Questions marquées «variance»

L'écart quadratique attendu d'une variable aléatoire par rapport à sa moyenne; ou, l'écart quadratique moyen des données sur leur moyenne.

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Utilisation de la médiane pour calculer la variance
J'ai une variable aléatoire 1-D qui est extrêmement asymétrique. Afin de normaliser cette distribution, je veux utiliser la médiane plutôt que la moyenne. ma question est la suivante: puis-je calculer la variance de la distribution en utilisant la médiane dans la formule au lieu de la moyenne? c'est à dire …
10 variance  mean  median 
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Pourquoi l'ACP maximise-t-elle la variance totale de la projection?
Christopher Bishop écrit dans son livre Pattern Recognition and Machine Learning une preuve, que chaque composant principal consécutif maximise la variance de la projection à une dimension, après que les données ont été projetées dans l'espace orthogonal aux composants précédemment sélectionnés. D'autres montrent des preuves similaires. Cependant, cela prouve seulement …
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Modèle d'historique d'événement à temps discret (survie) dans R
J'essaie d'adapter un modèle à temps discret dans R, mais je ne sais pas comment le faire. J'ai lu que vous pouvez organiser la variable dépendante dans différentes lignes, une pour chaque observation de temps, et utiliser la glmfonction avec un lien logit ou cloglog. En ce sens, j'ai trois …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
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Qu'est-ce que la variance ponctuelle?
En lisant Les éléments de l'apprentissage statistique , j'ai rencontré le terme «variance ponctuelle» à plusieurs reprises. Bien que j'aie une vague idée de ce que cela signifie probablement, je serais reconnaissant de savoir Comment est-il défini? Comment est-il dérivé?
10 variance 
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Variance des résistances en parallèle
Supposons que vous ayez un ensemble de résistances R, qui sont toutes distribuées avec la moyenne μ et la variance σ. Considérons une section d'un circuit avec la disposition suivante: (r) || (r + r) || (r + r + r). La résistance équivalente de chaque partie est r, 2r …
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R régression linéaire variable catégorielle valeur «cachée»
Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant, la …
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 
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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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Variance des combinaisons linéaires de variables aléatoires corrélées
Je comprends la preuve que mais je ne comprends pas comment prouver la généralisation à des combinaisons linéaires arbitraires.Var(aX+bY)=a2Var(X)+b2Var(Y)+2abCov(X,Y),Var(aX+bY)=a2Var(X)+b2Var(Y)+2abCov(X,Y),Var(aX+bY) = a^2Var(X) +b^2Var(Y) + 2abCov(X,Y), Soit scalaires pour donc nous avons un vecteur , et un vecteur de variables aléatoires corrélées. Alors Comment prouvons-nous cela? J'imagine qu'il y a des preuves …
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Pour quel problème ou jeu les solutions optimales de variance et d'écart-type sont-elles adaptées?
Pour une variable aléatoire donnée (ou une population, ou un processus stochastique), l'attente mathématique est la réponse à une question Quelle prévision ponctuelle minimise la perte carrée attendue? . Aussi, c'est la solution optimale à un jeu Devinez la prochaine réalisation d'une variable aléatoire (ou un nouveau tirage d'une population), …
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Décomposition de la variance biaisée: terme pour l'erreur de prévision quadratique attendue moins l'erreur irréductible
Hastie et al. "Les éléments de l'apprentissage statistique" (2009) considèrent un processus de génération de données avec E ( ε ) = 0 et Var ( ε ) = σ 2 ε .Oui=f(X) + εY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon E (ε)=0E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0Var ( ε ) = σ2εVar(ε)=σε2\text{Var}(\varepsilon)=\sigma^2_{\varepsilon} Ils présentent la …
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