«variance» 태그된 질문

Bartlett 's Test는 표본이 분산이 같은 모집단에서 추출한 것인지 결정하는 데 관심이 있음을 이해합니다. 표본이 분산이 동일한 모집단에서 추출 된 경우 검정의 귀무 가설을 기각 할 수 없으므로 주성분 분석이 부적절합니다. 이 상황에서 문제가 어디에 있는지 확실하지 않습니다 (동성 데이터 세트가 있음). 모든 데이터의 기본 분포가 동일한 데이터 세트의 문제점은 …

14 variance  pca  heteroscedasticity 

모델 전체가 중요하고 분산의 약 13 %를 설명하는 다중 회귀 분석을 실행했습니다. 그러나 각 중요한 예측 변수가 설명하는 분산의 양을 찾아야합니다. R을 사용하여 어떻게 할 수 있습니까? 샘플 데이터 및 코드는 다음과 같습니다. D = data.frame( dv = c( 0.75, 1.00, 1.00, 0.75, 0.50, 0.75, 1.00, 1.00, 0.75, 0.50 ), …

14 r  regression  variance 

이 두 가지 회색조 이미지를 고려하십시오. 첫 번째 이미지는 구불 구불 한 강 패턴을 보여줍니다. 두 번째 이미지는 랜덤 노이즈를 보여줍니다. 이미지에 강 패턴이 나타나는지 여부를 확인하는 데 사용할 수있는 통계적 방법을 찾고 있습니다. 강 이미지에는 강 = 높은 가치와 다른 곳 = 낮은 가치의 두 영역이 있습니다. 결과는 히스토그램이 …

14 variance  spatial  pattern-recognition 

일부 자습서에서는 "Xavier"가중치 초기화 (서류 : 딥 피드 포워드 신경망 훈련의 어려움 이해 )가 신경망의 가중치를 초기화하는 효율적인 방법 이라는 것을 알았습니다 . 완전히 연결된 레이어의 경우이 튜토리얼에서 경험할 규칙이 있습니다. Va r ( W) = 2엔나는 n+ nO U t,더 간단한 대안 :Va r ( W) = 1엔나는 nVㅏ아르 …

14 normal-distribution  variance  neural-networks  conv-neural-network 

로지스틱 회귀 분석의 과대 산포 개념을 다루려고합니다. 과분 산은 반응 변수의 분산이 이항 분포에서 예상되는 것보다 클 때 관찰됩니다. 그러나 이항 변수에 두 개의 값 (1/0) 만있을 수있는 경우 어떻게 평균과 분산을 가질 수 있습니까? 나는 x 번의 Bernoulli 시행에서 성공의 평균과 분산을 계산하는 것이 좋습니다. 그러나 두 가지 값만 …

14 logistic  variance  binomial  mean  overdispersion 

나는 그런 기본적인 질문을하는 것조차도 바보처럼 느껴지지만 여기에 간다. 나는 확률 변수의 경우 값을 취할 수 과 로, 와 , 그럼 내가 그리는 경우 그것의 샘플을, 나는거야 이항 분포.XXX000111P(X=1)=pP(X=1)=pP(X=1) = pP(X=0)=1−pP(X=0)=1−pP(X=0) = 1-pnnn 분포의 평균은 μ=np=E(X)μ=np=E(X)\mu = np = E(X) 분포의 분산은 σ2=np(1−p)σ2=np(1−p)\sigma^2 = np(1-p) 여기 내 문제가 시작됩니다 : …

13 variance  binomial 

주교의 패턴 인식 및 기계 학습의 3.2 절 에서, 제곱 손실 함수에 대해 예상 손실이 제곱 바이어스 항으로 분해 될 수 있음을 나타내는 바이어스-분산 분해에 대해 설명합니다 (평균 예측이 실제로부터 얼마나 멀리 떨어져 있는지 설명 함). 모델), 분산 항 (평균 주변 예측의 확산을 설명) 및 잡음 항 (데이터의 고유 잡음을 …

13 self-study  variance  bias  regularization  loss-functions 

시계열 분석 영역에서 장기 분산은 어떻게 정의됩니까? 데이터에 상관 관계 구조가있는 경우에 사용된다는 것을 알고 있습니다. 따라서 확률 론적 과정은 iid 임의 변수가 아니라 동일하게 분포 된 것입니까?X1,X2…X1,X2…X_1, X_2 \dots 개념에 대한 소개 및 추정과 관련된 어려움으로 표준 참조를 할 수 있습니까?

