«independence» 태그된 질문

통계에 대한 나의 총체적인 (그리고 부족한) 지식이 허용되는 한, 이 iid 랜덤 변수 , 용어가 암시하는 것처럼 그것들은 독립적이고 동일하게 분포된다는 것을 이해했습니다.X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,..., X_n 내 관심사는 iid 샘플의 이전 속성입니다. p(Xn|Xi1,Xi2,...,Xik)=p(Xn),p(Xn|Xi1,Xi2,...,Xik)=p(Xn),p(X_{n}|X_{i_1},X_{i_2},...,X_{i_k}) = p(X_{n}), 별개의 's st .ijiji_j1≤ij&lt;n1≤ij&lt;n1 \leq i_j < n 그러나 동일한 분포의 독립적 인 표본의 집합이 분포 …

24 sampling  conditional-probability  independence 

많은 기계 학습 응용 프로그램에서 소위 데이터 보강 방법을 사용하면 더 나은 모델을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 고양이와 강아지 의 이미지 훈련 세트를 가정하십시오 . 회전, 미러링, 대비 조정 등을 통해 원래 이미지에서 추가 이미지를 생성 할 수 있습니다.100100100 이미지의 경우, 데이터 확대는 비교적 간단합니다. 그러나 예를 들어 샘플로 …

21 machine-learning  predictive-models  dataset  independence  data-augmentation 

정밀도는 다음과 같이 정의됩니다. p = true positives / (true positives + false positives) 로, 즉를 정확 true positives하고 false positives, 정밀도가 한 접근 방식 0? 리콜에 대한 동일한 질문 : r = true positives / (true positives + false negatives) 현재이 값을 계산 해야하는 통계 테스트를 구현 중이며 때로는 …

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 

이것은 확률 이론 : Edwin Jaynes 의 과학의 논리 , 2003 년에 주어진 연습 입니다. 여기에 부분적인 해결책이 있습니다 . 더 일반적인 부분 솔루션을 개발했으며 다른 사람이 해결했는지 궁금합니다. 내 답변을 게시하기 전에 잠시 기다렸다가 다른 사람들에게 도움을 줄 것입니다. 자, 우리가 표시된 상호 배타적이고 철저한 가설 이 있다고 가정하십시오 …

19 independence  likelihood-ratio  hypothesis-testing  multiple-comparisons 

군집 분석을 설명하려고 할 때 사람들이 변수가 상관되어 있는지 여부와 관련된 것으로 프로세스를 오해하는 것이 일반적입니다. 사람들이 혼란을 극복 할 수있는 한 가지 방법은 다음과 같은 도표입니다. 이것은 군집이 있는지의 여부와 변수가 관련되어 있는지의 여부의 차이를 명확하게 표시합니다. 그러나 이는 연속 데이터의 차이점 만 보여줍니다. 범주 형 데이터가있는 아날로그를 생각하는 …

19 clustering  categorical-data  independence 

양쪽에서 가족 와이즈 에러율 (FWER)와 거짓 검색 속도 (FDR) 문헌 FWER 또는 FDR 제어 방법은 특정 의존적 또는 독립적 인 시험에 적합한 것으로 알려져있다. 예를 들어, 1979 년 논문 "간단한 순차 거부 다중 테스트 절차"에서 Holm은 스텝 업 시닥 방법과 스텝 업 Bonferroni 제어 방법을 대조하여 썼습니다. 테스트 통계가 독립적 …

18 multiple-comparisons  independence  non-independent  familywise-error  false-discovery-rate 

물론 사건 A와 B가 잠 IFF 독립적 (A∩B)(A∩B)(A\cap B) = 잠 (A)(A)(A) 홍보 (B)(B)(B) . 관련 수량 Q를 정의 해 봅시다 : Q≡Pr(A∩B)Pr(A)Pr(B)Q≡Pr(A∩B)Pr(A)Pr(B)Q\equiv\frac{\mathrm{Pr}(A\cap B)}{\mathrm{Pr}(A)\mathrm{Pr}(B)} 따라서 A와 B는 Q = 1과는 독립적입니다 (분모가 0이 아닌 것으로 가정). Q에는 실제로 이름이 있습니까? 나는 그것이 지금 나를 빠져 나가는 기본 개념과 관련이 있다고 …

