«standard-deviation» 태그된 질문

표준 편차는 랜덤 변수, 그 추정량, 또는 데이터 배치의 확산에 대한 분산의 제곱근입니다.

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표준 편차에서 절대 값을 취하는 대신 차이를 제곱하는 이유는 무엇입니까?
표준 편차의 정의 에서 평균과의 차이 를 제곱 하여 평균 (E)을 구하고 마지막에 제곱근을 되 찾아야하는 이유는 무엇입니까? 단순히 차이 의 절대 값 을 가져 와서 그 값 의 기대 값 (평균)을 얻을 수없고 데이터의 변화도 보여줄 수 없습니까? 숫자는 제곱 방법과 다르지만 (절대 값 방법은 더 작음) 여전히 데이터의 …



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"변이"를 직관적으로 이해
분산 개념을 누군가에게 설명하는 가장 깨끗하고 쉬운 방법은 무엇입니까? 직관적으로 무엇을 의미합니까? 자녀에게 이것을 설명한다면 어떻게해야할까요? 특히 분산과 위험을 연관시킬 때 분명히 설명하기 어려운 개념입니다. 나는 수학적으로 그것을 이해하고 그렇게 설명 할 수 있습니다. 그러나 실제 현상을 설명 할 때 어떻게 분산을 이해하게하는지, 그리고 그것이 '실제 세계'에 적용 할 수있게하는 …

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표준 편차를 '합계'하는 방법은 무엇입니까?
월 평균 값과 해당 평균에 해당하는 표준 편차가 있습니다. 이제 월간 평균의 합으로 연간 평균을 계산하고 있습니다. 합산 평균의 표준 편차를 어떻게 나타낼 수 있습니까? 예를 들어 풍력 발전 단지의 출력을 고려할 때 : Month MWh StdDev January 927 333 February 1234 250 March 1032 301 April 876 204 May …

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왜 표본 표준 편차가 의 편향 추정기 입니까?
표준 편차 의 편견 추정 에 대한 Wikipedia 기사에 따르면 샘플 SD s = 1n - 1∑나는 = 1엔( x나는− x¯¯¯)2−−−−−−−−−−−−−−−√에스=1엔−1∑나는=1엔(엑스나는−엑스¯)2s = \sqrt{\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n (x_i - \overline{x})^2} 은 인구의 SD에 대한 편견 추정기입니다. 이것은 그 상태 .이자형( s2−−√) ≠ E( s2)−−−−−√이자형(에스2)≠이자형(에스2)E(\sqrt{s^2}) \neq \sqrt{E(s^2)} NB. 임의의 변수는 독립적이며 각엑스나는~ N( μ …


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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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평균 절대 편차 대 표준 편차
Greer (1983)의 "O 레벨에 대한 새로운 종합 수학" 교과서에서 평균 편차는 다음과 같이 계산됩니다. 단일 값과 평균의 절대 차이를 요약하십시오. 그런 다음 평균을 얻으십시오. 평균 편차 라는 용어 가 사용됩니다. 그러나 최근 표준 편차 라는 용어를 사용하는 몇 가지 참조가 있으며 이것이 수행하는 것입니다. 단일 값과 평균의 차이 제곱을 계산합니다. …

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결합 된 표준 편차를 찾을 수 있습니까?
내가 2 세트가 있다고 가정하십시오. 세트 A : 항목 수 n=10n=10n= 10 , μ=2.4μ=2.4\mu = 2.4 , σ=0.8σ=0.8\sigma = 0.8 B 설정 : 항목 수 n=5n=5n= 5 , μ=2μ=2\mu = 2 , σ=1.2σ=1.2\sigma = 1.2 결합 평균 ( μμ\mu )을 쉽게 찾을 수 있지만 결합 표준 편차를 어떻게 구해야합니까?

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대략 정규 분포의 규모를 추정하기위한 강력한 베이지안 모델은 무엇입니까?
많은 규모 의 강력한 추정기 가 존재한다 . 주목할만한 예로는 표준 편차와 의 중앙값 절대 편차가 σ=MAD⋅1.4826σ=엠에이디⋅1.4826\sigma = \mathrm{MAD}\cdot1.4826있습니다. 베이지안 프레임 워크에는 대략 정규 분포 (예 : 특이 치로 오염 된 정규 분포) 의 위치 를 강력하게 추정 할 수있는 여러 가지 방법이 있습니다. 예를 들어 데이터가 분포 또는 라플라스 …

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Winsorizing vs. Trimming 데이터의 상대적인 장점은 무엇입니까?
데이터 분류 는 데이터 세트의 극단 값을 각 끝에서 특정 백분위 수 값 으로 바꾸는 것을 의미하며 , 트리밍 또는 자르기는 이러한 극단 값을 제거 합니다. 난 항상 같은 평균이나 표준 편차와 같은 통계를 계산할 때 이상치의 영향을 줄일 수있는 실행 가능한 옵션으로 설명한 두 가지 방법을 모두 볼 수 …


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