«chi-squared» etiketlenmiş sorular

İfade Örnek varyans örnek dağılımı serbestlik derecesine sahip olan bir ki-kare dağılımı eşit olan , burada numune boyutu (ilgili rastgele değişken normal dağılım olduğu göz önüne alındığında) 'dir.nn - 1n−1n-1nnn Kaynak Sezgilerim Bana sezgisel olarak mantıklı geliyor 1) çünkü ki-kare testi kare ve 2'nin toplamına benziyor çünkü Ki-kare dağılımı sadece …

22 distributions  normal-distribution  sampling  chi-squared  sample-size 

Rastgele değişkenin burada ve tümü bağımsızdır. Önce s için tüm moment üreten fonksiyonların ve sonra dağılımını elde etmek için geri mümkün olduğunu biliyorum . Bununla birlikte, Gaussian örneğinde olduğu gibi için genel bir form olup olmadığını merak ediyorum : bağımsız Gaussian'ın toplamının hala Gaussian olduğunu biliyoruz ve bu nedenle sadece …

21 distributions  chi-squared  random-variable  saddlepoint-approximation 

Let ile, bir Öğrenci t dağılımından iid çekilebilir orta büyüklükteki için, serbestlik derecesi (en az 100 say). tanımla neredeyse serbestlik derecesine sahip bir ki-kare olarak mı dağıtılıyor ? Kare rasgele değişkenlerin toplamı için Merkezi Limit Teoremi gibi bir şey var mı? n n T = ∑ 1 ≤ i ≤ …

20 chi-squared  central-limit-theorem  t-distribution 

Hassasiyet şu şekilde tanımlanır: p = true positives / (true positives + false positives) Gibi, bu doğru mu true positivesve false positiveshassas 1 yaklaşır yaklaşım 0? Hatırlama için aynı soru: r = true positives / (true positives + false negatives) Şu anda bu değerleri hesaplamam gereken bir istatistiksel test uyguluyorum …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Çoğu zaman insanlar p değerlerini elde etmek için programları kullanırlar, ancak bazen - her ne nedenle olursa olsun - bir dizi tablodan kritik bir değer elde etmek gerekebilir. Sınırlı sayıda anlamlılık seviyesi ve sınırlı sayıda serbestlik derecesine sahip bir istatistiksel tablo göz önüne alındığında, diğer anlamlılık düzeylerinde veya serbestlik derecelerinde …

19 hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  interpolation  tables 

İki yüz görüntüsünü karşılaştırmak istiyorum. LBP-histogramlarını hesapladım. Şimdi bu iki histogramı karşılaştırmam ve bu histogramların ne kadar eşit olduğunu söyleyecek bir şey elde etmem gerekiyor (% 0 - 100). Bu görevi çözmenin birçok yolu vardır, ancak LBP yönteminin yazarları (Yerel İkili Desenlerle Yüz Tanımı: Yüz Tanıma Uygulaması. 2004) Ki-Kare mesafe …

18 chi-squared  histogram  image-processing 

Bu tür durumlarda ki-kare düşük gücünün bariz sorununu bir kenara bırakarak, verileri ikiye ayırarak, belirtilmemiş parametrelerle bazı yoğunluk için ki-kare testi iyiliği yaptığınızı hayal edin. Somutluk için, diyelim ki ortalaması bilinmeyen üstel dağılım ve örnek büyüklüğü 100 diyelim. Bölme başına makul sayıda beklenen gözlem elde etmek için verilerin bir kısmının …

18 chi-squared  goodness-of-fit  binning 

Yakın tarihli bir oylamadan sonra Pearson Chi Squared testi hakkındaki anlayışımı kontrol etmeye çalışıyorum. Genellikle chi kare istatistiği (veya chi kare istatistiğinin azaltılması) sonuçta ortaya çıkan uyumu takmak veya kontrol etmek için kullanırım. Bu durumda, varyans genellikle bir tablo veya histogramda beklenen sayım değil, deneysel olarak belirlenmiş bir varyanstır. Her …

18 chi-squared  histogram 

In χ2χ2\chi^2 testi normal dağılımların her birinin standart sapma (sapmalar olarak yani beklendiği sayımları) olarak beklenen sayımları karekökünü kullanarak temeli nedir? Bunu tartışırken bulabildiğim tek şey http://www.physics.csbsju.edu/stats/chi-square.html ve sadece Poisson dağılımlarından bahsediyor. Karışıklığımın basit bir örneği olarak, iki sürecin önemli ölçüde farklı olup olmadığını test ediyor olsaydık, biri çok küçük …

