«variance» 태그된 질문

p에 의해 n 인 p, 즉 n 개의 관측치가있는 행렬 X가 있다고 가정합니다. 각 관측치가 p 차원 공간에 있습니다. 이 n 개의 관측치의 분산을 어떻게 찾을 수 있습니까? p = 1 인 경우 정규 분산 공식을 사용해야합니다. p> 1 인 경우는 어떻습니까?

12 variance 

회귀 계수의 표준 오차를 계산할 때 설계 행렬 의 무작위성을 고려하지 않습니다 . 예를 들어 OLS에서는 를엑스XXvar ( β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta})var ( ( X티엑스)− 1엑스티와이) = σ2( X티엑스)− 1var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) = \sigma^2(X^TX)^{-1} 경우 무작위로 간주되었다, 총 분산의 법은 어떤 의미에서의 분산의 추가 기여를 요구할 것 뿐만 아니라. 즉엑스XX엑스XX var ( β^) = var …

11 regression  probability  variance  inference 

Netflix는 사용자가 제출 한 다른 영화 / 쇼의 등급을 기준으로 제안을 사용했습니다. 이 등급 시스템에는 별 5 개가있었습니다. 이제 Netflix를 통해 사용자는 영화 / 쇼를 좋아하거나 싫어함 (thumbs-up / thumbs-down) 할 수 있습니다. 그들은 영화를 평가하는 것이 더 쉽다고 주장합니다. 이 2-way 분류가 5-way 분류 시스템보다 통계적으로 덜 예측 적이 …

11 variance  predictive-models  prediction 

인간의 이해에는 분산의 개념을 직관적으로 파악하는 데 어려움이있는 것으로 보입니다. 좁은 의미에서 그 대답은 즉각적입니다. 제곱은 우리를 재귀적인 이해에서 멀어지게합니다. 그러나 문제를 나타내는 것은 단지 차이 일까요, 아니면 데이터에 퍼지는 전체 아이디어일까요? 우리는 범위 에서 피난처를 찾습니다또는 최소값과 최대 값을 표시하지만 실제 어려움을 피하고 있습니까? 평균 (모드 또는 중앙값)에서 중심, …

11 variance  dispersion 

를 사용하여 모집단의 분산을 추정 한다는 것을 알고 있습니다 . 주어진 직관은 우리의 추정 평균이 실제 일회성 조금 아마이었다 어디 칸 아카데미에서 비디오를 기억 때문에 거리 우리가 나눌 수 있도록 실제로 더 큰 것 이하 ( 대신에 ) 더 큰 값을 얻으려면 더 나은 추정치를 얻습니다. 그리고 어딘가에서 읽은 것을 …

11 variance  sample 

스칼라 랜덤 변수 가 pdf를 가진 벡터 매개 변수 지수 군에 속 한다고 가정합니다XXX fX(x|θ)=h(x)exp(∑i=1sηi(θ)Ti(x)−A(θ))fX(x|θ)=h(x)exp⁡(∑i=1sηi(θ)Ti(x)−A(θ)) f_X(x|\boldsymbol \theta) = h(x) \exp\left(\sum_{i=1}^s \eta_i({\boldsymbol \theta}) T_i(x) - A({\boldsymbol \theta}) \right) 여기서 θ=(θ1,θ2,⋯,θs)Tθ=(θ1,θ2,⋯,θs)T{\boldsymbol \theta} = \left(\theta_1, \theta_2, \cdots, \theta_s \right )^T 는 매개 변수 벡터이고 T(x)=(T1(x),T2(x),⋯,Ts(x))TT(x)=(T1(x),T2(x),⋯,Ts(x))T\mathbf{T}(x)= \left(T_1(x), T_2(x), \cdots,T_s(x) \right)^T 는 충분한 통계량입니다. 각 …

11 variance  mean  exponential-family  sufficient-statistics 

나는 일련의 재무 수익률의 전체 차이 / 표준 오류를 이해하려고 노력하고 있으며, 붙어 있다고 생각합니다. 일련의 월간 주식 반환 데이터 ( 라고합시다 )는 가치가 1.00795이고 분산은 0.000228입니다 (표준 개발은 0.01512입니다). 나는 연간 수익률의 최악의 경우를 계산하려고합니다 (예상 값에서 표준 오류의 두 배를 뺀 것으로 가정하십시오). 가장 좋은 방법은 무엇입니까? . …

11 time-series  variance  independence  finance 

그의에서 대답 내 이전 질문, @Erik P.는 식 준다 여기서 는 분포 의 초과 첨도 입니다. 표본 분산 분포 에 대한 Wikipedia 항목에 대한 참조 가 제공되지만 Wikipedia 페이지에는 "인용 필요"라고 표시되어 있습니다.κV a r [ s2] = σ4( 2엔- 1+ κ엔),Var[s2]=σ4(2n−1+κn), \mathrm{Var}[s^2]=\sigma^4 \left(\frac{2}{n-1} + \frac{\kappa}{n}\right) \>, κκ\kappa 내 주요 …

11 estimation  variance  references 

일반적으로 은 Fisher 로 변환되어 두 r 값 간의 차이를 테스트 합니다. 그러나 메타 분석을 수행 할 때 왜 그러한 단계를 수행해야합니까? 측정 오차 또는 비 샘플링 오차를 수정합니까? r 이 모집단 상관의 불완전한 추정 이라고 가정해야하는 이유는 무엇입니까?rrrzzzrrrrrr

11 correlation  variance  sampling  meta-analysis 

데이터 분석 수업에 참석하고 있으며 뿌리 깊은 아이디어가 흔들리고 있습니다. 즉, 오차 (엡실론)와 다른 종류의 분산은 그룹 (표본 또는 전체 모집단)에만 적용됩니다. 이제, 회귀 가정 중 하나는 분산이 "모든 개인에게 동일"하다는 것입니다. 이것은 어떻게 든 나에게 충격이다. 나는 항상 일정한 것으로 가정 된 모든 X 값에 대한 Y의 편차라고 생각했습니다. …

11 regression  variance  error  measurement-error 

확률 질량 함수를 사용하여 제로 팽창 포아송의 예상 값과 분산이 어떻게 표시되는지 f(y)={π+(1−π)e−λ,(1−π)λye−λy!,if y=0if y=1,2....f(y)={π+(1−π)e−λ,if y=0(1−π)λye−λy!,if y=1,2.... f(y) = \begin{cases} \pi+(1-\pi)e^{-\lambda}, & \text{if }y=0 \\ (1-\pi)\frac{\lambda^{y}e^{-\lambda}}{y!}, & \text{if }y=1,2.... \end{cases} 여기서 는 이항 공정에 의해 관측치가 0 일 확률이고 는 포아송의 평균입니다.λππ\piλλ\lambda 결과는 예상 값 이며 분산은 입니다.μ + πμ=(1−π)λμ=(1−π)λ\mu …

11 variance  poisson-distribution  expected-value  zero-inflation 

배경 이전에 게시 된 데이터가 포함 된 메타 분석을 수행하고 있습니다. 종종, 치료 간의 차이는 P- 값, 최하위 차이 (LSD) 및 기타 통계로보고되지만 분산의 직접적인 추정치는 제공하지 않습니다. 내가 사용하는 모델과 관련하여 과대 평가의 분산은 괜찮습니다. 문제 다음은 제가 고려하고 있는 (Saville 2003)의 로의 변환 목록입니다 . 아래에서는 이므로 이며 …

11 multiple-comparisons  variance  data-transformation  meta-analysis 

완전히 성장한 의사 결정 트리 (즉, 정리되지 않은 의사 결정 트리)를 고려하면 분산이 높고 편차가 적습니다. 배깅 및 랜덤 포레스트는 분산을 줄이고 예측 정확도를 높이기 위해 이러한 높은 분산 모델을 사용하고 집계합니다. 배깅 및 랜덤 포레스트는 모두 부트 스트랩 샘플링을 사용하며 "통계 학습 요소"에 설명 된대로 단일 트리에서 편향을 증가시킵니다. …

11 variance  random-forest  cart  bias  bagging 

임의의 변수 주어지면 의 평균과 분산은 무엇입니까?G = 1와이= Ex p ( λ )Y=Exp(λ)Y = Exp(\lambda)G = 1와이G=1YG=\dfrac{1}{Y} 역 감마 분포를 보았지만 평균과 분산은 각각 및 대해서만 정의 됩니다 ...α > 2α > 1α>1\alpha>1α > 2α>2\alpha>2

11 variance  mean  exponential 

가 에 균일하게 분포되어 있다고 가정 합니다. 및 이라고하자 . 와 의 상관 이 0 임을 보여줍니다 .XXX[0,2π][0,2π][0, 2\pi]Y=sinXY=sin⁡XY = \sin XZ=cosXZ=cos⁡XZ = \cos XYYYZZZ 사인과 코사인의 표준 편차와 공분산을 알아야 할 것 같습니다. 이것을 어떻게 계산할 수 있습니까? 에 균일 한 분포가 있고 변환 된 변수 및 가 있다고 …

11 correlation  variance  random-variable  expected-value