Perguntas com a marcação «non-independent»

No aprendizado estatístico, implícita ou explicitamente, sempre se assume que o conjunto de treinamento é composto de tuplas de entrada / resposta que são desenhados independentemente da mesma distribuição conjunta comD={X,y}D={X,y}\mathcal{D} = \{ \bf {X}, \bf{y} \}NNNP ( X , y )(Xi,yi)(Xi,yi)({\bf{X}}_i,y_i) P(X,y)P(X,y)\mathbb{P}({\bf{X}},y) p(X,y)=p(y|X)p(X)p(X,y)=p(y|X)p(X) p({\bf{X}},y) = p( y \vert {\bf{X}}) …

54 machine-learning  cross-validation  non-independent  iid 

Para o gráfico 1, posso testar a associação entre x e y, fazendo uma correlação simples. Para o gráfico 2, onde o relacionamento não é linear e ainda existe uma relação clara entre x e y, como posso testar a associação e rotular sua natureza?

37 nonlinear-regression  non-independent  association-measure 

Benjamini e Hochberg desenvolveram o primeiro (e ainda mais utilizado, eu acho) método para controlar a taxa de falsas descobertas (FDR). Quero começar com um monte de valores P, cada um para uma comparação diferente, e decidir quais são baixos o suficiente para serem chamados de "descoberta", controlando o FDR …

36 multiple-comparisons  non-independent  false-discovery-rate 

Meu professor de estatística afirma que a palavra "correlação" se aplica estritamente às relações lineares entre as variáveis, enquanto a palavra "associação" se aplica amplamente a qualquer tipo de relação. Em outras palavras, ele afirma que o termo "correlação não linear" é um oxímoro. Pelo que posso entender desta seção …

27 correlation  terminology  non-independent 

Normalmente, usamos o PCA como uma técnica de redução de dimensionalidade para dados em que casos são considerados iid Pergunta: Quais são as nuances típicas na aplicação do PCA para dados dependentes e não-iid? Quais propriedades agradáveis ​​/ úteis do PCA mantidas para dados iid estão comprometidas (ou perdidas totalmente)? …

23 time-series  pca  non-independent  iid 

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 

Ao explicar por que não correlacionado não implica independente, existem vários exemplos que envolvem um monte de variáveis ​​aleatórias, mas todas parecem muito abstratas: 1 2 3 4 . Essa resposta parece fazer sentido. Minha interpretação: Uma variável aleatória e seu quadrado podem não estar correlacionados (já que aparentemente a …

14 correlation  independence  non-independent  garch  intuition 

Digamos que estamos interessados ​​em como as notas dos exames dos alunos são afetadas pelo número de horas que esses alunos estudam. Para explorar essa relação, poderíamos executar a seguinte regressão linear: exam.gradesEu= a + β1× horas.estudoEu+ eEuexam.gradesEu=uma+β1×hours.studiedEu+eEu \text{exam.grades}_i = a + \beta_1 \times \text{hours.studied}_i + e_i Mas se amostrarmos …

14 regression  mixed-model  random-effects-model  non-independent 

Suponhamos que tem alguns alguma variável resposta yijyijy_{ij} que foi medido a partir de jjj th irmão em th família. Além disso, alguns dados comportamentais foram coletados ao mesmo tempo de cada sujeito. Estou tentando analisar a situação com o seguinte modelo linear de efeitos mistos:iiixijxijx_{ij} yij=α0+α1xij+δ1ixij+εijyij=α0+α1xij+δ1ixij+εijy_{ij} = \alpha_0 + …

14 mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix  non-independent 

Como é definida a variação de longo prazo no domínio da análise de séries temporais? Eu entendo que é utilizado no caso de haver uma estrutura de correlação nos dados. Assim, o nosso processo estocástico não seria uma família de X1,X2…X1,X2…X_1, X_2 \dots iid variáveis aleatórias, mas sim apenas identicamente …

13 time-series  variance  references  kernel-smoothing  non-independent 

Eu sei, não posso usar convolução. Eu tenho duas variáveis ​​aleatórias A e B e elas são dependentes. Preciso da função distributiva de A + B

13 random-variable  non-independent 

Eu sei que a média da soma das variáveis ​​independentes é a soma das médias de cada variável independente. Isso também se aplica a variáveis ​​dependentes?

13 mean  non-independent 

Eu tenho um conjunto de dados muito grande e faltam cerca de 5% de valores aleatórios. Essas variáveis ​​estão correlacionadas entre si. O exemplo a seguir do conjunto de dados R é apenas um exemplo de brinquedo com dados correlatos simulados. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Por favor, explique qual é a diferença entre se duas variáveis ​​são linearmente dependentes ou linearmente correlacionadas . Procurei o artigo da Wikipedia, mas não obtive um exemplo adequado. Por favor, explique com exemplo.

12 correlation  non-independent 

Miller e Chapman (2001) argumentam que é absolutamente inapropriado controlar covariáveis ​​não independentes relacionadas a variáveis ​​independentes e dependentes em um estudo observacional (não randomizado) - mesmo que isso seja feito rotineiramente nas ciências sociais. Quão problemático é fazê-lo? Como é a melhor maneira de lidar com esse problema? Se …

11 non-independent