Запитання з тегом «independence»

Якщо XXX і YYY - дві випадкові величини, які можуть приймати лише два можливі стани, то як я можу показати, що Cov(X,Y)=0Cov(X,Y)=0Cov(X,Y) = 0 передбачає незалежність? Це суперечить тому, що я дізнався ще в той день, коли Cov(X,Y)=0Cov(X,Y)=0Cov(X,Y) = 0 не означає незалежності ... Підказка говорить, що починати з 111 …

14 covariance  independence 

Пояснюючи, чому некорельований не означає незалежних, є кілька прикладів, які передбачають купу випадкових змінних, але всі вони здаються такими абстрактними: 1 2 3 4 . Ця відповідь, здається, має сенс. Моя інтерпретація: Випадкова величина та її площа можуть бути неспорідненими (оскільки, мабуть, відсутність кореляції є чимось на зразок лінійної незалежності), …

14 correlation  independence  non-independent  garch  intuition 

Це питання натхнене міні-грою від Pokemon Soulsilver: Уявіть, що на цій 5х6 області приховано 15 бомб (EDIT: максимум 1 бомба / осередок): Тепер, як би ви оцінили ймовірність знайти бомбу на певному полі, враховуючи підсумки рядка / стовпця? Якщо ви подивитеся на колонку 5 (загальна кількість бомб = 5), то …

14 probability  estimation  chi-squared  independence  games 

З елементарної статистики я дізнався, що для загальної лінійної моделі, щоб умовиводи були дійсними, спостереження повинні бути незалежними. Якщо відбувається кластеризація, незалежність може більше не приводити до недійсного висновку, якщо це не враховується. Один із способів обліку такої кластеризації - це використання змішаних моделей. Я хотів би знайти приклад набору …

13 r  mixed-model  inference  independence 

Я хотів краще зрозуміти точний тест Фішера, тому я розробив наступний іграшковий приклад, де f і m відповідає чоловічому та жіночому, а n і y відповідає такому "споживання соди", як це: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Очевидно, це різке спрощення, але я не хотів, щоб …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Припустимо, у мене є спільна функція генерування моменту для спільного розподілу з CDF . Чи є необхідною і достатньою умовою незалежності і ? Я перевірив пару підручників, в яких згадувалась лише необхідність:MX,Y(s,t)MX,Y(s,t)M_{X,Y}(s,t)FX,Y(x,y)FX,Y(x,y)F_{X,Y}(x,y)MX,Y(s,t)=MX,Y(s,0)⋅MX,Y(0,t)MX,Y(s,t)=MX,Y(s,0)⋅MX,Y(0,t)M_{X,Y}(s,t)=M_{X,Y}(s,0)⋅M_{X,Y}(0,t)XXXYYY FX,Y(x,y)=FX(x)⋅FY(y)⟹MX,Y(s,t)=MX(s)⋅MY(t)FX,Y(x,y)=FX(x)⋅FY(y)⟹MX,Y(s,t)=MX(s)⋅MY(t)F_{X,Y}(x,y)=F_X(x)\cdot F_Y(y) \implies M_{X,Y}(s,t)=M_X(s) \cdot M_Y(t) Цей результат зрозумілий, оскільки незалежність означає . Оскільки MGF-поля маргіналів визначаються спільним …

12 probability  independence  joint-distribution  mgf 

Чи може хтось проілюструвати, як це робить Грег, але більш детально, як випадкові змінні можуть залежати, але мають нульову коваріацію? Грег, тут плакат, наводить приклад, використовуючи тут коло . Чи може хтось пояснити цей процес більш детально, використовуючи послідовність етапів, які ілюструють процес на декількох етапах? Крім того, якщо ви …

12 random-variable  covariance  independence 

Тут я запитую про те, що зазвичай роблять інші, щоб використовувати тест-квадрат чи для вибору функцій wrt для вибору функцій при контрольованому навчанні. Якщо я правильно розумію, чи перевіряють вони незалежність між кожною ознакою та результатом і чи порівнюють значення p між тестами для кожної функції? У http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson%27s_chi-squared_test , Хір-квадратний …

11 hypothesis-testing  chi-squared  feature-selection  independence  scikit-learn 

Почесне нагадування в статистиці - "некорельованість не означає незалежності". Зазвичай це нагадування доповнюється психологічно заспокійливим (і науково правильним) твердженням "коли, однак, дві змінні спільно нормально розподіляються , то некорельованість означає незалежність". Я можу збільшити кількість щасливих винятків з одного до двох: коли дві змінні розподілені Бернуллі , то знову ж …

11 probability  distributions  correlation  mathematical-statistics  independence 

Я намагаюся зрозуміти всю дисперсію / строкову помилку часового ряду фінансових доходів, і я думаю, що я застряг. У мене є серія щомісячних даних про повернення запасів (назвемо це ), яка очікувала значення 1,00795 та дисперсію 0,000228 (std. Dev - 0,01512). Я намагаюся обчислити найгірший випадок щорічної віддачі (скажімо, очікуване …

11 time-series  variance  independence  finance 

У mgcvпакеті Rє дві функції для встановлення тензорних взаємодій між продуктами: te()і ti(). Я розумію основний розподіл праці між двома (встановлення нелінійної взаємодії проти декомпозиції цієї взаємодії на основні ефекти та взаємодію). Чого я не розумію, це чому te(x1, x2)і ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)може давати (трохи) різні результати. …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Назва підсумовує моє запитання, але для наочності розглянемо наступний простий приклад. Нехай , i = 1, ..., n . Визначте: \ begin {рівняння} S_n = \ frac {1} {n} \ sum_ {i = 1} ^ n X_i \ end {рівняння} і \ початок {рівняння} T_n = \ frac {1} {n} …

10 normal-distribution  multivariate-analysis  independence  central-limit-theorem  joint-distribution 

Мені потрібно визначити, що таке тест на незалежність, без використання сильно статистичних термінів.

10 hypothesis-testing  independence  definition 

Я викладаю базовий курс статистики, і сьогодні я висвітлю тест незалежності для двох категорій та тест на однорідність. Ці два сценарії концептуально відрізняються, але можуть використовувати однакову тестову статистику та розподіл. При тесті на однорідність граничні підсумки для однієї з категорій вважаються частиною самої конструкції - вони представляють кількість досліджуваних, …

10 chi-squared  independence  heteroscedasticity  teaching 

Це лише приклад, на який я зустрічався кілька разів, тому у мене немає даних про вибірку. Запуск лінійної регресійної моделі в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1є суцільною змінною. x2категоричний і має три значення, наприклад "Низький", "Середній" та "Високий". Однак вихід, отриманий R, був би на кшталт: …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction