Perguntas com a marcação «variance»

... supondo que eu seja capaz de aumentar o conhecimento deles sobre variação de maneira intuitiva ( Entendendo "variação" intuitivamente ) ou dizendo: É a distância média dos valores dos dados da 'média' - e como a variação está no quadrado unidades, pegamos a raiz quadrada para manter as mesmas …

207 variance  covariance  intuition 

Eu queria saber qual é a diferença entre a variância e o desvio padrão. Se você calcular os dois valores, fica claro que você obtém o desvio padrão da variação, mas o que isso significa em termos da distribuição que você está observando? Além disso, por que você realmente precisa …

127 variance  mathematical-statistics  standard-deviation 

Como os diferentes métodos de validação cruzada se comparam em termos de variação e tendência do modelo? Minha pergunta é parcialmente motivada por este tópico: Número ideal de dobras na validação cruzada fold : o CV de deixar um fora é sempre a melhor escolha? KKK. A resposta sugere que …

83 machine-learning  variance  cross-validation  bias  bias-variance-tradeoff 

Qual é a maneira mais fácil e limpa de explicar a alguém o conceito de variação? O que isso significa intuitivamente? Se alguém explica isso ao filho, como é que isso acontece? É um conceito que tenho dificuldade em articular - especialmente quando relaciono variação ao risco. Eu o entendo …

81 distributions  variance  standard-deviation  inference  intuition 

Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Para um estudo de simulação, eu tenho que gerar variáveis ​​aleatórias que mostram uma correlação pré-definida (população) com uma variável existente YYY. Examinei os Rpacotes copulae CDVineque podem produzir distribuições multivariadas aleatórias com uma determinada estrutura de dependência. No entanto, não é possível corrigir uma das variáveis ​​resultantes em uma …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

A fórmula para variação da computação possui no denominador:(n−1)(n−1)(n-1) s2=∑Ni=1(xi−x¯)2n−1s2=∑i=1N(xi−x¯)2n−1s^2 = \frac{\sum_{i=1}^N (x_i - \bar{x})^2}{n-1} Eu sempre me perguntei o porquê. No entanto, ler e assistir a alguns bons vídeos sobre "por que" é, ao que parece, é um bom estimador imparcial da variação da população. Enquanto subestima e superestima …

67 variance  unbiased-estimator  proof  history 

É (sempre) verdade que Var(∑i=1mXi)=∑i=1mVar(Xi)?Var(∑i=1mXi)=∑i=1mVar(Xi)?\mathrm{Var}\left(\sum\limits_{i=1}^m{X_i}\right) = \sum\limits_{i=1}^m{\mathrm{Var}(X_i)} \>?

62 variance 

Não entendi o porquê Ne N-1ao calcular a variação da população. Quando usamos Ne quando usamos N-1? Clique aqui para uma versão maior Diz que quando a população é muito grande, não há diferença entre N e N-1, mas não diz por que existe N-1 no início. Edit: Por favor, …

50 variance  population 

Parece que quando a suposição de homogeneidade de variância é alcançada, os resultados de um teste t ajustado por Welch e um teste t padrão são aproximadamente os mesmos. Por que não usar sempre sempre o Welch ajustado t?

47 variance  t-test  heteroscedasticity 

Estou procurando uma explicação intuitiva do tradeoff de variação de viés, em geral e especificamente no contexto da regressão linear.

46 regression  variance  bias 

Gostaria de saber se faz diferença na interpretação se apenas as variáveis ​​dependentes, dependentes e independentes ou apenas as independentes são transformadas em log. Considere o caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Eu posso interpretar o IV como o aumento percentual, mas como isso muda quando eu …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Conhecemos a resposta para duas variáveis ​​independentes: V a r (XY) = E( X2Y2) - ( E( XY) ))2= V a r ( X) V a r ( Y) + V a r ( X) ( E( Y) ))2+ V a r ( Y) ( E( X) ))2Var(XY)=E(X2Y2)−(E(XY))2=Var(X)Var(Y)+Var(X)(E(Y))2+Var(Y)(E(X))2 {\rm Var}(XY) …

44 variance  random-variable  independence 

A estatística Kappa ( ) foi introduzida em 1960 por Cohen [1] para medir a concordância entre dois avaliadores. Sua variação, no entanto, havia sido uma fonte de contradições por algum tempo.κκ\kappa Minha pergunta é sobre qual é o melhor cálculo de variância a ser usado com amostras grandes. Estou …

44 estimation  variance  reliability  cohens-kappa 

Qual é a diferença entre uma população e uma amostra? Quais variáveis ​​e estatísticas comuns são usadas para cada uma e como elas se relacionam?

38 standard-deviation  variance  sample  population