Perguntas com a marcação «variance»

Estou usando um método de mínimos quadrados não linear para ajustar uma função analítica a alguns dados experimentais. Eu tenho que fornecer alguns valores iniciais de adivinhação para o algoritmo, então estou tentando descobrir como fazer isso automaticamente (em vez de a olho nu, que é o que tenho feito). …

8 time-series  variance 

Atualmente, estou analisando grandes conjuntos de dados com várias características (como cidade). Eu queria encontrar uma medida que dissesse essencialmente o quanto ou a menor variação existente entre os dados. Isso seria muito mais útil do que simplesmente obter uma contagem do número de elementos distintos. Por exemplo, considere os …

8 distributions  categorical-data  variance  ecology 

Podemos calcular a variância sem usar a média como o ponto 'base'?

7 mathematical-statistics  variance  mean  median  scale-estimator 

Em Introdução aos modelos lineares generalizados de Dobson e Barnett, o exercício 1.4b & c é o seguinte: Seja variáveis ​​aleatórias independentes, cada uma com a distribuição . Let e . ...Y1,...,YnY1,...,YnY_1,...,Y_nN(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2)Y¯¯¯¯=1n∑ni=1YiY¯=1n∑i=1nYi\overline{Y}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}Y_iS2=1n−1∑ni=1(Yi−Y¯¯¯¯)2S2=1n−1∑i=1n(Yi−Y¯)2S^2=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(Y_i-\overline{Y})^2 b. Mostre queS2=1n−1[∑ni=1(Yi−μ)2−n(Y¯¯¯¯−μ)2]S2=1n−1[∑i=1n(Yi−μ)2−n(Y¯−μ)2]S^2 = \frac{1}{n-1}[\sum_{i=1}^{n}(Y_i-\mu)^2-n(\overline{Y}-\mu)^2] c. A partir de (b) segue-se que . Como isso permite deduzir que …

7 self-study  mathematical-statistics  variance  mean  independence 

Às vezes encontro símbolos nas estatísticas cujo símbolo carrega um "quadrado". Em outras áreas, como por exemplo, mecânica, você fornece a quantidade que você está interessado em uma letra normal e, em seguida, define suas fórmulas para poder reorganizá-las até que a quantidade que você está interessado seja uma letra …

7 regression  variance  notation  history 

Deixei XXX e YYY seja iid ∼ Nou r m a l ( 0 , 1 )∼Normumaeu(0 0,1 1)\sim Normal(0,1) Deixei A = m a x ( X,Y)UMA=mumax(X,Y)A=max(X,Y) e B = m i n ( X,Y)B=mEun(X,Y)B=min(X,Y) O que são Va r ( A )Vumar(UMA)Var(A) e Va r ( B )Vumar(B)Var(B)? …

7 self-study  variance  maximum  iid  minimum 

Ao passar da normalização para na regressão linear, devo esperar ver mais viés ou mais variação? Observe que o viés é um sinal de falta de ajuste e a variação é um sinal de falta de ajuste. Assuma a constante λ.eu2L2L^2eu1 1L1L^1 Estou procurando uma regra geral aqui. Se não …

7 variance  lasso  bias  regularization  ridge-regression 

Diz na wikipedia O papel da distribuição normal no teorema do limite central é em parte responsável pela prevalência da variação na probabilidade e na estatística. Entendo isso como quando usamos a variância / SD como uma medida de dispersão, na verdade estamos procurando o "parâmetro de escala" de uma …

7 self-study  normal-distribution  variance 

Estou criando um componente que visa calcular a média e a variação de uma métrica associada a eventos que ocorrem durante o tempo, mas com uma memória interna limitada. Imagine que os eventos são visitantes que entram em uma loja e a métrica é a idade deles. Durante o tempo, …

7 variance  online 

Eu li este parágrafo em James et al., Introdução à Aprendizagem Estatística , p183-184 [1]: Como a média de muitas quantidades altamente correlacionadas tem uma variação maior do que a média de muitas quantidades que não são tão altamente correlacionadas, a estimativa de erro de teste resultante do LOOCV tende …

7 correlation  variance 

Eu tenho uma variável que eu sei que tem variação finita (e, portanto, também média finita). É sempre verdade que sua variação permanece finita após o dimensionamento de ?XXX0≤Y≤10≤Y≤10 \le Y \le 1 Observe que e não são necessariamente independentes.XXXYYY Edit: Eu acredito que o "pior caso" é quando e …

7 mathematical-statistics  variance  bounds 

Eu sou novo no aprendizado profundo. Eu estou tentando entender alguns conceitos. Sei que "média" é um valor médio e "variância" é um desvio da média. Li alguns artigos de pesquisa, todos dizem que pré-processamos nossos dados primeiro. Mas como esses conceitos estão relacionados ao pré-processamento de imagens? Por que …

7 classification  variance  mean  deep-learning  image-processing 

Afinal, calculamos o VIF por . Um VIF de corresponde a um de . Para mim, as informações fornecidas por se tornam mais obscuras quando aplico a fórmula VIF. Por que não posso simplesmente usar para detectar multicolinearidade?1/(1−R2j)1/(1−Rj2)1/(1-R_j^2)555R2JRJ2R_J^20.80.80.8R2jRj2R_j^2R2jRj2R_j^2

7 variance  multicollinearity  vif 

Eu sei o que é variância. Mas o que é preconceito? Eu só tenho problemas para entender isso o que está escrito!

7 estimation  variance  bias