13 time-series  variance  references  kernel-smoothing  non-independent 

사회 과학 연구 방법의 SAGE 백과 사전에 따르면 … [a] 상한 효과는 측정 값이 잠재적 인 반응에 대한 뚜렷한 상한을 보유하고 참가자의이 집중도가이 한도 또는 그 근처에있을 때 발생합니다. 스케일 감쇠는 이러한 방식으로 분산이 제한 될 때마다 발생하는 방법 론적 문제입니다. … 예를 들어, 높은 점수는 좋은 태도를 나타내고 높은 …

13 distributions  variance  scales  psychometrics  measurement 

만있는 경우 어떻게 계산할 수 있습니까?V a r ( 1Var(X)Var(X)\mathrm{Var}(X)Var(1X)Var(1X)\mathrm{Var}(\frac{1}{X}) 분포에 대한 정보 가 없으므로 변환 또는 확률 분포를 사용하는 다른 방법을 사용할 수 없습니다 .XXXXXXX

13 distributions  variance  data-transformation 

임의의 변수 및 양의 반정의 행렬 : 기대 값 및 분산에 대한 단순화 된 표현이 있습니까? , ? 있습니다 임의의 변수가 아닙니다.X∈RhX∈RhX \in \mathbb{R}^hAAAE[Tr(XTAX)]E⁡[Tr(XTAX)]\mathop {\mathbb E}[Tr(X^TAX)]Var[Tr(XTAX)]Var[Tr(XTAX)]Var[Tr(X^TAX)]AAA

13 variance  mathematical-statistics  expected-value  random-matrix 

랜덤 변수의 최대 값의 분산에 대한 경계를 찾고 있습니다. 즉, 대한 닫힌 형식 수식을 찾고 있는데 , \ mbox {Var} (\ max_i X_i) \ leq B \ enspace, 여기서 X = \ {X_1, \ ldots, X_M \} 은 고정입니다 유한 한 M 랜덤 변수 세트는 \ mu_1, \ ldots, \ …

13 variance  bounds  maximum 

나는 자신에게 확률 이론을 가르치고 있으며 표준 편차와는 달리 분산의 사용을 이해하지 못합니다. 내가보고있는 연습 상황에서 분산은 범위보다 크므로 직관적으로 유용하지 않습니다.

13 variance 

오늘 인터뷰에서 이와 비슷한 질문을 받았습니다. 면접관은 변동성이 무한대가 될 때 화폐 옵션이 화폐로 끝날 가능성을 알고 싶어했습니다. Black-Scholes 모델과 랜덤 워크 가설의 기초가되는 정규 분포가 무한한 분산을 갖기 때문에 0 %라고 답했습니다. 그래서 나는 모든 값의 확률이 0이 될 것이라고 생각했습니다. 제 면접관은 정 분포가 대칭적이고 거의 균일하기 때문에 …

13 normal-distribution  variance 

이것은 간단한 설명 일 수 있습니다 (어쨌든 기대하고 있습니다). 회귀 도구 상자를 사용하여 Matlab에서 회귀 분석을 수행했습니다. 그러나 나는 이것을 나타내는 연구를 보았습니다. "회귀 분석을 사용하여 분산의 60 %를 설명하는 4 가지 음파 특징 만 사용하여 예측 모델을 설정할 수있었습니다." 필요한 경우 기사에 대한 링크는 여기에 있습니다 : 제 나는 …

13 variance