu aplikacjach uczenia maszynowego tak zwane metody powiększania danych pozwoliły na zbudowanie lepszych modeli. Załóżmy na przykład zestaw szkoleniowy zawierający zdjęć kotów i psów. Obracając, odbijając, dostosowując kontrast itp. Można wygenerować dodatkowe obrazy z...
Precyzja jest zdefiniowana jako: p = true positives / (true positives + false positives) Czy jest to prawidłowe, że, jak true positivesi false positivespodejście 0, precyzja zbliża 1? To samo pytanie do przypomnienia: r = true positives / (true positives + false negatives) Obecnie wdrażam...
Próbując wyjaśnić analizy skupień, ludzie często błędnie rozumieją ten proces jako związany z korelacją zmiennych. Jednym ze sposobów na ominięcie tego zamieszania jest taki spisek: To wyraźnie pokazuje różnicę między pytaniem, czy istnieją klastry, a pytaniem, czy zmienne są powiązane....
Oczywiście zdarzenia A i B są niezależne iff Pr = Pr ( A ) Pr ( B ) . Zdefiniujmy odpowiednią ilość Q:(A∩B)(A∩B)(A\cap B)(A)(A)(A)(B)(B)(B) Q≡Pr(A∩B)Pr(A)Pr(B)Q≡Pr(A∩B)Pr(A)Pr(B)Q\equiv\frac{\mathrm{Pr}(A\cap B)}{\mathrm{Pr}(A)\mathrm{Pr}(B)} Zatem A i B są niezależne iff Q = 1 (przy założeniu,...