Pertanyaan yang diberi tag «variance»

Atau kondisi apa yang menjamin hal itu? Secara umum (dan bukan hanya model normal dan binomial) saya kira alasan utama yang mematahkan klaim ini adalah bahwa ada ketidakkonsistenan antara model pengambilan sampel dan model sebelumnya, tetapi apa lagi? Saya mulai dengan topik ini, jadi saya sangat menghargai contoh-contoh mudah

10 bayesian  variance  information-theory 

Dapatkah seseorang tolong berikan penjelasan sederhana (orang awam) tentang hubungan antara distribusi Pareto dan Teorema Limit Pusat (misalnya apakah itu berlaku? Mengapa / mengapa tidak?)? Saya mencoba memahami pernyataan berikut: "Teorema Limit Sentral tidak bekerja dengan setiap distribusi. Ini disebabkan oleh satu fakta yang licik - sampel rata-rata berkerumun di …

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

Saya memiliki variabel acak 1-D yang sangat miring. Untuk menormalkan distribusi ini, saya ingin menggunakan median daripada mean. pertanyaan saya adalah ini: dapatkah saya menghitung varian distribusi menggunakan median dalam rumus, bukan rata-rata? yaitu saya bisa mengganti Var(X)=∑[(Xi−mean(X))2]/nVar(X)=∑[(Xi−mean(X))2]/n \mathrm{Var}(X) = \sum[(X_i - \mathrm{mean}(X))^2]/n dengan Var(X)=∑[(Xi−median(X))2]/nVar(X)=∑[(Xi−median(X))2]/n \mathrm{Var}(X) = \sum[(X_i - \mathrm{median}(X))^2]/n …

10 variance  mean  median 

Christopher Bishop menulis dalam bukunya Pattern Recognition dan Machine Learning sebagai bukti, bahwa setiap komponen utama berturut-turut memaksimalkan varian proyeksi ke satu dimensi, setelah data diproyeksikan ke ruang ortogonal ke komponen yang sebelumnya dipilih. Lainnya menunjukkan bukti serupa. Namun, ini hanya membuktikan bahwa setiap komponen berturut-turut adalah proyeksi terbaik untuk …

10 machine-learning  variance  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues 

Saya mencoba menyesuaikan model waktu-diskrit dalam R, tapi saya tidak yakin bagaimana melakukannya. Saya telah membaca bahwa Anda dapat mengatur variabel dependen dalam baris yang berbeda, satu untuk setiap pengamatan waktu, dan menggunakan glmfungsi dengan logit atau tautan cloglog. Dalam hal ini, saya memiliki tiga kolom: ID, Event(1 atau 0, …

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 

Saat membaca Elemen Pembelajaran Statistik , saya telah menjumpai istilah "varians point-wise" beberapa kali. Sementara saya memiliki gagasan yang kabur tentang apa artinya itu, saya bersyukur mengetahui Bagaimana cara mendefinisikannya? Bagaimana ini diturunkan?

10 variance 

Misalkan Anda memiliki satu set resistor R, yang semuanya didistribusikan dengan mean μ dan varians σ. Pertimbangkan bagian sirkuit dengan tata letak berikut: (r) || (r + r) || (r + r + r). Resistansi yang setara dari setiap bagian adalah r, 2r, dan 3r. Varians setiap bagian akan menjadi …

10 probability  sampling  variance 

Ini hanya contoh yang saya temui beberapa kali, jadi saya tidak punya data sampel. Menjalankan model regresi linier di R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1adalah variabel kontinu. x2bersifat kategorikal dan memiliki tiga nilai, mis. "Rendah", "Sedang" dan "Tinggi". Namun output yang diberikan oleh R akan menjadi seperti: …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Latar Belakang Jadi pertama-tama latar belakang untuk mengukur tingkat pemahaman yang mungkin saya miliki. Saat ini menyelesaikan tesis MSc, statistik telah menjadi bagian yang dapat diabaikan dari ini meskipun saya memiliki pemahaman dasar. Pertanyaan saya saat ini membuat saya ragu apa yang bisa / harus saya lakukan dalam praktik, membaca …

10 r  time-series  variance  descriptive-statistics  structural-change 

Saya perlu mendapatkan semacam "rata-rata" di antara daftar varian, tetapi mengalami masalah dengan solusi yang masuk akal. Ada diskusi menarik tentang perbedaan di antara tiga cara Pythagoras (aritmatika, geometris, dan harmonik) di utas ini ; Namun, saya masih tidak merasa ada di antara mereka yang akan menjadi kandidat yang baik. …

10 variance  average 

Ini mungkin pertanyaan mendasar: Apa perbedaan antara bias dan kekurangan? Dan, secara analog, apa perbedaan antara varians dan overfitting? Apakah ketentuan masing-masing pasangan memiliki arti yang sama? Jika tidak, apa bedanya?

10 variance  bias  overfitting  model-evaluation 

Saya telah membaca di suatu tempat bahwa alasan kita menyejajarkan perbedaan daripada mengambil nilai absolut ketika menghitung varians adalah bahwa varians didefinisikan dengan cara biasa, dengan kuadrat dalam nominator, memainkan peran unik dalam Central Limit Theorem. Nah, lalu apa sebenarnya peran varian dalam CLT? Saya tidak dapat menemukan lebih banyak …

10 variance  central-limit-theorem  dispersion 

Saya mengerti bukti bahwa tapi saya tidak mengerti bagaimana membuktikan generalisasi untuk kombinasi linear yang sewenang-wenang.Var(aX+bY)=a2Var(X)+b2Var(Y)+2abCov(X,Y),Var(aX+bY)=a2Var(X)+b2Var(Y)+2abCov(X,Y),Var(aX+bY) = a^2Var(X) +b^2Var(Y) + 2abCov(X,Y), Biarkan menjadi skalar untuk sehingga kita memiliki vektor , dan menjadi vektor dari variabel acak berkorelasi. Kemudian Bagaimana kita membuktikan ini? Saya membayangkan ada bukti dalam notasi penjumlahan dan …

10 mathematical-statistics  variance 

Untuk variabel acak tertentu (atau populasi, atau proses stokastik), ekspektasi matematis adalah jawaban atas pertanyaan. Perkiraan titik apa yang meminimalkan kerugian kuadrat yang diharapkan? . Selain itu, ini adalah solusi optimal untuk game. Tebak realisasi berikutnya dari variabel acak (atau undian baru dari populasi), dan saya akan menghukum Anda dengan …

9 variance  standard-deviation  decision-theory  variability 

Hastie et al. "Unsur Pembelajaran Statistik" (2009) mempertimbangkan proses menghasilkan data dengan dan .E ( ε ) = 0 Var ( ε ) = σ 2 εY=f(X)+εY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon E(ε)=0E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0Var(ε)=σ2εVar(ε)=σε2\text{Var}(\varepsilon)=\sigma^2_{\varepsilon} Mereka menyajikan dekomposisi bias-varians berikut dari kesalahan perkiraan kuadrat yang diharapkan pada titik (hal. 223, rumus 7.9): …

9 variance  forecasting  prediction  terminology  bias