«variance» etiketlenmiş sorular

TL, DR: O görünür aksine tavsiye sık sık tekrarlanan, çapraz doğrulama (Loo-CV) terk-on Çıkış - olup,ile kat CV(kat sayısı) eşit(numara Eğitim gözlemlerinin) -Model / algoritma, veri seti veya her ikisinde debelirli bir stabilite koşuluvarsayarsak, en değişken değil,herhangi biriçinen az değişkenolan genelleme hatasının tahminlerini verir(hangisinden emin değilim) bu kararlılık durumunu gerçekten …

37 regression  machine-learning  variance  cross-validation  predictive-models 

Basit doğrusal regresyonda, , burada . Tahminciyi : burada ve , ve örnek aracıdır .y=β0+β1x+uy=β0+β1x+uy = \beta_0 + \beta_1 x + uu∼iidN(0,σ2)u∼iidN(0,σ2)u \sim iid\;\mathcal N(0,\sigma^2)β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 ,β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 , \hat{\beta_1} = \frac{\sum_i (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sum_i (x_i - \bar{x})^2}\ , x¯x¯\bar{x}y¯y¯\bar{y}xxxyyy Şimdi varyansını bulmak istiyorum . gibi bir şey : β^1β^1\hat\beta_1Var(β1^)=σ2(1−1n)∑i(xi−x¯)2 …

37 regression  mathematical-statistics  variance  linear-model  regression-coefficients 

(Tarafsız) varyans tahmincisi paydası olan n−1n−1n-1 olduğu gibi nnn gözlemler ve sadece bir parametre tahmin ediliyor. V(X)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)2n−1V(X)=∑i=1n(Xi−X¯)2n−1 \mathbb{V}\left(X\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)^{2}}{n-1} Aynı şekilde , iki parametre tahmin edilirken neden kovaryans paydasının olması gerektiğini merak ediyorum n−2n−2n-2? Cov(X,Y)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)(Yi−Y¯¯¯¯)n−1Cov(X,Y)=∑i=1n(Xi−X¯)(Yi−Y¯)n−1 \mathbb{Cov}\left(X, Y\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)\left(Y_{i}-\overline{Y}\right)}{n-1}

36 self-study  variance  covariance  descriptive-statistics  unbiased-estimator 

Aşağıdaki örneklerin verilebileceği takdir edilecektir: Sonsuz ortalama ve sonsuz varyanslı dağılım. Sonsuz ortalama ve sonlu varyanslı dağılım. Sonlu ortalama ve sonsuz varyanslı dağılım. Sonlu ortalama ve sonlu varyanslı dağılım. Wilmott forumunda / web sitesinde bir yazı okuduğum, okuduğum ve okuduğum ve yeterince açık bir açıklama bulamadığım bir makalede kullanılan bu …

35 distributions  variance  mean 

Büyük fotoğraf: Örneklem büyüklüğünün arttırılmasının denemenin gücünü nasıl artırdığını anlamaya çalışıyorum. Öğretim elemanımın slaytları bunu, biri normal olmayan hipotez için diğeri alternatif hipotez için olan ve aralarındaki bir karar eşiğindeki 2 normal dağılımın resmi ile açıklar. Artan örneklem büyüklüğünün varyansı azaltacağını ve böylece daha yüksek kurtoza neden olacağını, böylece eğrilerdeki …

35 variance  sampling  power 

Sevgili millet - Açıklayamayacağım tuhaf bir şey fark ettim, ya sen? Özetle: bir lojistik regresyon modelinde bir güven aralığı hesaplamaya yönelik manuel yaklaşım ve R işlevi confint()farklı sonuçlar verir. Hosmer ve Lemeshow'un Applied Logistic Regresyon (2. Basım) bölümünden geçiyorum . 3. bölümde, oran oranını ve% 95 güven aralığını hesaplama örneği …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

Değişken üzerindeki bir katsayı ne kadar büyükse, modelin bu boyutta "sallanma" yeteneğinin o kadar fazla olması ve gürültüye uyması için daha fazla fırsat sağlanması gerektiğini hayal ediyorum. Modeldeki varyans ve büyük katsayılar arasındaki ilişki konusunda makul bir anlayışa sahip olduğumu düşünmeme rağmen , kıyafet modellerinde neden ortaya çıktıkları konusunda hiçbir …

33 regression  variance  linear-model  bias  regularization 

Sonlu ve sonsuz varyans arasındaki fark nedir? İstatistik bilgilerim oldukça basit; Wikipedia / Google burada pek yardımcı olmadı.

