Przeprowadziłem analizę, w której zamodelowałem różne składniki wariancji. Podczas raportowania wyników w tabeli o wiele bardziej zwięzłe jest zgłaszanie standardowych odchyleń zamiast odchyleń. To prowadzi mnie do pytania - czy kiedykolwiek istnieje powód, aby zgłaszać wariancję zamiast...
W szeroko cytowanym artykule Wcześniejsze rozkłady parametrów wariancji w modelach hierarchicznych (916 cytowanie do tej pory na Google Scholar) Gelman sugeruje, że dobre wcześniejsze nieinformacyjne wcześniejsze rozkłady dla wariancji w hierarchicznym modelu bayesowskim to rozkład równomierny i...
Dzisiaj uczyłem wstępnej klasy statystyki, a uczeń podszedł do mnie z pytaniem, które sformułowałem tutaj: „Dlaczego odchylenie standardowe jest zdefiniowane jako sqrt wariancji, a nie jako sqrt sumy kwadratów nad N?” Definiujemy wariancję
Przede wszystkim nie pytam o to: Dlaczego zerowa korelacja nie oznacza niezależności? Jest to rozwiązane (raczej ładnie) tutaj: /math/444408/why-does-zero-correlation-not-imply-independence Pytam o coś przeciwnego ... powiedzmy, że dwie zmienne są całkowicie niezależne od siebie. Czy 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} &...
Myślę, że następujące dwie formuły są prawdziwe: Var(aX)=a2Var(X)Var(aX)=a2Var(X) \mathrm{Var}(aX)=a^2 \mathrm{Var}(X) podczas gdy a jest liczbą stałą Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y) \mathrm{Var}(X + Y)=\mathrm{Var}(X)+\mathrm{Var}(Y) jeśliXXX ,YYY są niezależne Nie jestem jednak...
Załóżmy, że XXX i YYY mają skończony drugi moment. W przestrzeni Hilberta zmiennych losowych z drugim momentem skończonym (z iloczynem wewnętrznym T1,T2T1,T2T_1,T_2 zdefiniowanym przez E(T1T2)E(T1T2)E(T_1T_2) , ||T||2=E(T2)||T||2=E(T2)||T||^2=E(T^2) ), możemy interpretować E(Y|X)E(Y|X)E(Y|X) w...
Użyłem terminu „przypadek Heywooda” w sposób nieco nieformalny, aby odnieść się do sytuacji, w których online, „skończona odpowiedź” iteracyjnie zaktualizowana ocena wariancji stała się negatywna z powodu problemów z precyzją liczbową. (Korzystam z wariantu metody Welforda, aby dodawać dane i...
Prowadzę eksperyment, w którym równolegle zbieram (niezależne) próbki, obliczam wariancję każdej grupy próbek, a teraz chcę połączyć wszystkie, aby znaleźć całkowitą wariancję wszystkich próbek. Trudno mi znaleźć na to pochodne, ponieważ nie jestem pewien terminologii. Myślę o tym jak o podziale...
Czytałem w kółko, że walidacja krzyżowa „Leave-one-out-out” ma dużą wariancję ze względu na duże nakładanie się fałdów treningowych. Nie rozumiem jednak, dlaczego tak jest: czy wydajność walidacji krzyżowej nie powinna być bardzo stabilna (niska wariancja) właśnie dlatego, że zestawy treningowe są...
O ile rozumiem, korelacja odległości jest solidnym i uniwersalnym sposobem sprawdzenia, czy istnieje związek między dwiema zmiennymi numerycznymi. Na przykład, jeśli mamy zestaw par liczb: (x1, y1) (x2, y2) ... (xn, yn) możemy użyć korelacji odległości, aby sprawdzić, czy istnieje jakaś...
Jaka jest różnica między wariancją próbki a wariancją pobierania próbek? Wydają się takie same.
Właśnie przeczytałem ten artykuł BBC na temat formatu kwalifikacji w Formule 1. Organizatorzy chcą, aby kwalifikacje były mniej przewidywalne, tj. Aby zwiększyć zmienność statystyczną wyniku. Przeglądając kilka nieistotnych szczegółów, w tej chwili kierowcy są klasyfikowani według najlepszego...
Od pewnego czasu pracuję z wzajemnymi informacjami. Ale znalazłem bardzo niedawną miarę w „świecie korelacji”, którą można również wykorzystać do pomiaru niezależności dystrybucji, tak zwaną „korelację odległości” (zwaną także korelacją Browna): http://en.wikipedia.org/wiki/Brownian_covariance ....
Testy permutacyjne (zwane również testem randomizacji, testem ponownej randomizacji lub testem dokładnym) są bardzo przydatne i przydają się, gdy t-testnie jest spełnione założenie o rozkładzie normalnym wymagane na przykład i gdy transformacja wartości przez ranking test nieparametryczny,...
Mam zestaw danych z 11 zmiennymi i PCA (ortogonalny) został zrobiony w celu zmniejszenia danych. Zdecydowanie o liczbie składników, które miałyby je zachować, było dla mnie oczywiste z mojej wiedzy na ten temat i wykresu piargowego (patrz poniżej), że dwa główne składniki (komputery osobiste)...
pytania Czy to zależy od tego, czy drzewo jest płytkie czy głębokie? Czy możemy to powiedzieć niezależnie od głębokości / poziomów drzewa? Dlaczego odchylenie jest niskie, a wariancja wysoka? Proszę wyjaśnić intuicyjnie i
Próbuję zrozumieć kompromis wariancji odchylenia, związek między odchyleniem estymatora a odchyleniem modelu oraz związek między wariancją estymatora a wariancją modelu. Doszedłem do tych wniosków: Mamy tendencję do przewyższania danych, gdy zaniedbujemy odchylenie estymatora, to znaczy, gdy...
Natknąłem się na transformację stabilizującą wariancję podczas czytania metody Kaggle Essay Eval . Używają transformacji stabilizacji wariancji, aby przekształcić wartości kappa przed pobraniem ich średniej, a następnie przekształcić je z powrotem. Nawet po przeczytaniu wiki o transformacjach...
Jakie są korzyści ze wskazania struktury kowariancji w GLM (zamiast traktowania wszystkich nie-diagonalnych wpisów w macierzy kowariancji jako zera)? Oprócz odzwierciedlenia tego, co wiemy o danych, robi to poprawić dobroć dopasowania? poprawić dokładność predykcyjną przetrzymywanych...