Questions marquées «variance»

J'étudie deux populations géographiquement isolées de la même espèce. En examinant les distributions, je vois que les deux sont bimodales (il y a une certaine saisonnalité dans leur occurrence), mais les pics dans une population sont beaucoup plus élevés et beaucoup plus étroits (c'est-à-dire que la variance des pics locaux …

8 distributions  statistical-significance  variance 

Dans une distribution de Poisson, la moyenne est égale à la variance. Je voudrais trouver un intervalle de confiance de la variance. Mon raisonnement ci-dessous est-il correct? En utilisant le théorème de la limite centrale, je construis un intervalle de confiance à 95% pour la moyenneμμ\mu L ≤ μ ≤ …

8 confidence-interval  variance  poisson-distribution 

J'ai quelques questions de base concernant l'ACP (analyse en composantes principales) et LDA (analyse discriminante linéaire): Dans l'ACP, il existe un moyen de calculer la proportion de la variance expliquée. Est-il également possible pour LDA? Si c'est le cas, comment? La sortie «Proportion de trace» de la ldafonction (dans la …

8 r  variance  pca  discriminant-analysis 

Nous savons que si un estimateur est un estimateur sans biais de thêta et si sa variance tend vers 0 alors que n tend vers l'infini, alors c'est un estimateur cohérent pour thêta. Mais c'est une condition suffisante et non nécessaire. Je cherche un exemple d'estimateur cohérent mais dont la …

8 probability  variance  mathematical-statistics  unbiased-estimator  consistency 

J'ai deux groupes de 10 participants qui ont été évalués trois fois au cours d'une expérience. Pour tester les différences entre les groupes et entre les trois évaluations, j'ai exécuté une ANOVA de conception mixte 2x3 avec group(contrôle, expérimental), time(premier, deuxième, trois) et group x time. Les deux timeet grouprésulté …

8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 

Soit variables de séries temporelles et la covariance entre deux paires quelconques de celles-ci est connue.X,A,B,C,DX,A,B,C,DX,A,B,C,D Supposons que nous voulons trouver , où a, b, c, d sont des constantes.cov(X,aA+bB+cC+dD)cov(X,aA+bB+cC+dD)\textrm{cov}(X,aA + bB + cC + dD)a,b,c,da,b,c,da,b,c,d Existe-t-il un moyen de le faire sans développer E[(X−E[X])(aA+......)]E[(X−E[X])(aA+......)]E[(X-E[X])(aA+......)] ?

8 correlation  variance  covariance 

J'ai 4 groupes que je compare à un critère. Dans l'un de mes groupes, tous les participants ont répondu de la même manière sur chaque point, c'est-à-dire qu'il n'y a pas de variance. Comment gérer cela dans mon ANOVA? Aussi, que dois-je en faire dans le test que je lance …

8 hypothesis-testing  anova  variance  t-test 

Le test z pour comparer deux proportions est . Il est généralement défini quez=p^1−p^2Var(p^1−p^2)√z=p^1−p^2Var(p^1−p^2)\newcommand{\p}{\hat{p}}\newcommand{\v}{\mathrm{Var}} z=\frac{\p_1-\p_2}{\sqrt{\v(\p_1-\p_2)}} Var(p^1−p^2)=p^(1−p^)(1/n1+1/n2),Var(p^1−p^2)=p^(1−p^)(1/n1+1/n2),\v(\p_1-\p_2)=\p(1-\hat{p})(1/n_1+1/n_2), où p^=n1p^1+n2p^2n1+n2.p^=n1p^1+n2p^2n1+n2.\p=\frac{n_1 \p_1+n_2 \p_2}{n_1+n_2}. Y a-t-il une référence écrite qui me légitime à la place d'utiliser la variance non regroupée, c'est-à-dire V a r (p^1-p^2) =p^1( 1 -p^1)n1+p^2( 1 -p^2)n2?Vuner(p^1-p^2)=p^1(1-p^1)n1+p^2(1-p^2)n2?\v(\p_1-\p_2)=\frac{\p_1(1-\p_1)}{n_1}+\frac{\p_2(1-\p_2)}{n_2}?

8 variance  proportion  hypothesis-testing 

Étant donné une matrice de données de 1000000 observations 100 entités, existe-t-il un moyen rapide de construire une approximation tridiagonale ? On pourrait alors factoriser , tous 0 sauf et L_ {ii} , et faire une décorrélation rapide (blanchiment) en résolvant L x = x_ {blanc} . (Par "rapide", je …

8 variance  approximation  covariance-matrix 

J'ai quelques centaines d'estimations d'un paramètre calculé à partir de deux modèles différents et je voudrais savoir si ces paramètres ont des variances différentes. Qu'est-ce qu'un test simple pour comparer les variances de ces paramètres? (sens simple, moindres hypothèses).

8 hypothesis-testing  variance  mean 

Selon l'aide de Microsoft Excel: VAR utilise la formule suivante: où x est la MOYENNE moyenne de l'échantillon (nombre1, nombre2,…) et n est la taille de l'échantillon. Ne devrait-il pas être n, plutôt que n - 1, dans le dénominateur?

8 variance  excel  unbiased-estimator 

J'ai été horrifié de découvrir récemment que Matlab renvoie pour la variance d' échantillon d'une entrée scalaire:000 >> var(randn(1),0) %the '0' here tells var to give sample variance ans = 0 >> var(randn(1),1) %the '1' here tells var to give population variance ans = 0 D'une certaine manière, la variance …

8 r  variance  matlab