Perguntas com a marcação «independence»

Na medida em que meu conhecimento agregado (e escasso) sobre estatística permite, entendi que se são suas variáveis ​​aleatórias, como o termo implica, elas são independentes e distribuídas de forma idêntica.X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,..., X_n Minha preocupação aqui é a antiga propriedade das amostras de iid, que diz: p(Xn|Xi1,Xi2,...,Xik)=p(Xn),p(Xn|Xi1,Xi2,...,Xik)=p(Xn),p(X_{n}|X_{i_1},X_{i_2},...,X_{i_k}) = p(X_{n}), para …

24 sampling  conditional-probability  independence 

Em muitas aplicações de aprendizado de máquina, os chamados métodos de aumento de dados permitiram construir modelos melhores. Por exemplo, assuma um conjunto de treinamento de imagens de cães e gatos. Girando, espelhando, ajustando o contraste, etc., é possível gerar imagens adicionais a partir das originais.100100100 No caso de imagens, …

21 machine-learning  predictive-models  dataset  independence  data-augmentation 

Precisão é definida como: p = true positives / (true positives + false positives) É verdade que, como true positivese false positivesabordagem 0, a precisão se aproxima de 1? Mesma pergunta para recall: r = true positives / (true positives + false negatives) No momento, estou implementando um teste estatístico …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Este é um exercício apresentado na Teoria da Probabilidade: A Lógica da Ciência por Edwin Jaynes, 2003. Há uma solução parcial aqui . Eu elaborei uma solução parcial mais geral e queria saber se mais alguém a resolveu. Vou esperar um pouco antes de postar minha resposta, para dar uma …

19 independence  likelihood-ratio  hypothesis-testing  multiple-comparisons 

Ao tentar explicar as análises de cluster, é comum que as pessoas não entendam o processo como estando relacionadas à correlação das variáveis. Uma maneira de levar as pessoas a superar essa confusão é um enredo como este: Isso mostra claramente a diferença entre a questão de saber se existem …

19 clustering  categorical-data  independence 

Tanto na literatura sobre a taxa de erro familiar (FWER) quanto na taxa de falsas descobertas (FDR), métodos particulares de controle da FWER ou FDR são considerados apropriados para testes dependentes ou independentes. Por exemplo, no artigo de 1979 "Um procedimento simples de teste múltiplo sequencialmente rejeitivo", Holm escreveu para …

18 multiple-comparisons  independence  non-independent  familywise-error  false-discovery-rate 

Obviamente, os eventos A e B são independentes se Pr = Pr Pr . Vamos definir uma quantidade relacionada Q:(A∩B)(A∩B)(A\cap B)(A)(A)(A)(B)(B)(B) Q≡Pr(A∩B)Pr(A)Pr(B)Q≡Pr(A∩B)Pr(A)Pr(B)Q\equiv\frac{\mathrm{Pr}(A\cap B)}{\mathrm{Pr}(A)\mathrm{Pr}(B)} Então A e B são independentes se Q = 1 (assumindo que o denominador é diferente de zero). Q realmente tem um nome? Eu sinto que isso …

18 probability  terminology  independence 

Sabemos que a correlação zero não implica independência. Estou interessado em saber se uma correlação diferente de zero implica dependência - ou seja, se para algumas variáveis ​​aleatórias e , podemos dizer em geral que ?Corr ( X, Y) ≠ 0Corr(X,Y)≠0\text{Corr}(X,Y)\ne0XXXYYYfX,Y(x,y)≠fX(x)fY(y)fX,Y(x,y)≠fX(x)fY(y)f_{X,Y}(x,y) \ne f_X(x) f_Y(y)

17 correlation  independence 

Realizei uma avaliação baseada em computador de diferentes métodos de ajuste de um tipo específico de modelo usado nas ciências paleo. Eu tinha um conjunto de treinamento amplo e, por isso, aleatoriamente (amostragem aleatória estratificada), anotei um conjunto de testes. Ajustei métodos diferentes às amostras do conjunto de treinamento e, …

17 r  mixed-model  multiple-comparisons  simulation  independence 

Eu realmente não entendo heterocedasticidade. Gostaria de saber se meu modelo é apropriado ou não, de acordo com esse gráfico.

17 r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence 

Primeiro de tudo, não estou perguntando isso: Por que a correlação zero não implica independência? Isso é abordado (de maneira bastante agradável) aqui: /math/444408/why-does-zero-correlation-not-imply-independence O que estou perguntando é o oposto ... digamos que duas variáveis ​​sejam totalmente independentes uma da outra. Eles não poderiam ter uma pequena correlação por …

16 correlation  mathematical-statistics  covariance  independence 

Aprendi que a distribuição normal padrão é única porque a média e a variação são fixadas em 0 e 1, respectivamente. Por esse fato, pergunto-me se duas variáveis ​​aleatórias padrão devem ser independentes.

16 normal-distribution  independence 

Os componentes do PCA (na análise de componentes principais) são estatisticamente independentes se nossos dados são multivariados normalmente distribuídos? Se sim, como isso pode ser demonstrado / comprovado? Pergunto porque vi este post , onde a resposta principal diz: O PCA não faz uma suposição explícita de Gaussianity. Ele encontra …

16 pca  independence  svd 

Como você testaria ou verificaria se a amostragem é IID (independente e identicamente distribuída)? Note que eu não quero dizer Gaussiano e Distribuído Identicamente, apenas IID. E a ideia que me vem à mente é dividir repetidamente a amostra em duas subamostras de tamanho igual, realizar o teste de Kolmogorov-Smirnov …

16 hypothesis-testing  independence  kolmogorov-smirnov  resampling  iid 

Até onde eu entendi, a correlação de distância é uma maneira robusta e universal de verificar se há uma relação entre duas variáveis ​​numéricas. Por exemplo, se tivermos um conjunto de pares de números: (x1, y1) (x2, y2) ... (xn, yn) podemos usar a correlação de distância para verificar se …

15 correlation  independence  intuition  distance-covariance