«variance» 태그된 질문

또는 어떤 조건이이를 보장합니까? 일반적으로 (정상 및 이항 모델뿐만 아니라)이 주장을 일으킨 주된 이유는 샘플링 모델과 이전 모델 사이에 불일치가 있기 때문이라고 생각합니다. 이 주제로 시작하므로 쉬운 예제를 정말 고맙게 생각합니다

10 bayesian  variance  information-theory 

누군가 파레토 분포와 중앙 한계 정리 사이의 관계에 대한 간단한 설명을 제공 할 수 있습니까 (예 : 적용됩니까? 왜 / 왜 안됩니까?)? 다음 진술을 이해하려고합니다. "중앙 한계 정리는 모든 분포에서 작동하지 않습니다. 이것은 하나의 은밀한 사실 때문입니다. 표본 평균이 존재하는 경우 기본 분포의 평균 주위에 군집되어 있습니다. 그러나 분포가 의미가없는 …

10 variance  central-limit-theorem  intuition  pareto-distribution  fat-tails 

극도로 치우친 1D 랜덤 변수가 있습니다. 이 분포를 정규화하기 위해 평균이 아닌 중앙값을 사용하고 싶습니다. 내 질문은 이것입니다 : 평균 대신 수식의 중앙값을 사용하여 분포의 분산을 계산할 수 있습니까? 즉 교체 할 수 있습니까 V a r (X) = ∑ [ (엑스나는− m e a n ( X))2] / nVㅏ아르 …

10 variance  mean  median 

R에 이산 시간 모델을 맞추려고하지만 어떻게 해야할지 모르겠습니다. 종속 변수를 각 시간 관찰마다 하나씩 다른 행 glm으로 구성하고 logit 또는 cloglog 링크와 함께 함수를 사용할 수 있다는 것을 읽었습니다. 이런 의미에서, 나는 세 개의 열이 있습니다 : ID, Event(각 시간 경과시 1 또는 0) 및 Time Elapsed(관측 시작부터 ) 그리고 …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

통계 학습의 요소를 읽는 동안 "포인트 단위 분산"이라는 용어가 여러 번 발생했습니다. 그것이 의미하는 바에 대해 모호한 생각을 가지고 있지만, 나는 알고 감사하게 생각합니다. 어떻게 정의 되나요? 어떻게 파생됩니까?

10 variance 

저항 세트 R이 있고 모든 평균이 평균 μ 및 분산 σ로 분포되어 있다고 가정합니다. 다음과 같은 레이아웃의 회로 부분을 고려하십시오. (r) || (r + r) || (r + r + r). 각 부품의 등가 저항은 r, 2r 및 3r입니다. 각 섹션의 분산은 σ2σ2σ^2 , 2σ22σ22σ^2 , 3σ23σ23σ^2 입니다. 전체 회로의 …

10 probability  sampling  variance 

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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주어진 임의의 변수 (또는 모집단 또는 확률 적 과정)에 대해 수학적 기대는 질문에 대한 답입니다. 어떤 점 예측이 예상되는 제곱 손실을 최소화합니까? . 또한, 게임에 최적의 솔루션이 확률 변수의 다음 실현 (또는 인구에서 새 무승부)를 추측, 나는 가치와 당신의 생각 사이의 제곱 거리에서 당신을 처벌 할 것이다 당신이 측면에서 선형 …

9 variance  standard-deviation  decision-theory  variability 

Hastie et al. "통계 학습의 요소" (2009)는 데이터 생성 프로세스를 고려합니다 Y=f(X)+εY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon 와 E(ε)=0E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0 과 Var(ε)=σ2εVar(ε)=σε2\text{Var}(\varepsilon)=\sigma^2_{\varepsilon}. 이 시점에서 예상되는 제곱 예측 오차의 다음과 같은 바이어스-분산 분해를 제시합니다. x0x0x_0 (p. 223, 공식 7.9) : 오류 (엑스0)= E ( [ y−에프^(엑스0)]2| 엑스=엑스0)= …=σ2ε+편견2(에프^(엑스0) ) + Var (에프^(엑스0) …

