Od tytułu chciałbym wiedzieć, czy istnieje test statystyczny, który może mi pomóc zidentyfikować znaczącą rozbieżność między dwoma podobnymi szeregami czasowymi. W szczególności, patrząc na poniższy rysunek, chciałbym wykryć, że szereg zaczyna się rozchodzić w czasie t1, tj. Kiedy różnica między...
Czy ktoś może przedstawić proste (świeckie) wyjaśnienie związku między rozkładami Pareto a centralnym twierdzeniem granicznym (np. Czy ma zastosowanie? Dlaczego / dlaczego nie?)? Próbuję zrozumieć następujące oświadczenie: „Twierdzenie o granicy centralnej nie działa z każdym rozkładem. Wynika...
W testach hipotez powszechne pytanie brzmi: jaka jest wariancja populacji? Moje pytanie brzmi: skąd możemy poznać wariancję populacji? Gdybyśmy znali cały rozkład, równie dobrze moglibyśmy poznać średnią całej populacji. Jaki jest zatem sens testowania
Chciałbym zrozumieć, w jaki sposób mogę uzyskać procent wariancji zbioru danych, nie w przestrzeni współrzędnych zapewnionej przez PCA, ale w stosunku do nieco innego zestawu (obróconych) wektorów. set.seed(1234) xx <- rnorm(1000) yy <- xx * 0.5 + rnorm(1000, sd = 0.6) vecs <-...
Lub jakie warunki to gwarantują? Zasadniczo (i nie tylko modele normalne i dwumianowe) przypuszczam, że głównym powodem złamania tego twierdzenia jest niespójność między modelem próbkowania a wcześniejszym, ale co jeszcze? Zaczynam od tego tematu, więc naprawdę doceniam proste...
Jak mogę określić ilościowo dyspersję w wektorze liczby słów? Szukam statystyki, która będzie wysoka dla dokumentu A, ponieważ zawiera wiele różnych słów, które występują rzadko, i niska dla dokumentu B, ponieważ zawiera jedno słowo (lub kilka słów), które występują często. Mówiąc bardziej...
Wiem z poprzednich badań, że Var(A+B)=Var(A)+Var(B)+2Cov(A,B)Var(A+B)=Var(A)+Var(B)+2Cov(A,B)Var(A+B) = Var(A) + Var(B) + 2 Cov (A,B) Nie rozumiem jednak, dlaczego tak jest. Widzę, że efektem będzie „podniesienie” wariancji, gdy kowboja A i B bardzo wysoko. Sensowne jest, że gdy tworzysz kompozyt...
Patrzę, czy obfitość jest związana z rozmiarem. Rozmiar jest (oczywiście) ciągły, jednak obfitość jest rejestrowana na takiej skali, że A = 0-10 B = 11-25 C = 26-50 D = 51-100 E = 101-250 F = 251-500 G = 501-1000 H = 1001-2500 I = 2501-5000 J = 5001-10,000 etc... Od A do Q ... 17 poziomów....
Z tego artykułu pochodzą następujące przeszczepy . Jestem nowicjuszem w bootstrapie i próbuję zaimplementować parametryczne, semiparametryczne i nieparametryczne bootstrapowanie dla liniowego modelu mieszanego z R bootpakietem. Kod R. Oto mój
Załóżmy, że mam jedną próbkę częstotliwości 4 możliwych zdarzeń: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 i mam spodziewane prawdopodobieństwo wystąpienia moich zdarzeń: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dzięki sumie obserwowanych częstotliwości moich czterech zdarzeń (18) mogę obliczyć oczekiwane...
Próbuję dopasować model liniowy do niektórych danych za pomocą tylko jednego predyktora (powiedzmy (x, y)). Dane są takie, że dla małych wartości x wartości y ściśle dopasowują się do linii prostej, jednak wraz ze wzrostem wartości x wartości y stają się bardziej zmienne. Oto przykład takich danych...
Jestem tylko ciekawy hipotezy zerowej testu U Manna-Whitneya. Często widzę, że stwierdzono, iż hipoteza zerowa mówi, że dwie populacje mają równe rozkłady. Ale myślę - gdybym miał dwie normalne populacje o tej samej średniej, ale niezwykle nierównej wariancji, test Manna-Whitneya prawdopodobnie nie...
Jeśli są identyczne z rozkładami Poissona z parametrem Wypracowałem, że maksymalne oszacowanie prawdopodobieństwa to dla danych . Dlatego możemy zdefiniować odpowiedni estymator Moje pytanie brzmi: jak opracowałbyś wariancję tego estymatora?K1,…,KnK1,…,KnK_1, \dots,...
Niech będą odrębnymi obserwacjami (bez powiązań). Niech oznacza próbkę bootstrap (próbka z empirycznego CDF) i niech . Znajdź i
Czy dla danej liczby stałej (np. 4) można znaleźć rozkład prawdopodobieństwa dla , tak że mamy
Staram się zmniejszyć wymiarowość i hałas zestawu danych, wykonując PCA na zbiorze danych i wyrzucając kilka ostatnich komputerów. Następnie chcę użyć niektórych algorytmów uczenia maszynowego na pozostałych komputerach, dlatego chcę znormalizować dane, wyrównując wariancję komputerów, aby...
Przykłady: w opisie stanowiska mam zdanie: „Starszy inżynier Java w Wielkiej Brytanii”. Chcę użyć modelu głębokiego uczenia się, aby przewidzieć go jako 2 kategorie: English i IT jobs. Jeśli użyję tradycyjnego modelu klasyfikacji, może on przewidzieć tylko 1 etykietę z softmaxfunkcją na ostatniej...
Hastie i in. „Elementy uczenia statystycznego” (2009) rozważają proces generowania danych z i .Y= f( X) + εY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon E (ε)=0E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0Var ( ε ) =σ2)εVar(ε)=σε2\text{Var}(\varepsilon)=\sigma^2_{\varepsilon} Prezentują następujący rozkład wariancji...
Casella i Berger podają właściwość niezmienniczości estymatora ML w następujący sposób: Wydaje mi się jednak, że określają „prawdopodobieństwo” ηη\eta w całkowicie doraźny i bezsensowny sposób: Jeśli zastosuję podstawowe zasady teorii prawdopodobieństwa do prostego przypadku, gdzieś...
Dla danej zmiennej losowej (lub populacji, lub procesu stochastycznego) oczekiwanie matematyczne jest odpowiedzią na pytanie: Która prognoza punktowa minimalizuje oczekiwaną stratę kwadratową? . Jest to również optymalne rozwiązanie dla gry. Zgadnij, kiedy zrealizujesz losową zmienną (lub nowe...