«distributions» etiketlenmiş sorular

Bu yazıda , karışık etki modellemesi ile bir ölçümün tekrarlanabilirliğini (diğer bir deyişle güvenilirlik, sınıf içi korelasyon) nasıl hesaplayacağımı anladım . R kodu şöyle olurdu: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

R'deki çoğu standart dağılım bir komut ailesine sahiptir - pdf / pmf, cdf / cmf, kuantil, rasgele sapmalar (örneğin; dnorm, pnorm, qnorm, rnorm). Ayrık tekdüze dağılımlar için bu işlevleri yeniden üretmek için bazı standart komutları kullanmanın yeterince kolay olduğunu biliyorum, ama zaten R'de bilmediğim ayrık tekdüze dağılımları modellemek için tercih …

28 r  distributions  uniform 

İki simetrik kovaryans matrisi arasında benzerlik veya mesafe ölçütleri var mı (ikisi de aynı boyutlara sahip)? Burada, iki olasılık dağılımının KL farklılığına veya matrislere uygulanmadıkları sürece vektörler arasındaki Öklid mesafesine analogları düşünüyorum. Bir kaç benzerlik ölçümü olacağını hayal ediyorum. İdeal olarak, iki kovaryans matrisinin aynı olduğu gibi boş hipotezi test …

28 distributions  hypothesis-testing  covariance-matrix  kullback-leibler  information-theory 

Vikipedi'de tanımlanan cevaplar (tanımlar), yüksek matematik / istatistik bilgisine sahip olmayanlar için tartışmalı bir parça. Matematiksel olarak, istatistiksel bir model genellikle bir çift ( ) olarak düşünülür , burada olası gözlemler kümesidir, yani örnek alanı ve bir olasılık dağılımları kümesidir. üzerinde . S P SS, PS,PS, \mathcal{P}SSSPP\mathcal{P}SSS Olasılık ve istatistikte, …

28 distributions  model  terminology 

OLS modeli altında, RSS (artık kareler toplamı) değerinin χ 2 ⋅ ( n - p )χ2⋅(n−p)\chi^2\cdot (n-p) ( p ) neden dağıldığını anlamak istiyorum.pp modelinde parametrelerinin sayısı, varlık nnn gözlem sayısı). Bu kadar temel bir soruyu sorduğum için özür dilerim, ancak cevabı çevrimiçi olarak bulamıyorum (ya da benim uygulama alanım …

28 regression  distributions  least-squares 

GAM kullandığımda, artık DF (kodun son satırı) olduğunu gösteriyor. Bu ne anlama geliyor? GAM örneğinin ötesine geçmek, Genel olarak, serbestlik derecelerinin sayısı tam sayı olmayan bir sayı olabilir mi?26,626,626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Bayesian istatistiklerinde oldukça yeniyim ve algoritmasının arka ucunda Dirichlet işlemini kullanan düzeltilmiş bir korelasyon ölçüsü olan SparCC ile karşılaştım . Neler olduğunu gerçekten anlamak için adım adım algoritmaya girmeye çalışıyorum ama alphabir Dirichlet dağılımında vector parametresinin ne yaptığından ve vector parametresini nasıl normalleştirdiğinden tam olarak emin değilim alpha? Uygulama Pythonkullanılıyor …

26 distributions  bayesian  dirichlet-distribution 

Olasılıkta birleşen bir rassal değişken ile dağılımda birleşen bir rastgele değişken arasındaki sezgisel fark nedir ? Çok sayıda tanım ve matematiksel denklem okudum, ancak bu gerçekten yardımcı olmuyor. (Lütfen aklınızda bulundurun, ekonometri okuyan bir lisans öğrencisiyim.) Rasgele bir değişken nasıl tek bir sayıya, aynı zamanda bir dağılıma nasıl yakınlaşabilir?

26 distributions  random-variable  convergence  intuition 

GOF testi, Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, vb. Gibi çeşitli hipotez testleri şu temel biçimi izler:χ2χ2\chi^{2} 'H0H0H_0 : Veriler verilen dağılımı takip ediyor. 'H1H1H_1 : Veriler verilen dağıtıma . Tipik olarak, biri verilen bazı verilerin belirli bir dağıtımı takip ettiği iddiasını değerlendirir ve eğer biri reddederse , veriler verilen dağılım için bazı seviyelerine …

26 hypothesis-testing  distributions  goodness-of-fit  ecdf 

Geçen gün bu yoğunluğa rastladım. Birisi buna bir isim verdi mi? f(x)=log(1+x−2)/2πf(x)=log⁡(1+x−2)/2πf(x) = \log(1 + x^{-2}) / 2\pi Yoğunluk, başlangıç ​​noktasında sonsuzdur ve ayrıca yağ kuyruklarına sahiptir. Birçok gözlemin küçük olması beklenen bağlamda, büyük değerler de beklendiği halde önceki bir dağıtım olarak kullanıldığını gördüm.

26 distributions  probability 

Doğrusal regresyonda, tahmin edilen her değerin, olası değerlerin normal bir dağılımından seçildiği varsayılmaktadır. Aşağıya bakınız. Fakat neden her tahmin edilen değerin normal bir dağılımdan geldiği varsayılmaktadır? Doğrusal regresyon bu varsayımı nasıl kullanır? Mümkün olan değerler normal dağılmazsa ne olur?

26 regression  probability  distributions  normal-distribution  modeling 

Kuantil fonksiyon hakkında okuyorum ama bana göre belli değil. Aşağıda sunulandan daha sezgisel bir açıklama yapabilir misiniz? Cdf monoton olarak artan bir fonksiyon olduğu için tersi vardır; Bunu gösterelim . Eğer KTL olan , daha sonra arasında bir değerdir , öyle ki ; buna kuantili denir . Değeri sağdaki soldaki …

25 distributions  cdf  inverse-cdf  quantile-function 

Doktora tezimi yazıyorum ve dağıtımları karşılaştırmak için aşırı derecede kutulara dayandığımı anladım. Bu görevi başarmak için başka hangi alternatifleri seviyorsunuz? Ayrıca, veri görselleştirmesi konusunda farklı fikirler ile kendime ilham verebileceğim R galeriden başka bir kaynak biliyor musunuz diye sormak istiyorum.

25 r  distributions  data-visualization  boxplot  relative-distribution 

2 örnekli KS testi hakkında okurken, tam olarak ne yaptığını biliyorum ama neden işe yaradığını anlamıyorum . Başka bir deyişle, ampirik dağılım fonksiyonlarını hesaplamak, D istatistiklerini bulmak için ikisi arasındaki maksimum farkı bulmak, kritik değerleri hesaplamak, D istatistiklerini bir p değerine dönüştürmek vb. Ancak, bunların hiçbirinin neden iki dağıtım hakkında …

25 distributions  statistical-significance  nonparametric  kolmogorov-smirnov 

Dolayısıyla, frekansçı olasılık ve istatistiksel analizin temellerini (ve ne kadar kötü kullanılabileceğini) iyi bir şekilde kavradığımı düşünüyorum. Sık sık dünyada, bu dağılımın bu dağılımdan farklı olduğu şeklinde bir soru sormak mantıklıdır, çünkü dağılımların gerçek, nesnel ve değişmez olduğu varsayılır (en azından belirli bir durum için) ve Bir numunenin, başka bir …

25 distributions  bayesian