«mathematical-statistics» 태그된 질문

공식적인 정의 및 일반적인 결과와 관련된 통계의 수학적 이론.



2
p- 값의 두 가지 정의 : 동등성을 증명하는 방법?
Larry Wasserman의 저서 인 All of Statistics 를 읽고 현재 p- 값에 대해 읽고 있습니다 (187 페이지). 먼저 몇 가지 정의를 소개하겠습니다 (견적). RRRβ(θ)=Pθ(X∈R)β(θ)=Pθ(X∈R)\beta(\theta)=P_{\theta}(X\in R)α=supθ∈Θ0β(θ)α=supθ∈Θ0β(θ)\alpha = \sup_{\theta\in\Theta_0}\beta(\theta)αα\alphaαα\alpha 이것은 기본적으로 라고 말합니다 . 크기는 I 형 오류의 "가장 큰"확률입니다. 값은 (I 인용)을 통해 정의됩니다.αα\alphappp 정의 2 모든 대해 거부 영역 대한 …

2
파이썬의 QQ 플롯
다음 코드를 사용하여 qq 플롯을 생성했습니다. qq 플롯은 데이터가 정상적으로 분포되어 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다. 내 질문은 x 및 y 축 레이블이 qq 플롯에서 무엇을 나타내며 r 제곱 값을 나타내는 것은 무엇입니까 ?? N = 1200 p = 0.53 q = 1000 obs = np.random.binomial(N, p, size = q)/N …



1
상관 관계가없는 배포는 독립성을 의미합니까?
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 …


5
신경망을위한 수학적 배경
이것이이 사이트에 적합한 지 확실하지 않지만 컴퓨터 과학 (응용 수학 학사)에서 MSE를 시작하고 기계 학습에 대한 강력한 배경을 얻고 싶습니다 (박사 학위를 추구 할 것입니다). 내 관심사 중 하나는 신경망입니다. ANN에게 좋은 수학적 배경은 무엇입니까? 기계 학습의 다른 영역과 마찬가지로 선형 대수학이 중요하다고 생각하지만 다른 수학 영역은 무엇입니까? 신경망 : …

1
회귀 계수의 샘플링 분포
이전에는 미지 모수의 관점에서 추정기에 대한 결과를 제공 한 분포 분포 샘플링에 대해 배웠습니다. 예를 들어, 선형 회귀 모델 에서 및 의 샘플링 분포β^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1Yi=βo+β1Xi+εiYi=βo+β1Xi+εiY_i = \beta_o + \beta_1 X_i + \varepsilon_i β^0∼N(β0, σ2(1n+x¯2Sxx))β^0∼N(β0, σ2(1n+x¯2Sxx)) \hat{\beta}_0 \sim \mathcal N \left(\beta_0,~\sigma^2\left(\frac{1}{n}+\frac{\bar{x}^2}{S_{xx}}\right)\right) 및 β^1∼N(β1, σ2Sxx)β^1∼N(β1, σ2Sxx) \hat{\beta}_1 \sim \mathcal N \left(\beta_1,~\frac{\sigma^2}{S_{xx}}\right) 여기서Sxx=∑ni=1(x2i)−nx¯2Sxx=∑i=1n(xi2)−nx¯2S_{xx} = …

1
직관적 인 이해 공분산, 상호 공분산, 자동 / 교차 상관 및 전력 스펙트럼 밀도
저는 현재 ECE 학사에 대한 기본 통계에서 결승을 위해 공부하고 있습니다. 나는 수학이 대부분 아래에 있다고 생각하지만 실제로 숫자의 의미를 직관적으로 이해하지 못합니다. 나는 E [X]가 확률에 의해 가중 된 X의 모든 결과의 "가중 평균"이라는 것을 알고 있습니다. Var [X]는 E [X]의 예상 분산을 제곱하므로 분포의 "흐림"에 대해 알려줍니다. 다른 …


7
상관 관계가 인과 관계를 의미하지 않는 경우 두 변수 간의 상관 관계를 아는 값은 무엇입니까?
비즈니스 소유자 (또는 마케팅 또는 산점도를 이해하는 사람)에게 두 가지 변수의 산점도를 표시한다고 가정 해 보겠습니다. 광고 수 대 지난 5 년간 한 달에 한 달에 제품 판매 수 (또는 다른 시간 척도) 더 많은 샘플을 가지고 있습니다. 이제 산포도를보고 상관 계수 (corr)는 다음과 같습니다. 1 또는 0.5 또는 0.11 …


1
닫힌 형태로 를 어떻게 계산할 수 있습니까?
닫힌 형태의 제곱 정규 CDF의 기대치를 어떻게 평가할 수 있습니까? E[Φ(aZ+b)2]=∫∞−∞Φ(az+b)2ϕ(z)dzE[Φ(aZ+b)2]=∫−∞∞Φ(az+b)2ϕ(z)dz\mathbb{E}\left[\Phi\left(aZ+b\right)^{2}\right] = \int_{-\infty}^{\infty}\Phi\left(az+b\right)^{2}\phi(z)\,dz 여기서 , 는 실수이고 이고 및 는 표준 정규 확률 변수의 밀도 및 분포 함수입니다. 각기.aaabbbZ∼N(0,1)Z∼N(0,1)Z\sim\mathcal{N}(0,1)ϕ(⋅)ϕ(⋅)\phi(\cdot)Φ(⋅)Φ(⋅)\Phi(\cdot)

당사 사이트를 사용함과 동시에 당사의 쿠키 정책개인정보 보호정책을 읽고 이해하였음을 인정하는 것으로 간주합니다.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.