«variance» etiketlenmiş sorular

... varyans hakkındaki bilgilerini sezgisel bir şekilde (sezgisel olarak "anlamak" ) veya şunu söyleyerek artırabileceğimi farz edersek : Bu, veri değerlerinin 'ortalamadan' ortalama uzaklığıdır - ve varyans kare cinsindendir. birimleri, birimleri aynı tutmak için karekökü alırız ve buna standart sapma denir. Diyelim ki, bu çok şey ifade edildi ve (umarım) …

207 variance  covariance  intuition 

Varyans ve standart sapma arasındaki farkın ne olduğunu merak ediyordum. İki değeri hesaplarsanız, standart sapmayı varyansın dışına çıkardığınız açıktır, ancak gözlemlediğiniz dağılım açısından bu ne anlama geliyor? Ayrıca, neden gerçekten standart bir sapmaya ihtiyacınız var?

127 variance  mathematical-statistics  standard-deviation 

Farklı çapraz doğrulama yöntemleri, model varyansı ve önyargı açısından nasıl karşılaştırılır? Sorumu kısmen bu konuya göre motive ediyor: katlı çapraz onaylamada en uygun kıvrım sayısı : bir kez dışarıda bırakılan CV her zaman en iyi seçenek midir? KKK. Buradaki cevap, bir kez dışarı bırakılan çapraz doğrulama ile öğrenilen modellerin normal …

83 machine-learning  variance  cross-validation  bias  bias-variance-tradeoff 

Birine değişkenlik kavramını açıklamanın en temiz ve en kolay yolu nedir? Sezgisel olarak ne anlama geliyor? Eğer biri bunu çocuklarına açıklayacaksa, nasıl olur? Bu, eklemlenmekte zorlandığım bir kavram - özellikle riske olan varyansla ilgili. Ben matematiksel olarak anlıyorum ve bu şekilde de açıklayabilirim. Fakat gerçek dünya fenomenini açıklarken, birisinin varyansı …

81 distributions  variance  standard-deviation  inference  intuition 

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 

Hesaplama varyansının formülünde payda :(n−1)(n−1)(n-1) s2=∑Ni=1(xi−x¯)2n−1s2=∑i=1N(xi−x¯)2n−1s^2 = \frac{\sum_{i=1}^N (x_i - \bar{x})^2}{n-1} Nedenini hep merak etmişimdir. Ancak, "neden" hakkında birkaç iyi video okumak ve izlemek, öyle görünüyor ki, , nüfus varyansının iyi ve tarafsız bir tahmincisidir. Oysaki hafızayı küçük düşürmekte ve popülasyon varyansını abartmaktadır.n ( n - 2 )(n−1)(n−1)(n-1)nnn(n−2)(n−2)(n-2) Bilmek istediğim …

67 variance  unbiased-estimator  proof  history 

(Her zaman) doğru olduğu Var(∑i=1mXi)=∑i=1mVar(Xi)?Var(∑i=1mXi)=∑i=1mVar(Xi)?\mathrm{Var}\left(\sum\limits_{i=1}^m{X_i}\right) = \sum\limits_{i=1}^m{\mathrm{Var}(X_i)} \>?

62 variance 

Neden olduğunu Nve N-1popülasyon varyansını hesaplarken anlamadım . Ne zaman Nve ne zaman kullanıyoruz N-1? Daha büyük bir sürüm için buraya tıklayın Nüfusun çok büyük olması durumunda N ve N-1 arasında bir fark olmadığını ancak başlangıçta neden N-1 olduğunu söylemediğini söylüyor. Düzenleme: Lütfen tahmin etmekte kullanılan nve kime karıştırmayın n-1. …

50 variance  population 

Bir homojenlik varyansı varsayımı varsayıldığında bir Welch düzeltmeli t-testi ve standart bir t-testi sonuçlarının yaklaşık olarak aynı olduğu görülüyor. Neden her zaman sadece Welch adj t ayarını kullanmıyorsunuz?

47 variance  t-test  heteroscedasticity 

Merak ediyorum, yorumlamada sadece bağımlı, bağımsız veya bağımsız değişkenlerin mi yoksa sadece bağımsız değişkenlerin log dönüşümünde mi olduğunu fark eder mi? Durumunu düşünün log(DV) = Intercept + B1*IV + Error IV'ü yüzde artış olarak değerlendirebilirim, ancak sahip olduğumda bu nasıl değişir? log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error veya sahipken …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Hem genel olarak hem de özellikle doğrusal regresyon bağlamında yanlılık sapma değişiminin sezgisel bir açıklamasını arıyorum.

45 regression  variance  bias 

: 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 

Kappa ( κκ\kappa ) istatistiği, 1960 yılında, iki puanlayıcı arasındaki anlaşmayı ölçmek için Cohen [1] tarafından tanıtıldı. Bununla birlikte, varyansı bir süredir çelişkilerin kaynağı olmuştur. Benim sorum büyük örneklemlerde kullanılacak en iyi varyans hesaplamasının hangisi olduğu hakkında. Fleiss [2] tarafından test edilen ve doğrulanan birinin doğru seçim olduğuna inanmaya meyilliyim, …

44 estimation  variance  reliability  cohens-kappa 

Bir popülasyon ile örnek arasındaki fark nedir? Her biri için hangi ortak değişkenler ve istatistikler kullanılıyor ve bunlar birbirleriyle nasıl ilişkili?

38 standard-deviation  variance  sample  population