Запитання з тегом «variance»

Очікуване відхилення у квадраті випадкової величини від її середнього; або, середнє квадратичне відхилення даних про їх середнє значення.

2
Частка поясненої дисперсії в моделі зі змішаними ефектами
Я не знаю, чи це просили раніше, але я нічого не знайшов про це. Моє запитання полягає в тому, якщо хтось може надати хороший посилання, щоб дізнатися, як отримати пропорцію дисперсії, пояснену кожним із фіксованих та випадкових факторів у моделі зі змішаними ефектами.

1
Зважена варіація, ще один раз
Неупереджена зважена дисперсія вже була розглянута тут і в інших місцях, але все ще здається, що це дивовижна сум'яття. Здається, існує консенсус щодо формули, представленої у першому посиланні, а також у статті Вікіпедії . Це також виглядає як формула, яку використовують R, Mathematica та GSL (але не MATLAB). Однак стаття …

3
Максимальне значення коефіцієнта варіації для обмеженого набору даних
У ході дискусії після нещодавнього запитання про те, чи може стандартне відхилення перевищувати середнє, одне питання було порушено коротко, але ніколи не було повністю відповіді. Тому я прошу це тут. Розглянемо набір негативних чисел де для . Не потрібно, щоб були чіткими, тобто набір міг бути мультисетом. Середнє значення та …

3
Аналіз головних компонентів «назад»: скільки дисперсії даних пояснюється заданою лінійною комбінацією змінних?
Я провів аналіз головних компонентів шести змінних , , , , і . Якщо я правильно розумію, непроведений PC1 підказує мені, яка лінійна комбінація цих змінних описує / пояснює найбільшу дисперсію даних, а PC2 повідомляє мені, яка лінійна комбінація цих змінних описує наступну найбільшу дисперсію даних та ін.AAABBBCCCDDDEEEFFF Мені просто …

5
Міра "дисперсії" від матриці коваріації?
Якщо дані дорівнюють 1d, дисперсія показує, наскільки точки даних відрізняються одна від одної. Якщо дані багатовимірні, ми отримаємо матрицю коваріації. Чи є міра, яка дає єдине число того, чим точки даних відрізняються взагалі для багатовимірних даних? Я вважаю, що може бути вже багато рішень, але я не впевнений, що правильно …

2
Чому стандартне відхилення визначається як sqrt дисперсії, а не як sqrt суми квадратів над N?
Сьогодні я викладав вступний клас статистики, і студент підійшов до мене із запитанням, яке я перефразую тут так: "Чому стандартне відхилення визначається як sqrt дисперсії, а не як sqrt суми квадратів над N?" Визначимо дисперсію популяції: σ2=1N∑(xi−μ)2σ2=1N∑(xi−μ)2\sigma^2=\frac{1}{N}\sum{(x_i-\mu)^2} І стандартне відхилення: σ=σ2−−√=1N√∑(xi−μ)2−−−−−−−−−−√σ=σ2=1N∑(xi−μ)2\sigma=\sqrt{\sigma^2}=\frac{1}{\sqrt{N}}\sqrt{\sum{(x_i-\mu)^2}} . Інтерпретація ми можемо дати σσ\sigma , що вона …

2
Які попередні розподіли могли / повинні бути використані для дисперсії в ієрархічній байєсанській моделі, коли середня дисперсія представляє інтерес?
У своїй широко цитованій статті Попередні розподіли щодо параметрів дисперсії в ієрархічних моделях (916 цитування до цих пір в Google Академія) Гельман пропонує, що хорошими неінформативними попередніми розподілами для дисперсії в ієрархічній баєсовій моделі є рівномірний розподіл і розподіл на пів t. Якщо я правильно розумію, це працює добре, коли …

3
Коли було б доцільно повідомити про дисперсію замість стандартного відхилення?
Я провів аналіз, в якому я моделював різні компоненти дисперсії. Звітуючи результати в таблиці, набагато більш стисло повідомляти про стандартні відхилення замість дисперсій. Отже, це приводить мене до питання - чи є коли-небудь причина повідомляти про відхилення замість стандартного відхилення? Чи доречніше звітувати одне за одним?

