«variance» 태그된 질문

TL, DR은 : 그것은 그 표시 반대로 조언을 자주 반복하는, 교차 검증 (LOO-CV)두고 온 아웃 -이며,KKK 와 -fold CVKKK (주름의 수)와 동일한NNN (개수 관찰) 훈련의 -있는 일반화 오류의 수익률 추정치 적어도 어떤을위한 변수KKK , 아닌 대부분의 변수를 특정 가정 안정성 (잘 모르겠어요 모델 / 알고리즘, 데이터 세트, 또는 두 가지 …

37 regression  machine-learning  variance  cross-validation  predictive-models 

간단한 선형 회귀 분석에서 y=β0+β1x+uy=β0+β1x+uy = \beta_0 + \beta_1 x + u . 여기서 u∼iidN(0,σ2)u∼iidN(0,σ2)u \sim iid\;\mathcal N(0,\sigma^2) . 추정값을 도출했습니다 : β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 ,β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 , \hat{\beta_1} = \frac{\sum_i (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sum_i (x_i - \bar{x})^2}\ , 여기서x¯x¯\bar{x} 및y¯y¯\bar{y} 는xxx와y의 표본 평균입니다.yyy . 지금은의 분산 찾으려면 β 1 . 나는 …

37 regression  mathematical-statistics  variance  linear-model  regression-coefficients 

(편향되지 않은) 분산 추정기의 분모는 이며, 관측치 가 개이고 하나의 모수 만 추정되기 때문입니다.Nn−1n−1n-1nnn V(X)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)2n−1V(X)=∑i=1n(Xi−X¯)2n−1 \mathbb{V}\left(X\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)^{2}}{n-1} 같은 토큰으로 두 개의 모수를 추정 할 때 왜 공분산의 분모가 가되지 않아야하는지 궁금합니다 .n−2n−2n-2 Cov(X,Y)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)(Yi−Y¯¯¯¯)n−1Cov(X,Y)=∑i=1n(Xi−X¯)(Yi−Y¯)n−1 \mathbb{Cov}\left(X, Y\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)\left(Y_{i}-\overline{Y}\right)}{n-1}

36 self-study  variance  covariance  descriptive-statistics  unbiased-estimator 

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 …

35 distributions  variance  mean 

큰 그림: 샘플 크기를 늘리면 실험의 힘이 어떻게 증가하는지 이해하려고합니다. 강사의 슬라이드는 두 가지 정규 분포, 하나는 귀무 가설에 대한 것과 다른 하나는 대립 가설에 대한 것, 그리고 그 사이의 결정 임계 값 c를 사용하여 설명합니다. 그들은 표본 크기가 증가하면 분산이 낮아지고 첨도가 높아져 곡선 아래의 공유 영역이 줄어들어 유형 …

35 variance  sampling  power 

사랑하는 여러분, 제가 설명 할 수없는 이상한 것을 발견했습니다. 요약 : 로지스틱 회귀 모델에서 신뢰 구간을 계산하는 수동 방법과 R 함수 confint()는 다른 결과를 제공합니다. Hosmer & Lemeshow의 Applied Logistic Regression (2 판)을 진행했습니다. 세 번째 장에는 승산 비와 95 % 신뢰 구간을 계산하는 예가 있습니다. R을 사용하면 모델을 쉽게 …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

변수에 대한 계수가 클수록 모델이 해당 차원에서 "스윙"할 수있는 능력이 커지고 잡음에 대한 기회가 증가한다고 생각합니다. 모델의 분산과 큰 계수 사이의 관계에 대한 합리적인 감각을 가지고 있다고 생각하지만 왜 과적 합 모델에서 발생 하는지에 대한 감각은 없습니다 . 이들이 과적 합의 증상이며 계수 수축이 모형의 분산을 줄이는 기술이라고 말하는 것이 …

33 regression  variance  linear-model  bias  regularization 

유한 분산과 무한 분산의 차이는 무엇입니까? 내 통계 지식은 다소 기본입니다. Wikipedia / Google은 그다지 도움이되지 않았습니다.

