«independence» etiketlenmiş sorular

Sade dilde kovaryans nedir ve tekrarlanan önlem tasarımlarına göre bağımlılık , korelasyon ve varyans-kovaryans yapısı terimleriyle nasıl bağlantılıdır ?

92 correlation  repeated-measures  terminology  covariance  independence 

Ben kullanımı ile serpmek başlıyorum glmnetile LASSO Regresyon ilgi benim sonuç dikotom olduğunu. Aşağıda küçük bir sahte veri çerçevesi oluşturdum: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Bir simülasyon çalışması için, mevcut bir değişkenine önceden tanımlanmış (popülasyon) bir korelasyon gösteren rastgele değişkenler oluşturmalıyım .YYY RPaketlere baktım copulave CDVinebelirli bir bağımlılık yapısına sahip rastgele çok değişkenli dağılımlar üretebiliyorum. Bununla birlikte, ortaya çıkan değişkenlerden birini mevcut bir değişkene sabitlemek mümkün değildir. Herhangi bir fikir ve mevcut fonksiyonlara bağlantılar takdir …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

Aşağıdakilerin doğru olduğunu farz ediyorum: adil bir madeni para farz etmek, üst üste 10 kafa almak, bir madeni para atmak, bir sonraki madeni para ne kadar olasılık ve / veya istatistik jargonu olursa olsun, bir kuyruk olma şansını arttırmaz. (özür dilerim püf noktaları). Durumun bu olduğunu farz edersem sorum şu: …

57 probability  independence  intuition  games  bernoulli-process 

Ders kitabımdan değerinin X ve Y'nin bağımsız olduğunu garanti etmediğini okudum . Fakat eğer bağımsızlarsa, kovaryansları 0 olmalıdır. Henüz herhangi bir uygun örnek düşünemedim; Biri bir tane sağlayabilir mi?cov ( X, Y) = 0cov(X,Y)=0\text{cov}(X,Y)=0

54 independence  covariance 

Bir örnek olduğunu varsayalım ortak dağıtım X ve Y . Bunu nasıl hipotezini test edebilirim X ve Y olan bağımsız ?( Xn, Yn) , n = 1 .. N(Xn,Yn),n=1..N(X_n,Y_n), n=1..NXXXYYYXXXYYY ve Y'nin ortak ya da marjinal dağıtım yasaları üzerinde bir varsayım yapılmaz (en azından ortak normallik, çünkü bu durumda bağımsızlık …

48 hypothesis-testing  references  independence 

: Bu iki bağımsız değişkenin için yanıtı biliyoruz V a r (XY) = E( X2Y2) - ( E( XY) )2= V a r ( X) V a r ( Y)) + V a r ( X) ( E( Y) )2+ V a r ( Y) ( E( X) )2Var(XY)=E(X2Y2)−(E(XY))2=Var(X)Var(Y)+Var(X)(E(Y))2+Var(Y)(E(X))2 {\rm …

44 variance  random-variable  independence 

Geçenlerde bir arkadaşımla kaza nedeniyle uçakta ölme şansını en aza indirgeme konusunda anlaşamadım. Bu ilkel istatistik bir sorudur. Bir uçak kazasında ölme olasılığını azalttığı için doğrudan varış noktasına uçmayı tercih ettiğini belirtti. Onun mantığı, bir ticari havayolu kazası olasılığının 10.000'de 1 olması durumunda, hedefinize ulaşmak için iki uçakla uçmanın ölüm …

41 independence  transportation 

Eğer iki değişken 0 korelasyona sahipse, neden mutlaka bağımsız değiller? Özel koşullar altında sıfır ilişkili değişkenler bağımsız mı? Mümkünse, oldukça teknik bir açıklama değil sezgisel bir açıklama arıyorum.

