«mathematical-statistics» 태그된 질문

카이 제곱 테스트의 논리를 이해하려고합니다. 카이 제곱 검정은 . χ2는 귀무 가설을 기각하거나 기각하지 않기 위해 p. 값을 찾기 위해 카이 제곱 분포와 비교됩니다. H0: 관측치는 예상 값을 생성하는 데 사용한 분포에서 비롯됩니다. 예를 들어, 획득 확률이예상대로p로제공되는지 테스트할 수 있습니다. 그래서 우리는 100 번 뒤집고nH와1-nH를찾습니다. 우리는 우리의 결과를 예상치와 비교하려고합니다 …

13 probability  distributions  normal-distribution  mathematical-statistics  chi-squared 

이 두 표현은 통계를 배울 때 많이 혼란 스러웠습니다. 그것들은 완전히 다른 것 같습니다. 무작위 표본은 반면, 무작위 인구에서 샘플을 채취하는 확률 변수가 실수로 실험의 모든 가능한 결과 세트를 매핑하는 기능과 같다. 나는 몇 가지 샘플을 그릴 경우, 말 , X 2 , X 3 및 X I ~ N …

13 mathematical-statistics  random-variable  terminology  sample 

이것에 정말 충격. 견적 자 B가 일관되고 편향되는 예제 또는 상황을 정말로 원합니다.

13 mathematical-statistics  estimation  econometrics 

게임이 완료되면 보상을 주거나 아무것도 제공하지 않는 이벤트를 제공한다고 가정하십시오. 보상이 제공되는지 여부를 결정하는 정확한 메커니즘은 알려져 있지 않지만 난수 생성기를 사용한다고 가정하고 결과가 하드 코딩 된 값보다 큰 경우 보상을받습니다. 기본적으로 프로그래머가 보상이 얼마나 자주 주어지는 지 (15-30 % 추정) 결정하는 데 사용하는 가치를 역 엔지니어링하려면 필요한 샘플 수를 …

13 logistic  mathematical-statistics  sample-size  power-analysis  bernoulli-distribution 

나는 기계 학습과 내가 연 모든 책을 공부하면서 카이 제곱 분포, 감마 함수, t 분포, 가우스 등을 만납니다. 지금까지 열었던 모든 책은 분포가 무엇인지 만 정의합니다. 함수에 대한 특정 공식의 출처에 대해서는 설명하거나 직관을 제공하지 않습니다. 예를 들어 카이 제곱 분포가 왜 그런가? t- 분포는 무엇입니까? 분포의 직관은 무엇입니까? 증거? …

13 probability  distributions  mathematical-statistics  references 

내 질문은 알파와 베타의 관계와 통계의 정의와 관련이 있습니다. 알파 = 유형 I 오류율 = NULL 가설이 올바른 것으로 간주되는 유의 수준 베타 = 유형 II 오류율 알파가 낮아지면 (알파 = 1- 특이성으로 특이도가 증가) 베타가 증가합니다 (베타 = 1-민감도 / 전력으로 민감도 / 전력 감소) 알파 변경은 베타에 어떤 …

13 statistical-significance  mathematical-statistics 

XXX 및YYY 는 독립적으로 분포 된 랜덤 변수입니다. 여기서X∼χ2(n−1)X∼χ(n−1)2X\sim\chi^2_{(n-1)} 및Y∼Beta(n2−1,n2−1)Y∼Beta(n2−1,n2−1)Y\sim\text{Beta}\left(\frac{n}{2}-1,\frac{n}{2}-1\right). Z=(2Y−1)의 분포는√Z=(2Y−1)X−−√Z=(2Y−1)XZ=(2Y-1)\sqrt X ? 공동 밀도 (X,Y)(X,Y)(X,Y) 에 의해 주어진다 에프엑스, Y( x , y) = f엑스( x ) f와이( y) = 전자− x2엑스n - 12− 12n - 12Γ ( n - 12)⋅ y엔2− 2( 1 − y)엔2− 2B ( …

12 self-study  distributions  mathematical-statistics  random-variable 

Wikipedia 에서 공식을 보았습니다 . Mahalanobis 거리 및 레버리지와 관련이 있습니다. Mahalanobis 거리는 지렛대 통계량 hhh 와 밀접한 관련이 있지만, 다른 척도를 갖습니다. D2=(N−1)(h−1N).D2=(N−1)(h−1N).D^2 = (N - 1)(h - \tfrac{1}{N}). A의 링크 된 기사 , 위키 백과 설명 hhh 이 용어를 : 선형 회귀 모델에서는 대한 활용 점수 나는t의 시간ithi^{th} …

