Perguntas com a marcação «variance»

Na regressão linear simples, temos , onde . Eu o estimador: onde e são os meios de exemplo de e .y=β0+β1x+uy=β0+β1x+uy = \beta_0 + \beta_1 x + uu∼iidN(0,σ2)u∼iidN(0,σ2)u \sim iid\;\mathcal N(0,\sigma^2)β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 ,β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 , \hat{\beta_1} = \frac{\sum_i (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sum_i (x_i - \bar{x})^2}\ , x¯x¯\bar{x}y¯y¯\bar{y}xxxyyy Agora eu quero encontrar …

38 regression  mathematical-statistics  variance  linear-model  regression-coefficients 

TL, DR: Parece que, ao contrário do conselho muitas vezes repetida, leave-one-out validação cruzada (LOO-CV) - isto é,CV fold com(o número de dobras) igual a(o número das observações de treinamento) - produz estimativas do erro de generalização que é a menor variável para qualquer, não a mais variável, assumindo uma …

37 regression  machine-learning  variance  cross-validation  predictive-models 

O denominador do estimador de variância (imparcial) é pois existem observações e apenas um parâmetro está sendo estimado.nn−1n−1n-1nnn V(X)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)2n−1V(X)=∑i=1n(Xi−X¯)2n−1 \mathbb{V}\left(X\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)^{2}}{n-1} Da mesma forma, pergunto-me por que o denominador de covariância não deveria ser quando dois parâmetros estão sendo estimados?n−2n−2n-2 Cov(X,Y)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)(Yi−Y¯¯¯¯)n−1Cov(X,Y)=∑i=1n(Xi−X¯)(Yi−Y¯)n−1 \mathbb{Cov}\left(X, Y\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)\left(Y_{i}-\overline{Y}\right)}{n-1}

36 self-study  variance  covariance  descriptive-statistics  unbiased-estimator 

Seria apreciado se os seguintes exemplos pudessem ser dados: Uma distribuição com média infinita e variação infinita. Uma distribuição com média infinita e variância finita. Uma distribuição com média finita e variância infinita. Uma distribuição com média finita e variância finita. Isso acontece porque eu vejo esses termos desconhecidos (média …

35 distributions  variance  mean 

Quadro geral: Estou tentando entender como o aumento do tamanho da amostra aumenta o poder de um experimento. Os slides do meu professor explicam isso com uma imagem de 2 distribuições normais, uma para a hipótese nula e outra para a hipótese alternativa e um limiar de decisão c entre …

35 variance  sampling  power 

Caro pessoal, notei algo estranho que não sei explicar, não é? Em resumo: a abordagem manual para calcular um intervalo de confiança em um modelo de regressão logística e a função R confint()fornecem resultados diferentes. Eu tenho passado pela regressão logística aplicada de Hosmer & Lemeshow (2ª edição). No terceiro …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

Imagino que quanto maior o coeficiente de uma variável, maior a capacidade do modelo de "girar" nessa dimensão, proporcionando uma oportunidade maior de ajustar o ruído. Embora eu ache que tenho um senso razoável da relação entre a variação no modelo e os coeficientes grandes, não tenho uma noção tão …

33 regression  variance  linear-model  bias  regularization 

Qual é a diferença entre variância finita e infinita? Meu conhecimento de estatísticas é bastante básico; Wikipedia / Google não foi de muita ajuda aqui.

33 variance  intuition  partial-moments 

Digamos que temos a variável aleatória com variação e média conhecidas. A questão é: qual é a variação de para alguma função dada f. O único método geral que eu conheço é o método delta, mas fornece apenas uma aproximação. Agora estou interessado em , mas também seria bom conhecer …

33 variance  random-variable  delta-method 

Digamos que há m+nm+nm+n elementos divididos em dois grupos ( mmm e nnn ). A variância do primeiro grupo é σ2mσm2\sigma_m^2 e a variância do segundo grupo é σ2nσn2\sigma^2_n . Os próprios elementos são assumidas ser desconhecido mas sei os meios μmμm\mu_m e μnμn\mu_n . Existe uma maneira de calcular …

32 variance  pooling 

Eu tenho um modelo de efeito misto (de fato, um modelo misto aditivo generalizado) que me fornece previsões para séries temporais. Para combater a autocorrelação, eu uso um modelo corCAR1, pois tenho dados ausentes. Os dados devem fornecer uma carga total, portanto, preciso somar todo o intervalo de previsão. Mas …

32 mixed-model  variance  random-variable 

Qual é a fórmula para variação do produto de variáveis ​​dependentes? No caso de variáveis ​​independentes, a fórmula é simples: var(XY)=E(X2Y2)−E(XY)2=var(X)var(Y)+var(X)E(Y)2+var(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) = E(X^{2}Y^{2}) - E(XY)^{2} = {\rm var}(X){\rm var}(Y) + {\rm var}(X)E(Y)^2 + {\rm var}(Y)E(X)^2 Mas qual é a fórmula para variáveis ​​correlacionadas? A propósito, como posso encontrar …

32 correlation  variance 

Vou explicar meu problema com um exemplo. Suponha que você queira prever a renda de um indivíduo, com alguns atributos: {Idade, Sexo, País, Região, Cidade}. Você tem um conjunto de dados de treinamento como esse train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

É possível testar a finitude (ou existência) da variação de uma variável aleatória dada uma amostra? Como nulo, {a variação existe e é finita} ou {a variação não existe / é infinita} seria aceitável. Filosoficamente (e computacionalmente), isso parece muito estranho, porque não deve haver diferença entre uma população sem …

29 hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem 

Estou tentando criar uma métrica para medir a não uniformidade de uma distribuição para um experimento que estou executando. Eu tenho uma variável aleatória que deve ser distribuída uniformemente na maioria dos casos, e eu gostaria de poder identificar (e possivelmente medir o grau de) exemplos de conjuntos de dados …

28 distributions  variance  random-variable  uniform