9 variance  forecasting  prediction  terminology  bias 

데이터 세트에서 PCA를 수행하고 마지막 몇 대의 PC를 버림으로써 데이터 세트의 차원과 노이즈를 줄이려고합니다. 그런 다음 나머지 PC에서 일부 기계 학습 알고리즘을 사용하고 싶습니다. 따라서 알고리즘이 더 잘 작동하도록 PC의 분산을 균등화하여 데이터를 정규화하고 싶습니다. 간단한 방법 중 하나는 단순히 분산을 단위 값으로 정규화하는 것입니다. 그러나 첫 번째 PC에는 다음 …

9 variance  pca  factor-rotation 

주어진 상수 (예 : 4)에 대해 에 대한 확률 분포를 찾을 수 있으므로 ?아르 자형rr엑스XXV a r (X) = rVar(X)=r\mathrm{Var}(X)=r

9 distributions  mathematical-statistics  variance 

허락하다 엑스1, . . . ,엑스엔엑스1,...,엑스엔X_{1},...,X_{n}별개의 관찰 (타이 없음)이어야합니다. 허락하다엑스※1, . . . ,엑스※엔엑스1※,...,엑스엔※X_{1}^{*},...,X_{n}^{*}부트 스트랩 샘플 (경험적 CDF의 샘플)을 표시하고 엑스¯※엔=1엔∑엔나는 = 1엑스※나는엑스¯엔※=1엔∑나는=1엔엑스나는※\bar{X}_{n}^{*}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_{i}^{*}. 찾기이자형(엑스¯※엔)이자형(엑스¯엔※)E(\bar{X}_{n}^{*}) 과 V a r (엑스¯※엔)Vㅏ아르 자형(엑스¯엔※)\mathrm{Var}(\bar{X}_{n}^{*}). 내가 지금까지 가지고있는 것은 엑스※나는엑스나는※X_{i}^{*} 이다 엑스1, . . . ,엑스엔엑스1,...,엑스엔X_{1},...,X_{n} 각각 확률로 1엔1엔\frac{1}{n} 그래서 이자형(엑스※나는) =1엔이자형(엑스1) + . . …

9 self-study  variance  bootstrap  cdf  conditional-expectation 

만약 K1,…,KnK1,…,KnK_1, \dots, K_n 모수를 갖는 iid Poisson 분포 ββ\beta 최대 가능성 추정치는 다음과 같습니다. β^(k1,…,kn)=1n∑i=1nkiβ^(k1,…,kn)=1n∑i=1nki\hat\beta (k_1, \dots, k_n) = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n k_i 데이터 용 k1,…,knk1,…,knk_1, \dots, k_n. 따라서 해당 추정량을 정의 할 수 있습니다 T=1n∑i=1nKi.T=1n∑i=1nKi.T = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n K_i . 내 질문은이 추정기의 분산을 어떻게 계산할 것인가입니다. 특히, 각각 …

9 variance  maximum-likelihood  poisson-distribution 

Mann-Whitney U 검정의 귀무 가설이 궁금합니다. 나는 종종 귀무 가설이 두 모집단이 동일한 분포를 가지고 있다고 언급 한 것을 본다. 그러나 나는 생각합니다-평균이 같지만 극도로 불균등 한 분산을 가진 두 개의 정규 모집단이 있다면 Mann-Whitney 검정은 아마도이 차이를 감지하지 못할 것입니다. 또한 Mann-Whitney 검정의 귀무 가설이 이거나 한 모집단 ( …

9 hypothesis-testing  variance  wilcoxon-mann-whitney 

하나의 예측 변수 (예 : (x, y))로 일부 데이터에 선형 모델을 맞추려고합니다. 데이터는 x의 작은 값에 대해 y 값이 직선에 꼭 맞지만 x 값이 증가함에 따라 y 값이 더욱 변동 적입니다. 다음은 그러한 데이터의 예입니다 (R 코드). y = c(3.2,3.4,3.5,3.8,4.2,5.5,4.5,6.8,7.4,5.9) x = seq(1,10,1) 아래 그림과 같이 단순히 선형 맞춤을 수행하는 …

9 r  regression  variance  data-transformation