18 probability  terminology  independence 

우리는 제로 상관 관계가 독립성을 의미하지 않는다는 사실을 알고 있습니다. 0이 아닌 상관 관계가 의존성을 의미하는지 여부에 관심이 있습니다. 즉 , 임의의 변수 X 및 Y에 대해 일반적으로 f X , Y ( x , y ) ≠ f X ( x ) f Y ( y ) ?Corr(X,Y)≠0Corr(X,Y)≠0\text{Corr}(X,Y)\ne0XXXYYYfX,Y(x,y)≠fX(x)fY(y)fX,Y(x,y)≠fX(x)fY(y)f_{X,Y}(x,y) \ne …

17 correlation  independence 

나는 palaeo sciences에 사용 된 특정 유형의 모델을 맞추는 다른 방법에 대한 컴퓨터 기반 평가를 수행했습니다. 나는 큰 훈련 세트를 가지고 있었기 때문에 무작위로 (층화 된 무작위 샘플링) 테스트 세트를 따로 설정했습니다. 나는 훈련 세트 샘플에 mmm 개의 다른 방법을 적용하고 mmm 결과 모델을 사용하여 테스트 세트 샘플에 대한 응답을 …

17 r  mixed-model  multiple-comparisons  simulation  independence 

나는 이분산성을 정말로 이해하지 못한다. 이 플롯에 따라 모델이 적합한 지 여부를 알고 싶습니다.

17 r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence 

우선, 나는 이것을 묻지 않습니다. 제로 상관 관계가 독립성을 의미하지 않는 이유는 무엇입니까? 이것은 /math/444408/why-does-zero-correlation-not-imply-independence 에서 (아주 멋지게) 해결 되었습니다. 내가 묻는 것은 반대입니다 ... 두 변수는 서로 독립적입니다. 우연히 작은 상관 관계를 가질 수 없었습니까? ... 독립성이 매우 작은 상관 관계를 암시해서는 안됩니까?

16 correlation  mathematical-statistics  covariance  independence 

평균과 분산이 각각 0과 1로 고정되어 있기 때문에 표준 정규 분포가 고유하다는 것을 알았습니다. 이 사실로, 두 표준 랜덤 변수가 독립적이어야하는지 궁금합니다.

16 normal-distribution  independence 

데이터가 다변량 정규 분포 인 경우 PCA 구성 요소 (주요 구성 요소 분석)가 통계적으로 독립적입니까? 그렇다면 어떻게 이것을 증명 / 증명할 수 있습니까? 이 게시물을 보았으므로 질문에 답변합니다. PCA는 명시 적 가우스 성 가정을하지 않습니다. 데이터에 설명 된 분산을 최대화하는 고유 벡터를 찾습니다. 주성분의 직교성은 가능한 가장 많은 데이터 변동을 …

16 pca  independence  svd 

샘플링이 IID (독립적이고 동일하게 분배 됨)인지 어떻게 테스트하거나 확인 하시겠습니까? 나는 가우시안과 동일하게 분산 된 것이 아니라 IID만을 의미합니다. 그리고 내 생각은 아이디어를 동일한 크기의 두 개의 하위 샘플로 반복해서 분할하고 Kolmogorov-Smirnov 테스트를 수행하고 p- 값의 분포가 균일한지 확인하는 것입니다. 이 접근법에 대한 의견과 제안은 환영합니다. 현상금 시작 후 설명 …

16 hypothesis-testing  independence  kolmogorov-smirnov  resampling  iid 

내가 이해하는 한, 거리 상관 은 두 숫자 변수 사이에 관계가 있는지 확인하는 강력하고 보편적 인 방법입니다. 예를 들어, 숫자 쌍이 있다면 : (x1, y1) (x2, y2) ... (xn, yn) 거리 상관 관계를 사용하여 두 변수 ( x와 y) 사이에 (선형 일 필요는없는) 관계가 있는지 확인할 수 있습니다 . 더욱이, …

15 correlation  independence  intuition  distance-covariance