Pytania oznaczone «variance»

11
Średnia odwrotnego rozkładu wykładniczego

Biorąc pod uwagę zmienną losową , jaka jest średnia i wariancja G = 1Y= Ex p ( λ )Y=Exp(λ)Y = Exp(\lambda) ?G = 1YG=1YG=\dfrac{1}{Y} Patrzę na odwrotny rozkład gamma, ale średnia i wariancja są zdefiniowane tylko odpowiednio dla i α > 2 ...α > 1α>1\alpha>1α >...

variance mean exponential
10
R regresja liniowa zmienna kategorialna „ukryta” wartość

To tylko przykład, na który natknąłem się kilka razy, więc nie mam żadnych przykładowych danych. Uruchamianie modelu regresji liniowej w R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1jest zmienną ciągłą. x2jest kategoryczny i ma trzy wartości, np. „Niska”, „Średnia” i „Wysoka”. Jednak dane wyjściowe podane przez R...

r regression categorical-data regression-coefficients categorical-encoding machine-learning random-forest anova spss r self-study bootstrap monte-carlo r multiple-regression partitioning neural-networks normalization machine-learning svm kernel-trick self-study survival cox-model repeated-measures survey likert correlation variance sampling meta-analysis anova independence sample assumptions bayesian covariance r regression time-series mathematical-statistics graphical-model machine-learning linear-model kernel-trick linear-algebra self-study moments function correlation spss probability confidence-interval sampling mean population r generalized-linear-model prediction offset data-visualization clustering sas cart binning sas logistic causality regression self-study standard-error r distributions r regression time-series multiple-regression python chi-squared independence sample clustering data-mining rapidminer probability stochastic-processes clustering binary-data dimensionality-reduction svd correspondence-analysis data-visualization excel c# hypothesis-testing econometrics survey rating composite regression least-squares mcmc markov-process kullback-leibler convergence predictive-models r regression anova confidence-interval survival cox-model hazard normal-distribution autoregressive mixed-model r mixed-model sas hypothesis-testing mediation interaction
10
Wariancja rezystorów równolegle

Załóżmy, że masz zestaw rezystorów R, z których wszystkie są rozmieszczone ze średnią μ i wariancją σ. Rozważ odcinek obwodu o następującym układzie: (r) || (r + r) || (r + r + r). Równoważny opór każdej części to r, 2r i 3r. Wariancja każdej sekcji wynosiłaby wtedy σ2σ2σ^2 , 2σ22σ22σ^2 ,...

probability sampling variance
10
Dlaczego Anova () i drop1 () podają różne odpowiedzi dla GLMM?

Mam GLMM w postaci: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kiedy używam drop1(model, test="Chi"), otrzymuję inne wyniki niż w przypadku korzystania Anova(model, type="III")z pakietu samochodowego lub summary(model). Te dwa ostatnie...

r anova glmm r mixed-model bootstrap sample-size cross-validation roc auc sampling stratification random-allocation logistic stata interpretation proportion r regression multiple-regression linear-model lm r cross-validation cart rpart logistic generalized-linear-model econometrics experiment-design causality instrumental-variables random-allocation predictive-models data-mining estimation contingency-tables epidemiology standard-deviation mean ancova psychology statistical-significance cross-validation synthetic-data poisson-distribution negative-binomial bioinformatics sequence-analysis distributions binomial classification k-means distance unsupervised-learning euclidean correlation chi-squared spearman-rho forecasting excel exponential-smoothing binomial sample-size r change-point wilcoxon-signed-rank ranks clustering matlab covariance covariance-matrix normal-distribution simulation random-generation bivariate standardization confounding z-statistic forecasting arima minitab poisson-distribution negative-binomial poisson-regression overdispersion probability self-study markov-process estimation maximum-likelihood classification pca group-differences chi-squared survival missing-data contingency-tables anova proportion
10
Model historii zdarzeń dyskretnych (przeżycie) w R.

Próbuję dopasować model czasu dyskretnego do R, ale nie jestem pewien, jak to zrobić. Czytałem, że możesz zorganizować zmienną zależną w różnych wierszach, po jednym dla każdej obserwacji czasu, i użyć glmfunkcji z łączem logit lub cloglog. W tym sensie, mam trzy kolumny: ID, Event(1 lub 0, w...

r survival pca sas matlab neural-networks r logistic spatial spatial-interaction-model r time-series econometrics var statistical-significance t-test cross-validation sample-size r regression optimization least-squares constrained-regression nonparametric ordinal-data wilcoxon-signed-rank references neural-networks jags bugs hierarchical-bayesian gaussian-mixture r regression svm predictive-models libsvm scikit-learn probability self-study stata sample-size spss wilcoxon-mann-whitney survey ordinal-data likert group-differences r regression anova mathematical-statistics normal-distribution random-generation truncation repeated-measures variance variability distributions random-generation uniform regression r generalized-linear-model goodness-of-fit data-visualization r time-series arima autoregressive confidence-interval r time-series arima autocorrelation seasonality hypothesis-testing bayesian frequentist uninformative-prior correlation matlab cross-correlation
10
Czym jest asymptotyczna macierz kowariancji?

Czy to prawda, że ​​asymptotyczna macierz kowariancji jest równa macierzy kowariancji oszacowań parametrów? Jeśli nie, co to jest? A jaka jest w tym przypadku różnica między macierzą kowariancji a asymptotyczną macierzą kowariancji? Z góry

covariance asymptotics
10
Jaka jest wariancja tego estymatora

Chcę oszacować średnią funkcji f, tj. gdzie i są niezależnymi zmiennymi losowymi. Mam próbki f, ale nie iid: Są próbki IID dla a dla każdego są próbki z :X Y Y 1 , Y 2 , … Y n Y i n i X X i , 1 , X i , 2 , … , X i , n imiX, Y[ f( X, Y) ]EX,Y[f(X,Y)]E_{X,Y}[f(X,Y)]XXXYYYY1, Y2), …...

variance unbiased-estimator estimators
10
Wykorzystanie mediany do obliczania wariancji

Mam losową zmienną 1-D, która jest niezwykle wypaczona. Aby znormalizować ten rozkład, chcę raczej użyć mediany niż średniej. moje pytanie brzmi: czy mogę obliczyć wariancję rozkładu przy użyciu mediany we wzorze zamiast średniej? tzn. czy mogę wymienić V a r (X) = ∑ [ (Xja- m e a n ( X))2)] /...

variance mean median