Запитання з тегом «distributions»

Чи є заходи подібності чи відстані між двома симетричними матрицями коваріації (обидві мають однакові розміри)? Я маю на увазі аналоги KL-розбіжності двох розподілів ймовірностей або евклідової відстані між векторами, за винятком матриць. Я думаю, було б досить багато вимірювань подібності. В ідеалі я також хотів би перевірити нульову гіпотезу про …

28 distributions  hypothesis-testing  covariance-matrix  kullback-leibler  information-theory 

Я щойно натрапив на цю статтю , в якій описано, як обчислити повторюваність (він же - надійність, також внутрішньокласова кореляція) вимірювання за допомогою моделювання змішаних ефектів. R-код буде: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Більшість стандартних розподілів у R мають сімейство команд - pdf / pmf, cdf / cmf, quantile, випадкові відхилення (наприклад, dnorm, pnorm, qnorm, rnorm). Я знаю, що досить просто використовувати деякі стандартні команди для відтворення цих функцій для дискретних рівномірних розподілів, але чи вже є вподобане сімейство функцій для моделювання дискретних …

28 r  distributions  uniform 

Відповіді (визначення), визначені у Вікіпедії, є, мабуть, трохи критиками для тих, хто не знає вищу математику / статистику. У математичних термінах, статистична модель зазвичай вважаються як пара ( ), де S є безліч можливих спостережень, тобто вибіркового простору, а P являє собою безліч імовірнісних розподілів на S .S, СS,PS, \mathcal{P}SSSПP\mathcal{P}SSS …

28 distributions  model  terminology 

Я хотів би зрозуміти, чому в моделі OLS розподіляється RSS (залишкова сума квадратів) ( - кількість параметрів у моделі, кількість спостережень).χ2⋅(n−p)χ2⋅(n−p)\chi^2\cdot (n-p)pppnnn Прошу вибачення за те, що я задав таке основне запитання, але, здається, я не в змозі знайти відповідь в Інтернеті (або в моїх, більш орієнтованих на додатків, підручниках).

28 regression  distributions  least-squares 

Коли я використовую GAM, це дає мені залишковий коефіцієнт DF (останній рядок у коді). Що це означає? Виходячи за приклад GAM, загалом, чи може число ступенів свободи бути нецілим числом?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Я досить новачок у байєсівській статистиці, і я натрапив на виправлену кореляційну міру, SparCC , яка використовує процес Діріхле у підставці його алгоритму. Я намагався пройти алгоритм поетапно, щоб зрозуміти, що відбувається, але я не впевнений, що саме робить alphaвекторний параметр при розподілі Діріхле і як він нормалізує alphaвекторний параметр? …

26 distributions  bayesian  dirichlet-distribution 

Різні тести гіпотез, такі як тест GOF , Колмогоров-Смирнов, Андерсон-Дарлінг тощо, дотримуються цього основного формату:χ2χ2\chi^{2} H0H0H_0 : Дані відповідають наведеному розподілу. H1H1H_1: The data do not follow the given distribution. Typically, one assesses the claim that some given data follows some given distribution, and if one rejects H0H0H_0, the data …

26 hypothesis-testing  distributions  goodness-of-fit  ecdf 

Яка інтуїтивно зрозуміла різниця між випадковою змінною, що сходиться у ймовірності, порівняно з випадковою змінною, що сходить у розподілі? Я прочитав численні визначення та математичні рівняння, але це не дуже допомагає. (Будь ласка, майте на увазі, я студент, який вивчає економетрику.) Як випадкова змінна може сходитися до одного числа, а …

26 distributions  random-variable  convergence  intuition 

Днями я перебіг цю щільність. Хтось назвав це ім'я? f(x)=log(1+x−2)/2πf(x)=log⁡(1+x−2)/2πf(x) = \log(1 + x^{-2}) / 2\pi Щільність є нескінченною на початку, і вона також має жирові хвости. Я бачив, що він використовувався як попередній розподіл у контексті, коли очікувалося, що багато спостережень будуть невеликими, хоча великі значення також очікувалися.

26 distributions  probability 

Я читаю про квантильну функцію, але мені це не зрозуміло. Чи можете ви надати більш зрозуміле пояснення, ніж подане нижче? Оскільки cdf ЖЖF є монотонно зростаючою функцією, він має зворотну; позначимо це через Ж- 1Ж-1F^{−1} . Якщо ЖЖF - cdf з ХХX , то Ж- 1( α )Ж-1(α)F^{−1}(\alpha) - значення …

26 distributions  cdf  inverse-cdf  quantile-function 

При лінійній регресії передбачається, що кожне передбачуване значення було вибране з нормального розподілу можливих значень. Дивись нижче. Але чому передбачається, що кожне передбачуване значення походить від нормального розподілу? Як лінійна регресія використовує це припущення? Що робити, якщо можливі значення зазвичай не розподіляються?

26 regression  probability  distributions  normal-distribution  modeling 

Я пишу кандидатську дисертацію і зрозумів, що надмірно покладаюся на графіки, щоб порівняти розподіли. Які ще альтернативи вам подобаються для досягнення цього завдання? Я також хотів би запитати, чи знаєте ви будь-який інший ресурс, як галерея R, в якій я можу надихнути себе різними ідеями щодо візуалізації даних.

25 r  distributions  data-visualization  boxplot  relative-distribution 

Читаючи про 2-зразковий тест KS, я розумію, що саме він робить, але не розумію, чому він працює . Іншими словами, я можу виконати всі кроки для обчислення емпіричних функцій розподілу, знайти максимальну різницю між двома, щоб знайти D-статистику, обчислити критичні значення, перетворити D-статистику в p-значення тощо. Але я поняття не …

25 distributions  statistical-significance  nonparametric  kolmogorov-smirnov 

Назва - це питання. Мені кажуть, що співвідношення та обертання випадкових величин часто є проблематичними. Мається на увазі те, що очікування часто не існує. Чи є просте, загальне пояснення цього?

25 probability  distributions  random-variable  expected-value  ratio