41 correlation  independence 

İki rastgele değişken A ve B istatistiksel olarak bağımsızdır. Bu, işlemin DAG'sinde şu anlama gelir: ve elbette . Ancak bu, B'den A'ya hiçbir ön kapı olmadığı anlamına mı geliyor?(A⊥⊥B)(A⊥⊥B)(A {\perp\!\!\!\perp} B)P(A|B)=P(A)P(A|B)=P(A)P(A|B)=P(A) Çünkü o zaman almalıyız . Yani durum buysa, istatistiksel bağımsızlık otomatik olarak nedensellik eksikliği anlamına mı geliyor?P(A|do(B))=P(A)P(A|do(B))=P(A)P(A|do(B))=P(A)

40 independence  causality  bayesian-network  dag 

İki rastgele değişken ve Y ile ilişkisiz ise, X ^ 2 ve Y'nin ilişkisiz olduğunu da bilebilir miyiz ? Hipotezim evet.XXXYYYX2X2X^2YYY X,YX,YX, Y ilişkisiz olan anlamına gelir veyaE[XY]=E[X]E[Y]E[XY]=E[X]E[Y]E[XY]=E[X]E[Y] E[XY]=∫xyfX(x)fY(y)dxdy=∫xfX(x)dx∫yfY(y)dy=E[X]E[Y]E[XY]=∫xyfX(x)fY(y)dxdy=∫xfX(x)dx∫yfY(y)dy=E[X]E[Y] E[XY]=\int xy f_X(x)f_Y(y)dxdy=\int xf_X(x)dx\int yf_Y(y)dy=E[X]E[Y] Bu aynı zamanda aşağıdaki anlamına mı geliyor? E[X2Y]=∫x2yfX(x)fY(y)dxdy=∫x2fX(x)dx∫yfY(y)dy=E[X2]E[Y]E[X2Y]=∫x2yfX(x)fY(y)dxdy=∫x2fX(x)dx∫yfY(y)dy=E[X2]E[Y] E[X^2Y]=\int x^2y f_X(x)f_Y(y)dxdy=\int x^2f_X(x)dx\int yf_Y(y)dy=E[X^2]E[Y]

29 random-variable  independence 

Bağımsız gözlem varsayımının ne anlama geldiğini anlamaya çalışıyorum . Bazı tanımlar: "İki olay yalnızca ise bağımsızdır P(a∩b)=P(a)∗P(b)P(bir∩b)=P(bir)*P(b)P(a \cap b) = P(a) * P(b)." ( İstatistiksel Terimler Sözlüğü ) "bir olayın meydana gelmesi bir başkasının olasılığını değiştirmez" ( Wikipedia ). “bir gözlemin örneklenmesi, ikinci gözlemin seçimini etkilemez” ( David M. Lane …

28 probability  sampling  multilevel-analysis  independence  assumptions 

Çalışkan olan herhangi bir öğrenci, "tüm öğrenciler tembeldir" in karşı örneklerinden biridir. Bazı basit karşı örnekler nelerdir? "Eğer ve rastgele değişkenleri birbiri ile ilişkili değilse o zaman bağımsızdır"?XXXYYY

26 correlation  random-variable  independence 

ANOVA'nın bir yönünden farklı olan araçları bulmak için planlı kontrastları kullanırken, kısıtlamaların birbirleriyle ilişkisiz olmaları ve tip I hatasının şişirilmelerini engellemeleri için ortogonal olması gerektiğini söyleyen bir makale okudum. Ortogonalın neden hiçbir koşulda ilişkisiz olduğunu anlamadım. Bunun görsel / sezgisel bir açıklamasını bulamıyorum, bu yüzden bu makaleleri / cevapları anlamaya …

25 correlation  independence 

Bağımsız rastgele değişkenlerin fonksiyonlarının kendi başlarına bağımsız olduğu iddiası doğru mu? Bu sonucun, bazı örneklerde, örneğin örnek ortalama ile normal dağılımın örnek varyansı arasındaki bağımsızlığın kanıtı olarak, dolaylı olarak kullanıldığını gördüm, ancak bunun için gerekçe bulamadım. Görünüşe göre bazı yazarlar bunu olduğu gibi kabul ediyorlar ama bunun her zaman böyle …

25 probability  self-study  random-variable  independence