«mean» 태그된 질문

랜덤 변수의 예상 값; 또는 샘플의 위치 측정.

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95 % 신뢰 구간 (CI)이 95 %의 평균을 포함 할 가능성을 의미하지 않는 이유는 무엇입니까?
여기에서 다양한 관련 질문을 통해 "95 % 신뢰 구간"이라고하는 "95 %"부분은 샘플링과 CI 계산 절차를 여러 번 정확하게 복제해야한다면 따라서 계산 된 CI의 95 %에 모집단 평균이 포함됩니다. 또한이 정의가하는 합의 인 것 같습니다 그렇지 않다는평균이 CI 내 어딘가에있을 확률이 95 %라는 단일 95 % CI로부터 결론을 내릴 수 있습니다. …
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어떤 "평균"을 언제 사용해야합니까?
따라서 산술 평균 (AM), 기하 평균 (GM) 및 고조파 평균 (HM)이 있습니다. 그들의 수학적 공식은 관련 고정 관념과 함께 잘 알려져 있습니다 (예 : 조화 평균 및 '속도'관련 문제에 적용). 그러나 항상 저를 흥미롭게 한 질문은 "어떻게 어떤 맥락이 주어진 맥락에서 사용하기에 가장 적합한지를 결정합니까?"입니다. 적용 가능성을 이해하는 데 도움 …
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평균이 너무 민감한 경우, 처음에 왜 사용합니까?
중앙값이 특이 치에 내성이 있다는 것은 알려진 사실입니다. 그렇다면 언제, 왜 우리는 처음부터 평균을 사용합니까? 내가 생각할 수있는 한 가지는 특이 치의 존재를 이해하는 것입니다. 즉, 중앙값이 평균과 거리가 먼 경우 분포가 왜곡되고 특이 치로 수행 할 작업을 결정하기 위해 데이터를 검사해야 할 수도 있습니다. 다른 용도가 있습니까?
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예 : 이진 결과에 glmnet을 사용하는 LASSO 회귀
관심있는 결과가 이분법 인 LASSO Regressionglmnet 과 함께 사용하기 시작했습니다 . 아래에 작은 모의 데이터 프레임을 만들었습니다. age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29, 0.88) …
77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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기존 변수와 정의 된 상관 관계를 갖는 랜덤 변수 생성
시뮬레이션 연구를 위해 기존 변수 와의 미리 정의 된 (인구) 상관 관계를 나타내는 임의의 변수를 생성해야합니다 .YYY I는 들여다 R패키지 copula와 CDVine소정 의존성 구조 랜덤 변수 분포를 생성 할 수있다. 그러나 결과 변수 중 하나를 기존 변수에 고정 할 수 없습니다. 기존 기능에 대한 아이디어와 링크를 부탁드립니다! 결론 : 서로 …
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절대 오차 또는 평균 제곱 오차를 의미합니까?
왜 평균 절대 오차 (MAE) 대신 RMSE (루트 평균 제곱 오차)를 사용합니까? 안녕하세요 계산에서 생성 된 오류를 조사했습니다. 처음에는 오류를 루트 평균 정규화 제곱 오류로 계산했습니다. 좀 더 자세히 살펴보면 오차를 제곱하는 효과가 작은 오차보다 큰 오차에 더 많은 가중치를 부여하여 오차 추정치를 홀수 이상 값으로 기울입니다. 이것은 회고에서 분명합니다. …
58 least-squares  mean  rms  mae 
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서로 다른 표본 크기의 평균 비교를 어떻게 해석해야합니까?
웹 사이트에서 도서 등급을 평가하십시오. 책 A의 평균 등급은 4.25이고 분산 입니다. 마찬가지로 Book B의 평가는 100 명이며 의 4.5 등급입니다 .σ = 0.25σ= 0.5σ=0.5\sigma = 0.5σ= 0.25σ=0.25\sigma = 0.25 이제 책 A의 표본 크기가 크기 때문에 '평균이 4.25로 안정화되었습니다. 이제 100 명에게 더 많은 사람이 Book B를 읽으면 평균 …
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아마존의“평균 등급”은 오해의 소지가 있습니까?
올바르게 이해하면 1-5 척도의 도서 등급은 리 커트 점수입니다. 즉, 나를위한 3은 다른 사람을위한 3 일 필요는 없습니다. 서수 척도 IMO입니다. 실제로 서수 스케일을 평균화해서는 안되지만 모드, 중앙값 및 백분위 수를 확실히 취할 수 있습니다. 인구의 대부분이 위의 통계보다 수단을 이해하기 때문에 규칙 을 구부리 는 것이 '좋아' 입니까? 리서치 …
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로그 변환 예측 변수 및 / 또는 응답의 해석
종속 변수, 종속 변수 및 독립 변수 또는 독립 변수 만 로그 변환인지 해석에 차이가 있는지 궁금합니다. 의 경우를 고려 log(DV) = Intercept + B1*IV + Error IV를 백분율 증가로 해석 할 수 있지만 log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error 또는 내가있을 때 DV = Intercept + B1*log(IV) + …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
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표본 크기 1에서 모집단 평균에 대해 무엇을 말할 수 있습니까?
아무튼 나는 인구 평균에 대해, 우리가 말할 수있는 궁금, 내가 가진 모두가 하나 개의 측정이다 (1 샘플 크기). 분명히, 우리는 더 많은 측정을 원하지만, 얻을 수는 없습니다.y 1μμ\mu와이1y1y_1 이는 표본 평균 때문에, 저 보인다 , 사소하다 동일 그리고, . 그러나 표본 크기가 1이면 표본 분산이 정의되지 않으므로 의 추정값으로 를 …
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분포가 어떻게 무한 평균과 분산을 가질 수 있습니까?
다음과 같은 예를들 수 있다면 감사하겠습니다. 무한 평균 및 무한 분산을 갖는 분포. 무한 평균 및 유한 분산을 갖는 분포. 유한 평균과 무한 분산을 갖는 분포입니다. 유한 평균과 유한 분산을 갖는 분포. 필자는 Wilmott 포럼 / 웹 사이트 에서 읽고, 인터넷 검색하고 스레드를 읽는 기사에 사용 된 익숙하지 않은 용어 …
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