«independence» 태그된 질문

만약 XXX 와 YYY 있습니다 나는 것을 보여줄 수있는 방법 만이 개 가능한 상태를 취할 수있는 두 개의 확률 변수, Cov(X,Y)=0Cov(X,Y)=0Cov(X,Y) = 0 독립을 의미? Cov(X,Y)=0Cov(X,Y)=0Cov(X,Y) = 0 이 독립성을 의미하지 않는 날에 배운 것에 반하는 이런 종류의 ... 힌트는 가능한 상태로 111 과 000 으로 시작하여 거기에서 일반화한다고 말합니다. …

14 covariance  independence 

비 상관이 독립성을 의미하지 않는 이유를 설명 할 때, 여러 랜덤 변수를 포함하는 몇 가지 예가 있지만 모두 추상적으로 보입니다. 1 2 3 4 . 이 대답 은 의미가있는 것 같습니다. 내 해석 : 임의의 변수와 제곱은 상관이 없을 수 있습니다 (상관 관계의 부족은 선형 독립과 유사하기 때문에). 예를 들어 …

14 correlation  independence  non-independent  garch  intuition 

이 질문은 Pokemon Soulsilver의 미니 게임에서 영감을 얻었습니다. 이 5x6 영역에 15 개의 폭탄이 숨겨져 있다고 상상해보십시오 (편집 : 최대 1 개의 폭탄 / 셀). 이제 행 / 열 합계를 고려하여 특정 필드에서 폭탄을 찾을 확률을 어떻게 추정 할 수 있습니까? 열 5 (총 폭탄 = 5)를 보면 다음과 같이 …

14 probability  estimation  chi-squared  independence  games 

나는 기본적인 선형 모델에서 추론이 유효하기 위해서는 관측이 독립적이어야한다는 기초 통계에서 배웠다. 클러스터링이 발생하면이를 고려하지 않는 한 더 이상 독립성이 더 이상 유효하지 않은 추론으로 이어질 수 없습니다. 이러한 클러스터링을 설명하는 한 가지 방법은 혼합 모델을 사용하는 것입니다. 시뮬레이션 여부에 관계없이 예제 데이터 세트를 찾고 싶습니다. 클러스터 된 데이터를 분석하기 …

13 r  mixed-model  inference  independence 

피셔의 정확한 테스트를 더 잘 이해하고 싶기 때문에 f와 m이 남성과 여성에 해당하고 n과 y가 "소다 소비"에 해당하는 다음 장난감 예제를 고안했습니다. > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 분명히 이것은 과감한 단순화이지만 컨텍스트가 방해되는 것을 원하지 않았습니다. 여기서 나는 남자들이 음료수를 마시지 않고 여자들은 음료수를 마시고 …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

CDF 를 사용한 관절 분포에 대한 관절 모멘트 생성 함수 가 있다고 가정 합니다. 가요 둘 필요 충분한 의 독립 조건 및 ? 필자는 몇 가지 교과서를 확인했는데 필요한 내용 만 언급 했습니다.F X , Y ( x , y ) M X , Y ( s , t ) …

12 probability  independence  joint-distribution  mgf 

Greg가하는 것처럼 누군가를 설명 할 수 있지만 좀 더 자세하게는 임의의 변수가 어떻게 종속 될 수 있지만 공분산이 없는가? 그렉, 여기에 포스터, 원을 사용하는 예제 제공 여기를 . 누군가 여러 단계의 프로세스를 설명하는 일련의 단계를 사용하여이 프로세스를 더 자세히 설명 할 수 있습니까? 또한 심리학의 예를 알고 있다면 관련 개념 …

12 random-variable  covariance  independence 

여기에서는 다른 사람들이지도 학습에서 기능 선택 wrt 결과에 카이 제곱 테스트를 사용하기 위해 일반적으로 수행하는 작업에 대해 묻고 있습니다. 올바르게 이해하면 각 기능과 결과 사이의 독립성을 테스트하고 각 기능에 대한 테스트 사이의 p 값을 비교합니까? 에서 http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson%27s_chi-squared_test , Pearson의 카이 제곱 검정은 범주화 된 데이터 세트에 적용되는 통계 테스트로 , …

11 hypothesis-testing  chi-squared  feature-selection  independence  scikit-learn 

통계에서 명예로운 알림은 "무관심은 독립성을 의미 하지 않습니다 "입니다. 일반적으로이 리마인더는 "두 가지 변수가 함께 정상적으로 분포 되어있을 때 상관 관계가 독립성을 암시하는" 심리적 진정 (그리고 과학적으로 올바른) 진술로 보충됩니다 . 나는 행복한 예외의 수를 1 개에서 2 개로 늘릴 수 있습니다. 두 변수가 베르누이 분포 일 때 다시 상관 …

11 probability  distributions  correlation  mathematical-statistics  independence 

나는 일련의 재무 수익률의 전체 차이 / 표준 오류를 이해하려고 노력하고 있으며, 붙어 있다고 생각합니다. 일련의 월간 주식 반환 데이터 ( 라고합시다 )는 가치가 1.00795이고 분산은 0.000228입니다 (표준 개발은 0.01512입니다). 나는 연간 수익률의 최악의 경우를 계산하려고합니다 (예상 값에서 표준 오류의 두 배를 뺀 것으로 가정하십시오). 가장 좋은 방법은 무엇입니까? . …

11 time-series  variance  independence  finance 

mgcv에 대한 패키지는 R텐서 제품의 상호 작용을 피팅에 대한 두 가지 기능이 있습니다 : te()와 ti(). 나는 둘 사이의 기본 노동 분열을 이해한다 (비선형 상호 작용에 적합하고이 상호 작용을 주요 효과와 상호 작용으로 분해). 내가 이해할 수없는 것은 왜 te(x1, x2)와 ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(약간) 다른 결과가 발생할 …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

내가 = 1 , . . . , n S n = 1Xi∽iidN(0,1)Xi∽iidN(0,1)X_i \overset{iid}{\backsim} \mathcal{N}(0, 1)i=1,...,ni=1,...,ni = 1, ..., nTn=1Sn=1n∑i=1nXiSn=1n∑i=1nXi\begin{equation} S_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_i \end{equation}Tn=1n∑i=1n(X2i−1)Tn=1n∑i=1n(Xi2−1)\begin{equation} T_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (X_i^2 - 1) \end{equation} T n n = 1 √SnSnS_nTnTnT_nn=1n=1n = 1 √n−−√SnnSn\sqrt{n} S_nn→∞n−−√TnnTn\sqrt{n} T_nn→∞n→∞n \rightarrow \infty 동기 부여 : …

10 normal-distribution  multivariate-analysis  independence  central-limit-theorem  joint-distribution 

통계 학적 용어를 많이 사용하지 않고 독립성 검정이 무엇인지 정의해야합니다.

10 hypothesis-testing  independence  definition 

나는 기본 통계 과정을 가르치고 있으며 오늘은 두 범주에 대한 카이 제곱 독립 테스트와 동질성 테스트를 다룰 것입니다. 이 두 시나리오는 개념적으로 다르지만 동일한 테스트 통계 및 분포를 사용할 수 있습니다. 동질성 테스트에서 범주 중 하나에 대한 한계 총계는 디자인 자체의 일부인 것으로 가정합니다. 각 총계에 대해 선택된 주제의 수를 …

10 chi-squared  independence  heteroscedasticity  teaching 

이것은 여러 번 나온 예제 일뿐이므로 샘플 데이터가 없습니다. R에서 선형 회귀 모델 실행 : a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1연속 변수입니다. x2범주 형이며 "낮음", "중간"및 "높음"의 세 가지 값이 있습니다. 그러나 R이 제공하는 출력은 다음과 같습니다. summary(a.lm) Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.521 0.20 1.446 …

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