12 multiple-regression  mathematical-statistics  diagnostic  leverage 

이 문제를 어떻게 해결할 수 있습니까? 중간 방정식이 필요합니다. 아마도 대답은 입니다.−tf(x)−tf(x)-tf(x) ddt[∫∞txf(x)dx]ddt[∫t∞xf(x)dx] \frac{d}{dt} \left [\int_t^\infty xf(x)\,dx \right ] f(x)f(x)f(x) 는 확률 밀도 함수입니다. 즉, 및 \ lim \ limits_ {x \ to \ infty} F (x) = 1limx→∞f(x)=0limx→∞f(x)=0\lim\limits_{x \to \infty} f(x) = 0limx→∞F(x)=1limx→∞F(x)=1\lim\limits_{x \to \infty} F(x) = 1 출처 …

12 probability  distributions  self-study  mathematical-statistics 

두 개의 독립 정규 분포의 비율은 Cauchy 분포를 제공합니다. t- 분포는 정규 분포를 독립 카이 제곱 분포로 나눈 값입니다. 두 개의 독립 카이 제곱 분포의 비율은 F- 분포를 제공합니다. 평균 및 분산 로 정규 분포 확률 변수를 제공하는 독립 연속 분포 의 비율을 찾고 있습니까?σ 2μμ\muσ2σ2\sigma^2 아마도 가능한 대답이 무한히있을 …

12 probability  distributions  normal-distribution  mathematical-statistics 

요약 : 표준 정규 분포가 아닌 로지스틱 회귀 계수의 테스트에 분포 (잔류 편차를 기반으로 한 자유도)를 사용하도록 지원하는 통계 이론이 있습니까?ttt 얼마 전에 SAS PROC GLIMMIX의 로지스틱 회귀 모델을 피팅 할 때 기본 설정에서 로지스틱 회귀 계수가 표준 정규 분포가 아닌 분포를 사용하여 테스트됨을 발견했습니다 . 즉, GLIMMIX는 비율이 ( …

12 r  logistic  mathematical-statistics  sas  degrees-of-freedom 

나는 다음과 같은 표기법에 익숙하다. 여기서β0J=β0+UJ및와이나는 j= β0+ β나는엑스나는 j+ u제이+ 전자나는 j= β0 j+ β나는엑스나는 j+ 전자나는 jyij=β0+βixij+uj+eij=β0j+βixij+eij\begin{align} y_{ij} &= \beta_0 + \beta_i x_{ij} + u_j + e_{ij}\\ &= \beta_{0j} + \beta_i x_{ij} + e_{ij} \end{align}β0 j= β0+ u제이β0j=β0+uj\beta_{0j}=\beta_{0}+u_j 여기서β0J=β0+U0J및β1J=β(1)+U(1)J와이나는 j= β0+ β1엑스나는 j+ u0 j+ u1 개 j엑스나는 …

12 mixed-model  mathematical-statistics 

주어진 데이터 세트에 대해 스프레드는 종종 표준 편차 또는 IQR (사 분위수 범위)로 계산됩니다. a standard deviation는 정규화되고 (z- 점수 등) 두 개의 다른 모집단의 분포를 비교하는 데 사용할 수 있지만, 두 개의 다른 모집단의 표본은 두 개의 다른 척도에서 값을 가질 수 있기 때문에 IQR의 경우에는 해당되지 않습니다. e.g. …

12 nonparametric  mathematical-statistics  standard-deviation  descriptive-statistics  normalization 

데이터 마이닝 및 인공 지능 알고리즘에 대해 설명해 주시겠습니까? 그들이 사용한 수학의 기초는 무엇입니까? 이러한 유형의 알고리즘을 이해하기 위해 수학에서 시작점을 알려 주시겠습니까?

12 mathematical-statistics  references  data-mining  algorithms  artificial-intelligence 

이것은 또한 전산 과학에서 요청 되었습니다. 11 개의 데이터 샘플을 사용하여 자동 회귀에 대한 일부 계수의 베이지안 추정치를 계산하려고합니다 여기서 는 평균이 0이고 분산이 가우시안입니다 . 벡터에 대한 사전 분포 는 평균이 가우시안이고 평균이 인 대각선 공분산 행렬입니다. 대각선 항목은 .Yi=μ+α⋅Yi−1+ϵiYi=μ+α⋅Yi−1+ϵi Y_{i} = \mu + \alpha\cdot{}Y_{i-1} + \epsilon_{i} ϵiϵi\epsilon_{i}σ2eσe2\sigma_{e}^{2}(μ,α)t(μ,α)t(\mu, \alpha)^{t}(0,0)(0,0)(0,0)σ2pσp2\sigma_{p}^{2} …

12 bayesian  mathematical-statistics  posterior