«variance» etiketlenmiş sorular

Değişkenler arasındaki varyasyon miktarını tanımlayan kavramını tam olarak kavramak istiyorum . Her ağ açıklaması biraz mekanik ve geniş. Kavramı "almak" istiyorum, sadece sayıları mekanik olarak kullanmakla değil.r2r2r^2 Örn: Çalışılan saat vs. test puanı rrr = .8 r2r2r^2 = .64 Peki, bu ne anlama geliyor? Test puanlarının değişkenliğinin% 64'ü saatlerce açıklanabilir …

21 regression  correlation  variance 

Kullandığım bir metne göre, kalıntısının varyans formülü şu şekilde verilir:ithithi^{th} σ2(1−1n−(xi−x¯¯¯)2Sxx)σ2(1−1n−(xi−x¯)2Sxx)\sigma^2\left ( 1-\frac{1}{n}-\frac{(x_{i}-\overline{x})^2}{S_{xx}} \right ) kalıntı gözlenen değer ile takılan değer arasındaki fark olduğundan inanmak zor buluyorum ; biri farkın varyansını hesaplayacak olsaydı, en azından ortaya çıkan ifadede bazı "artılar" beklerdim. Türetmenin anlaşılmasında herhangi bir yardım takdir edilecektir.ithithi^{th}ithithi^{th}ithithi^{th}

21 regression  variance  residuals 

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 

, İki değişken (eşit numune boyutu) sahip olması kanıtlamak lütfen XXX ve YYY ve varyans olarak XXX içinde daha büyük olan YYY , o zaman karesi farklarının toplamı olan veri noktaları arasında (Öklit mesafeleri kare örneğin) XXX , aynı zamanda daha büyük içinde YYY.

20 variance  distance 

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 

'Varyansın tersi' anlamına gelen bir kelime var mı? Yani, yüksek varyansı varsa, düşük ? Yakın bir antonym ile ilgilenmiyorum ('anlaşma' veya 'benzerlik' gibi) ama özellikle mı geliyor?XXXXXX......\dots1 / σ21/σ21/\sigma^2

19 bayesian  variance  terminology  precision 

Bu birçok kişi için basit bir soru olabilir, ama işte burada: Varyans neden değerlerin ortalamasıyla fark yerine birbirini izleyen her değer arasındaki fark olarak tanımlanmamıştır? Bu benim için daha mantıklı bir seçim olurdu, sanırım bazı dezavantajları gözetiyorum. Teşekkürler DÜZENLE: Mümkün olduğunca net bir şekilde yeniden ifade edeyim. Demek istediğim bu: …

19 variance 

Varyansın temel kimliğini düşünün: Var(X)===E[(X−E[X])2]...E[X2]−(E[X])2Var(X)=E[(X−E[X])2]=...=E[X2]−(E[X])2 \begin{eqnarray} Var(X) &=& E[(X - E[X])^2]\\ &=& ...\\ &=& E[X^2] - (E[X])^2 \end{eqnarray} Merkezi bir moment tanımının merkezi olmayan momentlere basit bir cebirsel manipülasyonudur. 'un diğer bağlamlarda uygun şekilde manipülasyonuna izin verir . Ayrıca, ortalamanın hesaplanması ve daha sonra varyansın hesaplanması için, iki geçiş yerine …

19 variance  descriptive-statistics  intuition 

Bu yarattığı konunun daha genel bir tedavidir bu soruya . Örnek varyansının asimptotik dağılımını türettikten sonra standart sapma için ilgili dağılıma ulaşmak için Delta yöntemini uygulayabiliriz. Boyutu bir örnek olsun IID bir normal olmayan rastgele değişken , ortalama ve varyans . Örnek ortalamasını ve örnek varyansını nnn{Xi},i=1,...,n{Xi},i=1,...,n\{X_i\},\;\; i=1,...,nμμ\muσ2σ2\sigma^2x¯=1n∑i=1nXi,s2=1n−1∑i=1n(Xi−x¯)2x¯=1n∑i=1nXi,s2=1n−1∑i=1n(Xi−x¯)2\bar x = …

19 mathematical-statistics  variance  central-limit-theorem  asymptotics 

Bu notu okuyorum . 2. sayfada şunu belirtir: "Verilerdeki varyansın ne kadarı belirli bir regresyon modeli ile açıklanıyor?" "Regresyon yorumu, katsayıların ortalamasıyla ilgilidir; çıkarım onların sapmalarıyla ilgilidir." Bu tür ifadeleri defalarca okudum, neden "verilerdeki varyansın ne kadarının verilen regresyon modeli tarafından açıklandığını" umursalıyız? "... daha spesifik olarak, neden" varyans "?

19 regression  variance  interpretation 

Bunun daha önce sorulup sorulmadığını bilmiyorum, ama bunun hakkında hiçbir şey bulamadım. Benim sorum, herhangi birinin karışık etkiler modelinde sabit ve rastgele faktörlerin her biri tarafından açıklanan varyans oranını nasıl elde edeceğini öğrenmek için iyi bir referans sağlayıp sağlayamayacağıdır.

19 mixed-model  variance 

Eğer X,XX tam seviye olan, ters X , T , XXTXX^TX vardır ve en küçük kareler tahmin elde: β = ( X , T x ) - 1 x Yβ^=(XTX)−1XY\hat\beta = (X^TX)^{-1}XY ve Var ( β ) = σ 2 ( x , T x ) - 1Var(β^)=σ2(XTX)−1\operatorname{Var}(\hat\beta) = \sigma^2(X^TX)^{-1} …

18 regression  variance  least-squares 

On Bu Psikometri web Bunu okumuştum [A] derin bir varyans standart sapmadan daha temel bir kavramdır. Site, varyansın neden standart sapmadan daha temel olduğu anlamına gelmiyor, ancak bu sitede benzer şeyler okuduğumu hatırlattı. Örneğin, bu yorumda @ kjetil-b-halvorsen "standart sapmanın yorumlama, raporlama için iyi olduğunu. Teori geliştirmek için varyansın daha …

18 variance  standard-deviation 

Sorun daha önce ortaya çıktı, ancak açıklığa kavuşturacak (ve sınıflandıracak) bir cevap ortaya çıkarmaya çalışacak belirli bir soru sormak istiyorum: "Zavallı Adamın Asimptotikleri" nde insan, (a) olasılıkta bir sabite yaklaşan rastgele değişkenler dizisi aksine (b) olasılıkla rastgele bir değişkene (ve dolayısıyla ona dağılımda) yaklaşan rastgele değişkenler dizisi. Ama "Bilge Adamın …

18 mathematical-statistics  variance  convergence  asymptotics  consistency 

Bir elektrik kesintisi yaşıyorum. Doğrusal regresyon bağlamında önyargı-varyans dengesini sergilemek için aşağıdaki tabloyu sundum: İki modelden hiçbirinin iyi bir uyum olmadığını görebiliyorum - "basit", XY ilişkisinin karmaşıklığını takdir etmiyor ve "karmaşık", temel olarak eğitim verilerini ezbere öğreniyor. Ancak bu iki resimdeki sapma ve sapmayı tamamen göremiyorum. Birisi bunu bana gösterebilir …

18 regression  variance  bias