Perguntas com a marcação «chi-squared»

Os testes de permutação (também chamados de teste de randomização, teste de re-randomização ou teste exato) são muito úteis e úteis quando a suposição de distribuição normal exigida por, por exemplo, t-testnão é atendida e quando a transformação dos valores pela classificação do teste não-paramétrico como Mann-Whitney-U-testlevaria a mais informações …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Esta é uma pergunta muito básica. Por que usamos uma distribuição chi square? Qual o significado dessa distribuição? Por que essa distribuição é usada para criar um intervalo de confiança para a variação? Todos os lugares em que procuro uma explicação no Google apenas apresentam esse fato, explicando quando usar …

15 variance  chi-squared 

O valor esperado de uma distribuição f( X )f(x)f(x) é a média, ou seja, o valor médio ponderado E[ x ] = ∫+ ∞- ∞xf( x ) dxE[x]=∫-∞+∞xf(x)dxE[x]=\int_{-\infty}^{+\infty} x \, \, f(x) dx O valor mais provável é o modo, que é o valor mais provável. No entanto, esperamos ver …

15 probability  distributions  chi-squared  expected-value  mode 

Eu sei que, para cada par de classe de recurso, o valor da estatística do qui-quadrado é calculado e comparado com um limite. Estou um pouco confuso embora. Se existem características ek classes, como construir a tabela de contingência? Como alguém decide quais recursos manter e quais remover?mmmkkk Qualquer esclarecimento …

15 chi-squared  feature-selection 

Estou analisando um conjunto de dados usando um modelo de efeitos mistos com um efeito fixo (condição) e dois efeitos aleatórios (participante devido ao design do sujeito e ao par). O modelo foi gerado com o lme4pacote: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Em seguida, realizei um teste de razão de verossimilhança desse modelo em …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Deixe- ser uma variável aleatória qui-quadrado distribuído com k graus de liberdade. Quais são os limites mais nítidos conhecidos para as seguintes probabilidadesX∼χ2kX∼χk2X \sim \chi^2_kkkk P[X&gt;t]≤1−δ1(t,k)P[X&gt;t]≤1−δ1(t,k) \mathbb{P}[X > t] \leq 1 - \delta_1(t, k) e P[X&lt;z]≤1−δ2(z,k)P[X&lt;z]≤1−δ2(z,k) \mathbb{P}[X < z] \leq 1 - \delta_2(z, k) onde e δ 2 são algumas …

15 probability  chi-squared 

Como Pearson apresentou as seguintes estatísticas qui-quadrado de Pearson em 1900? que K~χ2K= ∑ ( Oeu j- Eeu j)2Eeu jK=∑(OEuj-EEuj)2EEuj K = \sum \frac{(O_{ij} -E_{ij})^2}{E_{ij}} K∼ χ2K∼χ2 K \sim \chi^2 Ele tinha o qui-quadrado em mente e inventou a métrica KKK (abordagem de baixo para cima), ou inventou a estatística …

14 chi-squared  descriptive-statistics  history 

o seguinte problema surgiu recentemente ao analisar dados. Se a variável aleatória X segue uma distribuição normal e Y segue uma (com n dof), como é distribuído ? Até agora, eu o pdf de : Z = X 2 + Y 2 Y 2 ψ 2 n ( x )χ2nχn2\chi^2_nZ=X2+Y2Z=X2+Y2Z …

14 probability  distributions  normal-distribution  chi-squared  convolution 

Tenho dados de teste em que tenho várias amostras grandes de distribuições discretas que estou usando como distribuições empíricas. Estou querendo testar se as distribuições são realmente diferentes e qual é a diferença de meios para as distribuições que são realmente diferentes. Como são distribuições discretas, meu entendimento é que …

14 chi-squared  kolmogorov-smirnov 

Esta pergunta é inspirada em um mini-jogo de Pokemon Soulsilver: Imagine que há 15 bombas escondidas nessa área 5x6 (EDIT: máximo de 1 bomba / célula): Agora, como você estimaria a probabilidade de encontrar uma bomba em um campo específico, considerando os totais de linha / coluna? Se você olhar …

14 probability  estimation  chi-squared  independence  games 

Se em que X i ~ N ( 0 , σ 2 ) , ou seja, todos os X i são variáveis aleatórias normais iid de média zero com as mesmas variações, em seguida, Y ~ Γ ( NY=∑i=1NX2iY=∑Eu=1NXEu2Y=\sum_{i=1}^{N}X_i^2Xi∼N(0,σ2)XEu∼N(0 0,σ2)X_i \sim \mathcal{N}(0,\sigma^2)XiXEuX_iY∼Γ(N2,2σ2).Y∼Γ(N2,2σ2).Y \sim \Gamma\left(\frac{N}{2},2\sigma^2\right). Eu sei que a distribuição qui-quadrado …

14 chi-squared  gamma-distribution 

Para encontrar associação entre apoio de colegas (variável independente) e satisfação no trabalho (variável dependente), desejo aplicar o teste do qui-quadrado. O apoio de pares é categorias em quatro grupos, de acordo com a extensão do apoio: 1 = extensão muito menor, 2 = até certo ponto, 3 = em …

13 chi-squared  nonparametric  contingency-tables  association-measure 

Li que o teste do qui quadrado é útil para verificar se uma amostra é significativamente diferente de um conjunto de valores esperados. Por exemplo, aqui está uma tabela de resultados de uma pesquisa sobre as cores favoritas das pessoas (n = 15 + 13 + 10 + 17 = …

13 chi-squared  hypothesis-testing  proportion 

Quais são os prós e os contras do uso do LARS [1] versus o uso da descida de coordenadas para ajustar a regressão linear regularizada por L1? Estou interessado principalmente em aspectos de desempenho (meus problemas tendem a ter Nentre centenas e milhares e p&lt;20.) No entanto, quaisquer outras idéias …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Estou tentando entender a lógica por trás do teste do qui-quadrado. O teste do qui-quadrado é . χ2é então comparado a uma distribuição qui-quadrado para descobrir um valor p.a fim de rejeitar ou não a hipótese nula. H0: as observações vêm da distribuição que usamos para criar nossos valores esperados. …

13 probability  distributions  normal-distribution  mathematical-statistics  chi-squared