Запитання з тегом «standard-deviation»

Стандартне відхилення - це квадратний корінь дисперсії випадкової величини, його оцінювач або аналогічний показник поширення партії даних.

5
Як обчислити зважене стандартне відхилення? В Excel?
Отже, у мене є такий набір даних про відсотки: 100 / 10000 = 1% (0.01) 2 / 5 = 40% (0.4) 4 / 3 = 133% (1.3) 1000 / 2000 = 50% (0.5) Я хочу знайти стандартне відхилення відсотків, але зважене на обсяг їх даних. тобто перша і остання точки …

3
R: Випадковий ліс, який кидає NaN / Inf у помилці "виклику іноземної функції", незважаючи на відсутність набору даних NaN [закритий]
Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 2 роки тому . Я використовую caret, щоб запустити перехрещений випадковий ліс над набором даних. Змінна Y - фактор. У моєму наборі даних немає NaN, Inf …

4
Як виконати t-тест Стьюдента, що має лише розмір вибірки, середню вибірку та середню кількість населення?
Для тесту Стьюдента потрібно стандартне відхилення вибірки . Однак як же я обчислити коли відомі лише розмір вибірки та середня кількість вибірки?ттtссsссs Наприклад, якщо розмір вибірки становить а середня вибірка - , я спробую створити список із однакових вибірок зі значеннями кожному. Очікується, що стандартне відхилення вибірки дорівнює . Це …

5
Чому ми беремо квадратний дисперсійний корінь для створення стандартного відхилення?
Вибачте, якщо на це відповіли в іншому місці, я не зміг його знайти. Мені цікаво, чому ми беремо квадратний корінь , зокрема, дисперсії для створення стандартного відхилення? Що стосується взяття квадратного кореня, який дає корисне значення?


4
Інтуїція за стандартним відхиленням
Я намагаюся краще зрозуміти стандартне відхилення. З того, що я розумію, він є репрезентативним для середнього значення відмінностей набору спостережень у наборі даних від середнього значення для цього набору даних. Однак він НЕ насправді дорівнює середнім різницям, оскільки надає більшої ваги спостереженням далі від середнього. Скажіть, у мене така сукупність …

1
Стандартне відхилення спостережуваних спостережень
У мене є набір даних зразкових спостережень, які зберігаються як рахунки в межах діапазону. наприклад: min/max count 40/44 1 45/49 2 50/54 3 55/59 4 70/74 1 Тепер, знайти оцінку середнього з цього досить прямо. Просто використовуйте середнє значення (або медіану) кожного бункера діапазону як спостереження, а підрахунок як вагу …


3
Як інтерпретувати середньоквадратичну помилку (RMSE) проти стандартного відхилення?
Скажімо, у мене є модель, яка дає мені прогнозовані значення. Я обчислюю RMSE цих значень. А потім стандартне відхилення фактичних значень. Чи має сенс порівнювати ці два значення (дисперсії)? Я думаю, що якщо RMSE і стандартне відхилення схожі / однакові, то помилка / дисперсія моєї моделі є такою ж, як …

4
Як спроектувати новий вектор на простір PCA?
Після проведення аналізу основних компонентів (PCA) я хочу спроектувати новий вектор на простір PCA (тобто знайти його координати в системі координат PCA). Я розрахував PCA мовою R за допомогою prcomp. Тепер я повинен мати можливість помножити свій вектор на матрицю обертання PCA. Чи повинні головні компоненти в цій матриці розташовуватися …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

5
Чому ми використовуємо упереджену та оманливу формулу стандартного відхилення для нормального розподілу?
Мені це стало трохи шоком, коли я вперше зробив моделювання нормального розподілу Монте-Карло і виявив, що середнє значення стандартних відхилень від зразків, які мають розмір вибірки лише , виявилося значно меншим ніж, тобто, усереднюючи разів, використовується для генерування населення. Однак це добре відомо, якби рідко згадували, і я начебто знав, …

1
Яка стандартна похибка стандартного відхилення вибірки?
Я звідти прочитав, що стандартна помилка дисперсії вибірки SЕс2= 2 σ4N- 1------√SЕс2=2σ4N-1SE_{s^2} = \sqrt{\frac{2 \sigma^4}{N-1}} Яка стандартна похибка стандартного відхилення вибірки? Мені б здогадатися і сказати, що але я не впевнений.SЕс= SЕс2----√SЕс=SЕс2SE_{s} = \sqrt{SE_{s^2}}

4
Які правильні значення для точності та відкликання у кращих випадках?
Точність визначається як: p = true positives / (true positives + false positives) Чи правильно, що як true positivesі false positivesпідхід 0, точність наближається до 1? Те саме запитання для відкликання: r = true positives / (true positives + false negatives) Зараз я впроваджую статистичний тест, де мені потрібно обчислити …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

4
Може означати плюс одне стандартне відхилення перевищити максимальне значення?
Я маю середнє значення 74,10 та стандартне відхилення 33,44 для вибірки, яка має мінімум 0 та максимум 94,33. Професор запитує мене, як може означати, що плюс одне стандартне відхилення перевищує максимум. Я показав їй багато прикладів з цього приводу, але вона не розуміє. Мені потрібна деяка довідка, щоб показати її. …


Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.