«standard-deviation» etiketlenmiş sorular

Standart sapma, rastgele bir değişkenin varyansının, bunun bir tahmincisinin veya bir veri kümesinin yayılmasının benzer bir ölçüsünün kare köküdür.


3
R: Veri setinde NaN bulunmamasına rağmen “yabancı işlev çağrısı” na NaN / Inf atma Rastgele Orman [kapalı]
Bir veri kümesi üzerinde çapraz doğrulanmış rasgele bir orman çalıştırmak için şapka kullanıyorum. Y değişkeni bir faktördür. Veri setimde hiç NaN, Inf veya NA yok. Ancak rastgele orman çalıştırırken, alıyorum Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: There were 28 warnings (use …

4
Sadece örneklem büyüklüğü, örnekleme ortalaması ve popülasyon ortalaması olan Öğrenci t testi nasıl yapılır?
Öğrencinin testi, örnek standart sapmayı gerektirir . Ancak, yalnızca örneklem büyüklüğü ve örnek ortalaması bilindiğinde, için nasıl hesaplama yapabilirim ?tttssssss Örneğin, örneklem büyüklüğü ve örnek ortalaması , o zaman her biri değerinde özdeş örneklem listesi oluşturmaya çalışacağım . Beklenen şekilde, örnek standart sapma . Bu, testinde sıfıra bölünme problemi yaratacaktır …



4
Standart sapmanın arkasındaki sezgi
Standart sapma hakkında daha sezgisel bir anlayış kazanmaya çalışıyorum. Anladığım kadarıyla, bir veri kümesindeki bir gözlem kümesinin, o veri kümesinin ortalamasından bir farkının ortalamasını temsil ediyor. Bununla birlikte, ortalamalar dışında gözlemlere daha fazla ağırlık verdiğinden, aslında farklılıkların ortalamalarına eşit DEĞİLDİR. Diyelim ki aşağıdaki değerler topluluğuna sahibim -{1,3,5,7,9}{1,3,5,7,9}\{1, 3, 5, 7, …

1
Binlenmiş gözlemlerin standart sapması
Menzil kutuları içinde sayım olarak saklanan bir örnek gözlem veri kümesine sahibim. Örneğin: min/max count 40/44 1 45/49 2 50/54 3 55/59 4 70/74 1 Şimdi, bunun ortalamasının bir tahminini bulmak oldukça açık. Basitçe, gözlem aralığı olarak her bir menzil kutusunun ortalamasını (veya ortancasını) kullanın ve ağırlık olarak sayımı hesaplayın: …


3
Kök ortalama kare hatası (RMSE) ve standart sapma nasıl yorumlanır?
Diyelim ki bana öngörülen değerleri veren bir modelim var. Bu değerlerin RMSE'sini hesaplıyorum. Ve sonra gerçek değerlerin standart sapması. Bu iki değeri (varyanslar) karşılaştırmak anlamlı mı? Bence, eğer RMSE ve standart sapma benzer / aynı ise modelimin hatası / sapması gerçekte olanla aynıdır. Ancak bu değerleri karşılaştırmak mantıklı değilse, bu …

4
PCA alanına yeni bir vektör nasıl yansıtılır?
Temel bileşen analizi (PCA) yaptıktan sonra, PCA alanına yeni bir vektör yansıtmak istiyorum (yani PCA koordinat sistemindeki koordinatlarını bulmak). PCA'yı R dilinde kullanarak hesapladım prcomp. Şimdi vektörümü PCA dönme matrisi ile çarpabilmeliyim. Bu matristeki temel bileşenler satır veya sütunlar halinde mi düzenlenmelidir?
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 



4
Uç durumlarda hassaslık ve geri çağırma için doğru değerler nelerdir?
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 

4
Ortalama artı bir standart sapma maksimum değeri aşabilir mi?
Minimum 0 ve maksimum 94.33 olan bir örnek için ortalama 74.10 ve standart sapma 33.44 var. Profesörüm bana ne anlama gelebileceğini ve bir standart sapmanın maksimum değeri aştığını sorar. Ona bununla ilgili birçok örnek gösterdim, ama anlamıyor. Ona göstermek için referansa ihtiyacım var. Bir istatistik kitabından, özellikle bununla ilgili herhangi …


Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.