«variance» 태그된 질문

데이터가 이항 분포 (과일 성숙 또는 성숙하지 않음) 인 수분에 관한 논문을 개정하고 있습니다. 그래서 나는 glmer하나의 무작위 효과 (개별 식물)와 하나의 고정 효과 (치료)를 사용했습니다. 리뷰어는 식물이 과일 세트에 영향을 미쳤는지 알고 싶어하지만 glmer결과를 해석하는 데 문제가 있습니다. 나는 웹을 읽었으며 직접 비교 glm하고 glmer모델에 문제가있을 수 있으므로 그렇게하지 …

13 r  generalized-linear-model  variance  lme4-nlme  ecology 

동일한 크기의 세 그룹에 대한 평균을 비교하고 싶습니다 (동일한 샘플 크기가 작음, 21). 각 그룹의 평균 은 일반적으로 분포되어 있지만 분산은 동일하지 않습니다 (Levene를 통해 테스트). 이 상황에서 변혁이 가장 좋은 길입니까? 다른 것을 먼저 고려해야합니까?

13 anova  variance  heteroscedasticity 

Cohen의 는 효과의 크기를 측정하는 가장 일반적인 방법 중 하나입니다 ( Wikipedia 참조 ). 풀링 된 표준 편차로 두 평균 간의 거리 만 측정합니다. Cohen 의 분산 추정의 수학적 공식을 어떻게 도출 할 수 있습니까? ddddddd 2015 년 12 월 편집 : 이 질문 과 관련하여 주위의 신뢰 구간 을 …

12 variance  effect-size  cohens-d 

(나는 math.se에 비슷한 질문을 게시했습니다 .) 정보 지오메트리에서 Fisher 정보 매트릭스의 결정 요인은 통계적 매니 폴드의 자연스러운 체적 형태이므로 멋진 기하학적 해석이 가능합니다. 예를 들어, 제프리스의 정의에 나타난 사실은 (재호) 기하 적 속성 인 재 파라미터 화에 따른 차이와 관련이있다. 그러나 통계 에서 그 결정 요인은 무엇 입니까? 의미있는 것을 …

12 variance  information-theory  fisher-information  information-geometry 

데이터 세트가 매우 커서 약 5 %의 임의 값이 없습니다. 이 변수들은 서로 상관되어 있습니다. 다음 예제 R 데이터 세트는 더미 상관 데이터가있는 장난감 예제 일뿐입니다. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep ="") rownames(xmat) …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

상자 그림을 사용하여 변수의 분산을 추론하는 방법이 궁금합니다. 두 개의 변수가 상자 그림을 관찰하여 동일한 분산을 갖는지 추론 할 수 있습니까?

12 variance  boxplot 

이항 분포가 비례하는 분산을 가지고 있다는 것을 혼동 / 불쾌하게합니다 . 마찬가지로 Fisher 정보는 1에 비례합니다.p ( 1 − p )p(1−p)p(1-p) . 그 이유는 무엇입니까? 피셔 정보가p=0.5로최소화되는 이유는 무엇입니까? 즉,p=0.5에서 추론이 가장 어려운 이유는무엇입니까?1p ( 1 − p )1p(1−p)\frac{1}{p(1-p)}p = 0.5p=0.5p=0.5p = 0.5p=0.5p=0.5 문맥: 저는 표본 크기 계산기를 만들고 있는데, …

12 variance  binomial  interpretation 

MI (multiply imputed) 데이터로부터 의 추정치에 대해 p- 값을 부트 스트랩하고 싶지만 MI 세트에서 p- 값을 결합하는 방법이 확실하지 않다는 문제가 우려됩니다.θθ\theta MI 데이터 세트의 경우 추정치의 총 분산에 도달하는 표준 접근법은 Rubin의 규칙을 사용합니다. 풀링 MI 데이터 세트에 대한 검토는 여기 를 참조 하십시오 . 총 분산의 제곱근은 표준 …

12 confidence-interval  variance  p-value  bootstrap  multiple-imputation 

상관 랜덤 변수 의 곱의 분산은 무엇입니까 ?kkk

12 variance  random-variable 

참고 :이 질문은 법적 이유로 인해 이전 질문을 삭제해야했기 때문에 다시 게시되었습니다. SAS의 PROC MIXED를 R lme의 nlme패키지 기능과 비교하는 동안 다소 혼란스러운 차이점을 발견했습니다. 구체적으로는, 다른 시험에서 자유도간에 상이 PROC MIXED하고 lme, 그리고 왜 생각해. 다음 데이터 세트에서 시작하십시오 (아래 제공된 R 코드). ind : 측정 대상을 나타내는 계수 …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

일부 데이터를 모델링하려고하는데 어떤 유형의 모델을 사용할 수 있는지 잘 모르겠습니다. 카운트 데이터가 있고 데이터의 평균과 분산 모두에 대한 모수 추정치를 제공하는 모델을 원합니다. 즉, 다양한 예측 요소가 있으며 그룹 평균뿐만 아니라 분산에 영향을 미치는지 확인하고 싶습니다. 분산이 평균과 같기 때문에 포아송 회귀가 작동하지 않는다는 것을 알고 있습니다. 이 가정은 …

12 variance  modeling  count-data  overdispersion  gamlss 

문제점 : 베이지안 메타 분석에서 사전 및 데이터로 사용할 분포를 매개 변수화하고 있습니다. 이 자료는 문헌에 요약 통계로 제공되며, 거의 독점적으로 정규 분포로 가정됩니다 (변수는 0보다 작을 수없고 일부는 비율, 일부는 질량 등임). 나는 해결책이없는 두 가지 사례를 보았습니다. 때로는 관심있는 매개 변수가 데이터의 역수 또는 두 변수의 비율입니다. 예 …

12 distributions  bayesian  variance  random-variable  meta-analysis 

I는 최근 질문 질문 : 표본 평균과 분산을 관련된 기본 방정식 뒤에 수학적 해석 / 직관 추구 , 형상 또는 그렇지.E[X2]=Var(X)+(E[X])2E[X2]=Var(X)+(E[X])2 E[X^2] = Var(X) +(E[X])^2 그러나 이제는 표면적으로 유사한 바이어스-분산 트레이드 오프 방정식에 대해 궁금합니다. MSE ( θ)^) = E[ ( θ^− θ )2]==이자형[ ( θ^− E[ θ^] )2] + …

12 variance  bias 

파이썬 scikit-learn 매뉴얼 에서 회귀 메트릭에 대해 읽었으며 각각의 수식이 있지만 아르 자형2R2R^2 와 분산 점수 의 차이가 무엇인지 직관적으로 알 수 없으므로 언제 어디서나 내 평가를 위해 모델.

12 regression  variance  scikit-learn  r-squared  model-evaluation 

통계 분석 패키지에 의해 실제로 var / cov 에러 매트릭스는 어떻게 계산됩니까? 이 아이디어는 이론상 분명하다. 그러나 실제로는 아닙니다. I는 확률 변수의 벡터가있는 경우 I는 평균 X =( X1, X2, … , X엔)⊤엑스=(엑스1,엑스2,…,엑스엔)⊤\textbf{X}=(X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{n})^\top , 본인은 분산 / 공분산 행렬 일탈로부터 -의 외부 제품 설명한다 -평균 벡터 : …

12 variance  error  covariance-matrix  beta-regression