Perguntas com a marcação «variance»

Estou revisando um artigo sobre polinização, onde os dados são distribuídos binomialmente (os frutos amadurecem ou não). Então eu usei glmercom um efeito aleatório (planta individual) e um efeito fixo (tratamento). Um revisor deseja saber se a planta teve um efeito no conjunto das frutas - mas estou tendo problemas …

12 r  generalized-linear-model  variance  lme4-nlme  ecology 

O de Cohen dddé uma das maneiras mais comuns de medir o tamanho de um efeito ( consulte a Wikipedia ). Simplesmente mede a distância entre duas médias em termos do desvio padrão combinado. Como podemos derivar a fórmula matemática da estimativa de variância do de Cohen ddd? Dezembro de …

12 variance  effect-size  cohens-d 

(Postei uma pergunta semelhante no math.se. ) Na geometria da informação, o determinante da matriz de informações de Fisher é uma forma de volume natural em um coletor estatístico, portanto, possui uma ótima interpretação geométrica. O fato de aparecer na definição de Jeffreys anterior, por exemplo, está ligado à sua …

12 variance  information-theory  fisher-information  information-geometry 

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 

Eu queria saber como deduzir a variação de uma variável usando um boxplot. É pelo menos possível deduzir se duas variáveis ​​têm a mesma variação observando seu boxplot?

12 variance  boxplot 

Confunde / surpreende que o Binomial tenha uma variação proporcional a p(1−p)p(1−p)p(1-p) . Equivalentemente, as informações de Fisher são proporcionais a 1p(1−p)1p(1−p)\frac{1}{p(1-p)} . Qual é a razão para isto? Por que as informações de Fisher são minimizadas emp=0.5p=0.5p=0.5 ? Ou seja, por que a inferência é mais difícil em p=0.5p=0.5p=0.5 …

12 variance  binomial  interpretation 

Estou preocupado com o problema de que eu gostaria de inicializar o valor-p para uma estimativa de partir de dados de multiplicação imputada (MI), mas não está claro para mim como combinar os valores-p entre os conjuntos de MI.θθ\theta Para conjuntos de dados de MI, a abordagem padrão para obter …

12 confidence-interval  variance  p-value  bootstrap  multiple-imputation 

Qual é a variação do produto de kkk variáveis ​​aleatórias correlacionadas?

12 variance  random-variable 

Eu gostaria de comparar as médias entre três grupos de tamanhos iguais (o tamanho igual da amostra é pequeno, 21). As médias de cada grupo são normalmente distribuídas, mas suas variações são desiguais (testadas por Levene). Uma transformação é a melhor rota nessa situação? Devo considerar outra coisa primeiro?

12 anova  variance  heteroscedasticity 

Nota: esta pergunta é um repost, pois minha pergunta anterior teve que ser excluída por razões legais. Ao comparar o PROC MIXED do SAS com a função lmedo nlmepacote no R, deparei-me com algumas diferenças bastante confusas. Mais especificamente, os graus de liberdade nos diferentes testes diferem entre PROC MIXEDe …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Estou procurando modelar alguns dados, mas não tenho certeza de que tipo de modelo posso usar. Tenho dados de contagem e quero um modelo que forneça estimativas paramétricas da média e da variância dos dados. Ou seja, tenho vários fatores preditivos e quero determinar se algum deles influencia a variação …

12 variance  modeling  count-data  overdispersion  gamlss 

Problema: estou parametrizando distribuições para uso como prioros e dados em uma metanálise bayesiana. Os dados são fornecidos na literatura como estatística resumida, quase exclusivamente assumida como sendo normalmente distribuída (embora nenhuma das variáveis ​​possa ser <0, algumas são proporções, outras são massa etc.). Me deparei com dois casos para …

12 distributions  bayesian  variance  random-variable  meta-analysis 

Recentemente, fiz uma pergunta buscando uma interpretação / intuição matemática por trás da equação elementar relacionando média e variância amostral: , geométrica ou não.E[X2]=Var(X)+(E[X])2E[X2]=Var(X)+(E[X])2 E[X^2] = Var(X) +(E[X])^2 Mas agora estou curioso sobre a equação de compensação de viés e variância superficialmente semelhante. MSE(θ^)=E[(θ^−θ)2]==E[(θ^−E[θ^])2]+(E[θ^]−θ)2Var(θ^)+Bias(θ^,θ)2MSE(θ^)=E[(θ^−θ)2]=E[(θ^−E[θ^])2]+(E[θ^]−θ)2=Var(θ^)+Bias(θ^,θ)2 \begin{eqnarray} \text{MSE}(\hat{\theta}) = E [(\hat{\theta}-\theta)^2 ] …

12 variance  bias 

Eu estava lendo sobre métricas de regressão no python scikit-learn o manual e mesmo que cada um deles tem sua própria fórmula, eu não posso dizer intuitivamente o que é a diferença entre R2R2R^2 e pontuação variância e, portanto, quando usar um ou outro para avaliar o meu modelos.

12 regression  variance  scikit-learn  r-squared  model-evaluation 

Como a matriz de erros var / cov é calculada na prática por pacotes de análise estatística? Essa ideia é clara para mim em teoria. Mas não na prática. Quero dizer, se eu tiver um vetor de variáveis ​​aleatórias , entendo que a matriz de variância / covariância receberá o …

12 variance  error  covariance-matrix  beta-regression