18 hypothesis-testing  chi-squared 

X ve Y bağımsızsa, iki bağımsız rastgele değişken X ve Y'nin ürününün pdf'si nedir? X normal dağılıma, Y ki-kare dağılımı Z = XY Eğer XXX normal bir dağıtım X∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X\sim N(\mu_x,\sigma_x^2) fX(x)=1σx2π−−√e−12(x−μxσx)2fX(x)=1σx2πe−12(x−μxσx)2f_X(x)={1\over\sigma_x\sqrt{2\pi}}e^{-{1\over2}({x-\mu_x\over\sigma_x})^2} veYYY,kkkserbestlik derecesi ile Ki-kare dağılımına sahiptirY∼χ2kY∼χk2Y\sim \chi_k^2 fY(y)=y(k/2)−1e−y/22k/2Γ(k2)u(y)fY(y)=y(k/2)−1e−y/22k/2Γ(k2)u(y)f_Y(y)={y^{(k/2)-1}e^{-y/2}\over{2^{k/2}\Gamma({k\over2})}}u(y) whreu(y)u(y)u(y)birim basamak fonksiyonudur. Şimdi, bir pdf nedir ZZZ eğer XXX ve …

17 normal-distribution  chi-squared  random-variable 

Eski chi-sq ve Fisher'ın kesin test tartışmasına ilişkin bu tartışmanın bir uzantısını görmek istiyorum , kapsamı biraz genişletiyoruz. Bir beklenmedik durum tablosunda, başımı döndürmek için yeterli olan birçok test var. Hangi testi ve ne zaman kullanmam gerektiğine dair bir açıklama ve tabii ki bir testin neden diğerine tercih edilmesi gerektiğine …

17 r  chi-squared  contingency-tables 

Yeni başlayanların, uyum iyiliği için ki-kare testi bağlamında Pearson kalıntısı hakkında sorusu: Test istatistiğinin yanı sıra, R'nin chisq.testişlevi Pearson'un kalıntılarını bildirir: (obs - exp) / sqrt(exp) Gözlenen ve beklenen değerler arasındaki ham farka bakmanın neden bu kadar bilgilendirici olmadığını anlıyorum, çünkü daha küçük bir örnek daha küçük bir fark yaratacaktır. …

16 chi-squared  goodness-of-fit  residuals 

Üç kategoride ki-kare uyum iyiliği (GOF) testi yürütüyorum ve özellikle her kategorideki nüfus oranlarının eşit olduğunu (yani, her grupta 1/3 olduğu) null değerini test etmek istiyorum: GÖZLENEN VERİLER Grup 1 Grup 2 Grup 3 Toplam 686 928 1012 2626 Bu nedenle, bu GOF testi için beklenen sayımlar 2626 (1/3) = …

16 hypothesis-testing  chi-squared  goodness-of-fit  post-hoc 

Permütasyon testleri (randomizasyon testi, yeniden randomizasyon testi veya kesin test olarak da adlandırılır) çok faydalıdır ve örneğin normal dağıtım varsayımı t-testkarşılanmadığında ve değerlerin parametrik olmayan test Mann-Whitney-U-test, daha fazla bilginin kaybolmasına neden olur. Bununla birlikte, bu tür bir test kullanılırken bir ve sadece bir varsayım göz ardı edilmemelidir, örneklerin sıfır …

16 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

dağılımının beklenen değeri ortalama, yani ağırlıklı ortalama değer f(x)f(x)f(x)E[x]=∫+∞−∞xf(x)dxE[x]=∫−∞+∞xf(x)dxE[x]=\int_{-\infty}^{+\infty} x \, \, f(x) dx En olası değer, en olası değer olan moddur. Ancak bir şekilde birçok kez görmeyi umuyoruz ? Buradan alıntı :E[x]E[x]E[x] sonuçları eşit derecede olası değilse, o zaman basit ortalama, bazı sonuçların diğerlerinden daha muhtemel olduğu gerçeğini dikkate …

16 probability  distributions  chi-squared  expected-value  mode