33 variance  intuition  partial-moments 

Diyelim ki bilinen varyans ve ortalama ile rastgele değişkenimiz var . Soru şudur: Bazı fonksiyonlar için in varyansı nedir ? Farkında olduğum tek genel yöntem delta yöntemidir, ancak yalnızca aproximation verir. Şimdi ilgileniyorum , ancak bazı genel yöntemleri bilmek de güzel olurdu.XXXf(X)f(X)f(X)f(x)=x−−√f(x)=xf(x)=\sqrt{x} Düzenleme 29.12.2010 Taylor serisini kullanarak bazı hesaplamalar yaptım, …

33 variance  random-variable  delta-method 

Diyelim ki m+nm+nm+n elementleri iki gruba ayrıldı ( mmm ve nnn ). Birinci grubun varyansı σ2mσm2\sigma_m^2 ve ikinci grubun varyansı σ2nσn2\sigma^2_n . Kendileri varsayılır unsurlar bilinmeyen olmak ama anlamına biliyorum μmμm\mu_m ve μnμn\mu_n . Kombine varyansı σ2(m+n)σ(m+n)2\sigma^2_{(m+n)} hesaplamanın bir yolu var mı ? Varyansın tarafsız olması gerekmediğinden, payda (m+n)(m+n)(m+n) ve …

32 variance  pooling 

Bana bir zaman dilimi için öngörülerde bulunacak karışık bir etki modelim var (aslında genelleştirilmiş bir karma model var). Otokorelasyonu dengelemek için eksik verilerim olduğu için bir corCAR1 modeli kullanıyorum. Verilerin bana toplam bir yük vermesi gerekiyor, bu yüzden tüm tahmin aralığı boyunca toplamam gerekiyor. Ancak, toplam yük üzerindeki standart hatanın …

32 mixed-model  variance  random-variable 

Bağımlı değişkenlerin ürün varyansı için formül nedir? Bağımsız değişkenler durumunda, formül basittir: var(XY)=E(X2Y2)−E(XY)2=var(X)var(Y)+var(X)E(Y)2+var(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 var}(XY) = E(X^{2}Y^{2}) - E(XY)^{2} = {\rm var}(X){\rm var}(Y) + {\rm var}(X)E(Y)^2 + {\rm var}(Y)E(X)^2 Fakat ilişkili değişkenler için formül nedir? Bu arada, istatistiksel verilere dayanarak korelasyonu nasıl bulabilirim?

31 correlation  variance 

Sorunumu bir örnekle açıklayacağım. Bazı nitelikler verilen bir bireyin gelirini tahmin etmek istediğinizi varsayalım: {Yaş, Cinsiyet, Ülke, Bölge, Şehir}. Bunun gibi bir eğitim veri setine sahipsiniz train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Bir örnek verilen rastgele değişkenin varyansının doğruluğunu (veya varlığını) test etmek mümkün müdür? Boş değer olarak, {varyans var ve sonludur} veya {varyans yoktur / sonsuzdur} kabul edilebilir. Felsefi olarak (ve hesaplamalı olarak), bu çok garip görünüyor çünkü sonlu değişkenliği olmayan bir popülasyon arasında bir fark olmamalı ve çok çok büyük …

29 hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem 

Çalıştığım bir deney için dağılımın tek biçimliliğini ölçmek için bir ölçüm bulmaya çalışıyorum. Çoğu durumda eşit olarak dağıtılması gereken rastgele bir değişkenim var ve değişkenin bazı sınırlar içinde eşit olarak dağıtılmadığı veri kümelerinin örneklerini tanımlayabiliyorum (ve derecesini ölçebiliyorum). Her biri, ölçtüğüm bir şeyin meydana gelme sıklığını temsil eden 10 ölçümden …

28 distributions  variance  random-variable  uniform