33 variance  intuition  partial-moments 

알려진 분산과 평균을 갖는 임의의 변수 가 있다고 가정 해 봅시다 . 문제는 주어진 함수 f에 대한 의 분산은 무엇인가입니다 . 내가 아는 유일한 일반적인 방법은 델타 방법이지만 근사치 만 제공합니다. 이제 에 관심이 있지만 일반적인 방법을 알고 있으면 좋을 것입니다.f ( X ) f ( x ) = √XXXf(X)f(X)f(X)f(x)=x−−√f(x)=xf(x)=\sqrt{x} …

33 variance  random-variable  delta-method 

요소가 두 그룹 ( 과 ) 으로 나뉘어 있다고 가정 합니다. 첫 번째 그룹의 분산은 이고 두 번째 그룹의 분산은 입니다. 요소 자체는 알 수없는 것으로 가정되지만 및 수단을 알고 있습니다.m+n엠+엔m+nm엠mn엔nσ2mσ엠2\sigma_m^2σ2nσ엔2\sigma^2_nμmμ엠\mu_mμnμ엔\mu_n 결합 분산 을 계산하는 방법이 있습니까?σ2(m+n)σ(엠+엔)2\sigma^2_{(m+n)} 분모가되도록 분산 바이어스 될 필요가 없다 아닌 .(m+n)(엠+엔)(m+n)(m+n−1)(엠+엔−1)(m+n-1)

32 variance  pooling 

시계열에 대한 예측을 제공하는 혼합 효과 모델 (사실 일반화 첨가제 혼합 모델)이 있습니다. 자기 상관에 대응하기 위해 데이터가 누락되었다는 사실을 감안할 때 corCAR1 모델을 사용합니다. 데이터는 총로드를 제공해야하므로 전체 예측 간격을 합산해야합니다. 그러나 그 총 부하에 대한 표준 오차의 추정치를 얻어야합니다. 모든 예측이 독립적이라면 다음과 같이 쉽게 해결할 수 있습니다. …

32 mixed-model  variance  random-variable 

종속 변수 곱의 분산에 대한 공식은 무엇입니까? 독립 변수의 경우 공식은 간단합니다. var(XY)=E(X2Y2)−E(XY)2=var(X)var(Y)+var(X)E(Y)2+var(Y)E(X)2var(XY)=E(X2Y2)−E(XY)2=var(X)var(Y)+var(X)E(Y)2+var(Y)E(X)2 {\rm var}(XY) = E(X^{2}Y^{2}) - E(XY)^{2} = {\rm var}(X){\rm var}(Y) + {\rm var}(X)E(Y)^2 + {\rm var}(Y)E(X)^2 그러나 상관 변수의 공식은 무엇입니까? 그런데 통계 데이터를 기반으로 상관 관계를 어떻게 찾을 수 있습니까?

31 correlation  variance 

예를 들어 내 문제를 설명하겠습니다. {나이, 성별, 국가, 지역, 도시}와 같은 속성이 주어진 개인의 소득을 예측한다고 가정합니다. 당신은 이와 같은 훈련 데이터 세트를 가지고 있습니다 train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID Age …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

표본이 주어진 랜덤 변수의 분산의 유한성 (또는 존재)을 테스트 할 수 있습니까? 널 (null)로서 {분산이 존재하고 유한함} 또는 {분산이 존재하지 않거나 무한함}이 허용됩니다. 철학적으로 (그리고 계산적으로), 유한 분산이없는 모집단과 매우 큰 분산이있는 모집단 (> ) 사이에 차이가 없어야하기 때문에 이것은 매우 이상하게 보입니다 . 해결되었습니다.104001040010^{400} 나에게 제안 된 한 가지 …

29 hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem 

내가 실행중인 실험에 대한 분포의 불균일성을 측정하기위한 메트릭을 만들려고합니다. 나는 대부분의 경우 균일하게 분포되어야하는 임의의 변수를 가지고 있으며 변수가 어느 정도의 범위 내에서 균일하게 분포되어 있지 않은 데이터 세트의 예를 식별하고 가능한 정도를 측정하고 싶습니다. 내가 측정하고있는 것의 발생 빈도를 나타내는 10 개의 측정치가있는 각각 3 개의 데이터 시리즈의 예는 …

28 distributions  variance  random-variable  uniform