Questions marquées «average»

La valeur attendue d'une variable aléatoire; ou une mesure de localisation pour un échantillon.

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Différence entre la moyenne des données puis l'ajustement et l'ajustement des données puis la moyenne
Le cas échéant, entre l'ajustement d'une ligne à plusieurs "expériences" distinctes, puis la moyenne des ajustements, ou la moyenne des données des expériences distinctes, puis l'ajustement des données moyennes. Permettez-moi d'expliquer: J'effectue des simulations informatiques qui génèrent une courbe, illustrée ci-dessous. Nous extrayons une quantité, appelons-la "A" en ajustant la …
10 error  fitting  average 
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Variations «moyennes»
J'ai besoin d'obtenir une sorte de "moyenne" parmi une liste de variances, mais j'ai du mal à trouver une solution raisonnable. Il y a une discussion intéressante sur les différences entre les trois moyennes pythagoriciennes (arithmétique, géométrique et harmonique) dans ce fil ; cependant, je ne pense toujours pas que …
10 variance  average 
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Comment comparer les événements observés aux événements attendus?
Supposons que j'ai un échantillon de fréquences de 4 événements possibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 et j'ai les probabilités attendues que mes événements se produisent: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Avec la somme des fréquences …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 
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Pourquoi un modèle statistique serait-il surchargé s'il était doté d'un énorme ensemble de données?
Mon projet actuel peut m'obliger à construire un modèle pour prédire le comportement d'un certain groupe de personnes. l'ensemble de données de formation ne contient que 6 variables (id est uniquement à des fins d'identification): id, age, income, gender, job category, monthly spend dans laquelle se monthly spendtrouve la variable …
8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 
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Moyennes de moyennes (de moyennes, de moyennes…)
Considérez l'expérience de biologie cellulaire suivante. Nous comparons différents traitements de cellules en culture. Chaque traitement est répliqué dans plusieurs puits (microtitrage) , indexés par la variable . Pour mesurer la réponse au traitement dans le puits , un total de micrographies ou champs non chevauchants sont enregistrés. Ensuite, pour …
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