2
Лінійність дисперсії
Я думаю, що дві наступні формули вірні: Var(aX)=a2Var(X)Var(aX)=a2Var(X) \mathrm{Var}(aX)=a^2 \mathrm{Var}(X) а a - постійне число якщо,незалежніVar(X+Y)=Var(X)+Var(Y)Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y) \mathrm{Var}(X + Y)=\mathrm{Var}(X)+\mathrm{Var}(Y) XXXYYY Однак я не впевнений, що не так із наведеним нижче: Var(2X)=Var(X+X)=Var(X)+Var(X)Var(2X)=Var(X+X)=Var(X)+Var(X)\mathrm{Var}(2X) = \mathrm{Var}(X+X) = \mathrm{Var}(X) + \mathrm{Var}(X) що не дорівнює , тобто .22Var(X)22Var(X)2^2 \mathrm{Var}(X)4Var(X)4Var(X)4\mathrm{Var}(X) Якщо припустити, що - це вибірка, …

5
Що означає "фактично" об'єднана дисперсія?
Я нобіль у статистиці, тож чи можете ви, хлопці, допомогти мені тут. Моє запитання таке: Що насправді означає об'єднана дисперсія ? Коли я шукаю формулу для об'єднаної дисперсії в Інтернеті, я знаходжу багато літератури, використовуючи наступну формулу (наприклад, тут: http://math.tntech.edu/ISR/Mathematical_Statistics/Introduction_to_Statistic_Tests/thispage/newnode19.html ): S2p=S21(n1−1)+S22(n2−1)n1+n2−2Sp2=S12(n1−1)+S22(n2−1)n1+n2−2\begin{equation} \label{eq:stupidpooledvar} \displaystyle S^2_p = \frac{S_1^2 (n_1-1) + S_2^2 …
15 variance  mean  pooling 

5
Варіант статистичних змін у двох відбіркових форматах Формули 1
Я щойно прочитав цю статтю BBC про відбірковий формат у Формулі 1. Організатори бажають зробити класифікацію менш передбачуваною, тобто збільшити статистичну різницю в результаті. Промальовуючи декілька несуттєвих деталей, на даний момент водії займають рейтинг у своєму кращому одиночному колі з (за конкретністю) двох спроб. Один керівник F1, Жан Тодт, запропонував, …
15 variance 

2
Питання про відхилення відхилення відхилення
Я намагаюся зрозуміти компромісію зміщення зміщення, співвідношення між зміщенням оцінювача та зміщенням моделі та співвідношення між дисперсією оцінювача та дисперсією моделі. Я прийшов до таких висновків: Ми схильні перевищувати дані, коли ми нехтуємо зміщенням оцінювача, тобто тоді, коли ми прагнемо лише мінімізувати зміщення моделі, нехтуючи дисперсією моделі (іншими словами, ми …

3
Прогнозування дисперсії гетеросептичних даних
Я намагаюся зробити регресію на гетеросептичних даних, де я намагаюся передбачити відхилення помилок, а також середні значення з точки зору лінійної моделі. Щось на зразок цього: y(x,t)ξ(x,t)y¯(x,t)σ(x,t)=y¯(x,t)+ξ(x,t),∼N(0,σ(x,t)),=y0+ax+bt,=σ0+cx+dt.y(x,t)=y¯(x,t)+ξ(x,t),ξ(x,t)∼N(0,σ(x,t)),y¯(x,t)=y0+ax+bt,σ(x,t)=σ0+cx+dt.\begin{align}\\ y\left(x,t\right) &= \bar{y}\left(x,t\right)+\xi\left(x,t\right),\\ \xi\left(x,t\right) &\sim N\left(0,\sigma\left(x,t\right)\right),\\ \bar{y}\left(x,t\right) &= y_{0}+ax+bt,\\ \sigma\left(x,t\right) &= \sigma_{0}+cx+dt. \end{align} y(x,t)y(x,t)y(x,t)xxxttty¯(x,t)y¯(x,t)\bar{y}(x,t)xxxtttξ(x,t)ξ(x,t)\xi(x,t)x,tx,tx,txxxttt y¯y¯\bar{y} σσ\sigmay0,a,b,σ0,cy0,a,b,σ0,cy_0, a, b, \sigma_0, cddd

6
Як виявити поляризовані думки користувачів (високі та низькі рейтинги зірок)
Якщо у мене є система оцінок зірок, де користувачі можуть висловити перевагу товару чи предмету, як я можу статистично визначити, якщо голоси сильно «розділені». Тобто, навіть якщо середній показник для кожного продукту становить 3 з 5, як я можу виявити, що це розділення 1-5 проти консенсусу 3, використовуючи лише дані …

1
Яка інтуїція за обмінними зразками під нульовою гіпотезою?
Перестановочні тести (також називаються тестом рандомизації, тестом на повторну рандомізацію або точним тестом) дуже корисні і корисні, коли припущення про нормальний розподіл, необхідне, наприклад, t-testне виконується, і при перетворенні значень за ранжуванням непараметричний тест, як-от Mann-Whitney-U-test, призведе до втрати більше інформації. Однак одне і єдине припущення не слід оминути увагою …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

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.