«variance» etiketlenmiş sorular

Kullanıcıların bir ürün veya öğe için tercihlerini ifade edebilecekleri bir yıldız derecelendirme sistemim varsa, oylar oldukça "bölünmüşse" istatistiksel olarak nasıl tespit edebilirim? Yani, belirli bir ürün için ortalama 5 üzerinden 3 olsa bile, bunun sadece verileri kullanarak bir fikir birliği 3'e karşı 1-5 bölünmüş olup olmadığını nasıl tespit edebilirim (grafik …

15 variance  average  dispersion 

Bu çok temel bir soru. Neden ki kare dağılımı kullanıyoruz? Bu dağılımın anlamı nedir? Bu dağılım neden varyans için bir güven aralığı oluşturmak için kullanılıyor? Bir açıklama için Google'da gördüğüm her yer, chi'yi ne zaman kullanacağınızı açıklayan, ancak chi'yi neden kullandığını ve neden böyle göründüğünü açıklamıyor. Beni doğru yöne yönlendirebilen …

15 variance  chi-squared 

XXX ve YYY sonlu ikinci momentleri olduğunu varsayın . İkinci sonlu an ile rastgele değişkenlerin Hilbert boşluğa (iç ürün ile T1,T2T1,T2T_1,T_2 ile tanımlanan E(T1T2)E(T1T2)E(T_1T_2) , ||T||2=E(T2)||T||2=E(T2)||T||^2=E(T^2) ), biz yorumlayabilir E(Y|X)E(Y|X)E(Y|X) projeksiyonu olarak YYY fonksiyonları alan üzerine .XXX Ayrıca Toplam Varyans Yasasının Var(Y)=E(Var(Y|X))+Var(E(Y|X))Var(Y)=E(Var(Y|X))+Var(E(Y|X))Var(Y)=E(Var(Y|X)) + Var(E(Y|X)) Bu yasayı yukarıdaki geometrik resim açısından …

15 variance  conditional-expectation 

Kaggle Deneme Eval yöntemini okurken varyans dengeleyici dönüşümle karşılaştım . Ortalamalarını almadan önce kappa değerlerini dönüştürmek ve sonra bunları geri dönüştürmek için bir varyans stabilizasyon dönüşümü kullanırlar. Varyans sabitleme dönüşümleri üzerindeki wiki'yi okuduktan sonra bile anlayamıyorum, neden varyansları stabilize ediyoruz? Bununla ne gibi yararlar elde ederiz?

15 variance  mathematical-statistics 

Sorular Ağacın sığ mı yoksa derin mi olduğuna bağlı mı? Yoksa ağacın derinliğine / seviyesine bakılmaksızın bunu söyleyebilir miyiz? Önyargı neden düşük ve varyans yüksek? Lütfen sezgisel ve matematiksel olarak açıklayınız

15 machine-learning  variance  covariance  cart  bias 

"Bir defaya mahsus bırak" çapraz doğrulamasının, eğitim kıvrımlarının büyük örtüşmesi nedeniyle yüksek varyansa sahip olduğunu tekrar tekrar okudum. Ancak bunun neden olduğunu anlamıyorum: Çapraz onaylamanın performansı, eğitim setleri neredeyse aynı olduğu için çok kararlı (düşük varyans) olmamalı mı? Yoksa "varyans" kavramını tamamen yanlış anlıyor muyum? Ayrıca LOO'nun nasıl tarafsız olabileceğini …

15 variance  cross-validation  bias 

11 değişkenli bir veri setim var ve verileri azaltmak için PCA (dikey) yapıldı. Konuya ilişkin bilgi birikimimden emin olmak için bileşenlerin sayısına karar vermek, iki ana bileşenin (PC) verileri açıklamak için yeterli olduğunu ve geri kalan bileşenlerin sadece daha az bilgilendirici olduğunu belirttim. Paralel analiz ile dağ eteğindeki parsel: gözlemlenen …

15 variance  pca 

İstatistiklerde çok iyi değilim, bu basit bir soru ise özür dilerim. Bazı verilere bir eğri uydurma ediyorum ve bazen benim verilerini en uygun biçimde olumsuz üssünü ve bazen uyum yakın olan bir * e ( - b * x 2 ) + c . Ancak, bazen her ikisi de başarısız …

15 variance  model-selection  python  curve-fitting  covariance-matrix 

(Bağımsız) örnekleri paralel olarak topladığım bir deney yapıyorum, her örnek grubunun varyansını hesaplıyorum ve şimdi tüm örneklerin toplam varyansını bulmak için hepsini birleştirmek istiyorum. Terminolojiden emin olmadığım için bunun için bir türev bulmakta zorlanıyorum. Ben bir RV bir bölümü olarak düşünüyorum. Bu yüzden , , ... ve dan bulmak istiyorum …

15 variance 

"Heywood Case" terimini, gayri resmi olarak, çevrimiçi, 'sonlu tepki' sayısal olarak yinelenen varyans tahmininin sayısal kesinlik sorunları nedeniyle negatif hale geldiği durumlara atıfta bulunmak için gayri resmi olarak kullanıyordum. (Veri eklemek ve eski verileri kaldırmak için Welford'un yönteminin bir varyantını kullanıyorum.) Sayısal hata veya modelleme hatası nedeniyle bir varyans tahmininin …

15 variance  factor-analysis  definition  online 

Izin vermek bir maksimum bir gerçek parametrenin maksimum olasılık tahmini olabilir bazı model. Veri noktası sayısı arttıkça, genellikle O (1 / \ sqrt n) olarak azalır . Üçgen eşitsizliğini ve beklentinin özelliklerini kullanarak, bu hata oranının hem "yanlılık" \ lVert \ mathbb E \ hat \ theta - \ theta …

14 variance  estimation  maximum-likelihood  bias 

Web'de aradım, ancak yararlı bir şey bulamadım. Temelde bir değerin 'eşit olarak' dağıtıldığını ölçmenin bir yolunu arıyorum. Bir de olduğu gibi, 'eşit' gibi dağıtılmış dağıtım X : ve kabaca aynı ortalama ve standart sapmaya sahip 'dengesiz' dağıtılmış bir dağılım Y : Ancak m (X)> m (Y) olacak şekilde m eşitlik …

14 variance  standard-deviation  descriptive-statistics  measurement 

İki farklı kaynak popülasyondan gelen farklı aileleri yetiştirdiğim bir deney yaptım. Her aileye iki tedaviden biri verildi. Deneyden sonra her bireyin çeşitli özelliklerini ölçtüm. Tedavinin veya kaynağın etkisinin yanı sıra etkileşimlerini de test etmek için, rastgele faktör olarak ailesi ile doğrusal bir karma etki modeli kullandım, yani lme(fixed=Trait~Treatment*Source,random=~1|Family,method="ML") Şimdiye kadar …

14 r  anova  variance  lme4-nlme 

Ben istatistiklere bir yeniyim ve R ve Levene işlevini kullanmayla ilgili bir sorunum var (iki örneğin varyansının eşitliğini kontrol etmek istiyorum). Belgeler, çalıştırmam gerektiğini söylüyor: levene.test (y, grup) Ama y ve grup olarak ne koymalıyım bilmiyorum? Varyans eşitliğini kontrol etmek istediğim iki farklı örneğim var. Örneğin değerlerinden birini y, ikincisini …

14 r  variance  levenes-test 

Optimal bir lambda aramak için glmnetiçeride caretkullanma cv.glmnetve aynı görevi yapmak için kullanma karşılaştırmasında çok fazla karışıklık var gibi görünüyor . Birçok soru yöneltildi, örneğin: Sınıflandırma modeli train.glmnet mi cv.glmnet mi? Glmnet'i caret ile kullanmanın doğru yolu nedir? "Caret" kullanarak çapraz onaylama "glmnet" ancak sorunun tekrarlanabilirliğinden kaynaklanabilecek hiçbir cevap verilmemiştir. …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality