Pertanyaan yang diberi tag «variance»

Ini adalah pertanyaan yang sangat mendasar. Mengapa kita menggunakan distribusi chi square? Apa arti dari distribusi ini? Mengapa ini distribusi yang digunakan untuk membuat interval kepercayaan untuk varians? Setiap tempat saya mencari penjelasan hanya menyajikan fakta ini, menjelaskan kapan harus menggunakan chi, tetapi tidak menjelaskan mengapa menggunakan chi, dan mengapa …

15 variance  chi-squared 

Asumsikan XXX dan memiliki momen kedua terbatas. Dalam ruang Hilbert variabel acak dengan momen terbatas kedua (dengan produk dalam didefinisikan oleh , ), kita dapat menafsirkan sebagai proyeksi dari ke ruang fungsi .YYYT1,T2T1,T2T_1,T_2E(T1T2)E(T1T2)E(T_1T_2)||T||2=E(T2)||T||2=E(T2)||T||^2=E(T^2)E(Y|X)E(Y|X)E(Y|X)YYYXXX Kita juga tahu bahwa Hukum Total Varians berbunyi Var(Y)=E(Var(Y|X))+Var(E(Y|X))Var(Y)=E(Var(Y|X))+Var(E(Y|X))Var(Y)=E(Var(Y|X)) + Var(E(Y|X)) Apakah ada cara untuk menafsirkan hukum …

15 variance  conditional-expectation 

Saya menemukan transformasi penstabil varian ketika membaca metode Kaggle Essay Eval . Mereka menggunakan transformasi stabilisasi varian untuk mengubah nilai-nilai kappa sebelum mengambil rata-rata mereka dan kemudian mengubahnya kembali. Bahkan setelah membaca wiki pada transformasi penstabilan varian saya tidak bisa mengerti, mengapa kita sebenarnya menstabilkan varian? Apa manfaatnya dengan ini?

15 variance  mathematical-statistics 

Pertanyaan Apakah itu tergantung pada apakah pohon itu dangkal atau dalam? Atau dapatkah kita mengatakan ini terlepas dari kedalaman / level pohon? Mengapa bias rendah & varians tinggi? Tolong jelaskan secara intuitif dan matematis

15 machine-learning  variance  covariance  cart  bias 

Saya membaca berulang-ulang bahwa validasi silang "Leave-one-out" memiliki varian yang tinggi karena tumpang tindih yang besar dari lipatan pelatihan. Namun saya tidak mengerti mengapa itu adalah: Tidak seharusnya kinerja validasi silang menjadi sangat stabil (varian rendah) justru karena set pelatihan hampir identik? Atau apakah saya memiliki pemahaman yang salah tentang …

15 variance  cross-validation  bias 

Saya memiliki dataset dengan 11 variabel dan PCA (orthogonal) dilakukan untuk mengurangi data. Memutuskan jumlah komponen untuk dijaga jelas bagi saya dari pengetahuan saya tentang subjek dan plot scree (lihat di bawah) bahwa dua komponen utama (PC) cukup untuk menjelaskan data dan komponen lainnya hanya kurang informatif. Scree plot dengan …

15 variance  pca 

Saya tidak terlalu hebat dalam statistik, jadi minta maaf jika ini adalah pertanyaan sederhana. Saya menyesuaikan kurva dengan beberapa data, dan kadang-kadang data saya paling cocok dengan eksponensial negatif dalam bentuk , dan kadang-kadang cocok lebih dekat dengan . Namun, kadang-kadang keduanya gagal, dan saya ingin kembali ke linier. Pertanyaan …

15 variance  model-selection  python  curve-fitting  covariance-matrix 

Saya menjalankan eksperimen di mana saya mengumpulkan sampel (independen) secara paralel, saya menghitung varian masing-masing kelompok sampel dan sekarang saya ingin menggabungkan semua untuk menemukan varian total dari semua sampel. Saya mengalami kesulitan menemukan derivasi untuk ini karena saya tidak yakin dengan terminologi. Saya menganggapnya sebagai partisi dari satu RV. …

15 variance 

Saya telah menggunakan istilah "Heywood Case" agak informal untuk merujuk pada situasi di mana estimasi respon terbatas yang diperbarui secara iteratif dari varians menjadi negatif karena masalah presisi numerik. (Saya menggunakan varian metode Welford untuk menambah data dan menghapus data yang lebih lama.) Saya mendapat kesan bahwa itu berlaku untuk …

15 variance  factor-analysis  definition  online 

θ^θ^\hat\thetaθ∗θ∗\theta^*nnn∥θ^−θ∗∥‖θ^−θ∗‖\lVert\hat\theta-\theta^*\rVertO(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt n)∥Eθ^−θ∗∥‖Eθ^−θ∗‖\lVert \mathbb E\hat\theta - \theta^*\rVert∥Eθ^−θ^∥‖Eθ^−θ^‖\lVert \mathbb E\hat\theta - \hat\theta\rVertO(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt{n}) Saya tertarik pada model yang memiliki bias yang menyusut lebih cepat dari O(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt n) , tetapi di mana kesalahan tidak menyusut pada tingkat yang lebih cepat ini karena penyimpangan masih menyusut sebagai O(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt n) . Secara khusus, saya ingin mengetahui …

14 variance  estimation  maximum-likelihood  bias 

Saya mencari di web, tetapi tidak menemukan sesuatu yang bermanfaat. Saya pada dasarnya mencari cara untuk mengukur seberapa 'nilai' didistribusikan secara merata. Seperti pada, distribusi terdistribusi 'merata' seperti X : dan distribusi Y yang 'tidak merata' dengan mean dan standar deviasi yang kira-kira sama: Tetapi apakah ada ukuran m, seperti …

14 variance  standard-deviation  descriptive-statistics  measurement 

Saya melakukan percobaan di mana saya membesarkan keluarga yang berbeda yang berasal dari dua populasi sumber yang berbeda. Setiap keluarga diberi satu dari dua perawatan. Setelah percobaan saya mengukur beberapa sifat pada setiap individu. Untuk menguji efek dari salah satu perlakuan atau sumber serta interaksi mereka, saya menggunakan model efek …

14 r  anova  variance  lme4-nlme 

Apa perbedaan antara varians sampel dan varians sampel? Mereka tampak sama. Bukan?

14 sampling  variance  sample 

Saya seorang pemula untuk statistik dan R dan saya memiliki masalah dengan menggunakan fungsi Levene (saya ingin memeriksa kesetaraan varian dua sampel). Dokumentasi mengatakan bahwa saya harus menjalankan: levene.test (y, group) Tetapi saya tidak tahu apa yang harus saya masukkan sebagai y dan grup? Saya memiliki dua sampel berbeda yang …

14 r  variance  levenes-test 

Tampaknya ada banyak kebingungan dalam perbandingan menggunakan di glmnetdalam caretuntuk mencari lambda yang optimal dan menggunakan cv.glmnetuntuk melakukan tugas yang sama. Banyak pertanyaan diajukan, misalnya: Klasifikasi model train.glmnet vs. cv.glmnet? Apa cara yang tepat untuk menggunakan glmnet dengan caret? Validasi silang `glmnet` menggunakan` caret` tetapi tidak ada jawaban yang diberikan, …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality