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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Comment trouver la variance entre des points multidimensionnels?
Supposons que j'ai une matrice X qui est n par p, c'est-à-dire qu'elle a n observations, avec chaque observation dans l'espace p-dimensionnel. Comment trouver la variance de ces n observations? Dans le cas où p = 1, il me suffit d'utiliser la formule de variance régulière. Qu'en est-il des cas …
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Pourquoi les modèles «erreur dans X» ne sont-ils pas plus largement utilisés?
Lorsque l' on calcule l'erreur - type d'un coefficient de régression, nous ne tenons pas compte du caractère aléatoire dans la matrice de conception XXX . Dans OLS par exemple, on calcule var(β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta}) en tant que var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) = \sigma^2(X^TX)^{-1} Si le XXX était considéré comme aléatoire, la loi de la …
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Pourquoi Netflix passerait-il de son système de notation à cinq étoiles à un système de j'aime / n'aime pas?
Netflix avait l'habitude de baser ses suggestions sur les évaluations soumises par un utilisateur d'autres films / émissions. Ce système de notation avait cinq étoiles. Désormais, Netflix permet aux utilisateurs d'aimer / détester (pouce levé / pouce baissé) les films / émissions. Ils affirment qu'il est plus facile d'évaluer les …
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La moyenne et la variance existent-elles toujours pour les distributions familiales exponentielles?
Supposons qu'une variable aléatoire scalaire appartient à une famille exponentielle à paramètres vectoriels avec pdfXXX fX(x|θ)=h(x)exp(∑i=1sηi(θ)Ti(x)−A(θ))fX(x|θ)=h(x)exp⁡(∑i=1sηi(θ)Ti(x)−A(θ)) f_X(x|\boldsymbol \theta) = h(x) \exp\left(\sum_{i=1}^s \eta_i({\boldsymbol \theta}) T_i(x) - A({\boldsymbol \theta}) \right) où θ=(θ1,θ2,⋯,θs)Tθ=(θ1,θ2,⋯,θs)T{\boldsymbol \theta} = \left(\theta_1, \theta_2, \cdots, \theta_s \right )^T est le vecteur de paramètre et T(x)=(T1(x),T2(x),⋯,Ts(x))TT(x)=(T1(x),T2(x),⋯,Ts(x))T\mathbf{T}(x)= \left(T_1(x), T_2(x), \cdots,T_s(x) \right)^T est …
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Référence pour ?
Dans sa réponse à ma question précédente, @Erik P. donne l'expression où est l' excès de kurtosis de la distribution. Une référence à l'entrée Wikipedia sur la distribution de la variance de l'échantillon est donnée, mais la page wikipedia dit "la citation nécessaire".Var[s2]=σ4(2n−1+κn),Var[s2]=σ4(2n−1+κn), \mathrm{Var}[s^2]=\sigma^4 \left(\frac{2}{n-1} + \frac{\kappa}{n}\right) \>, κκ\kappa Ma …
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La transformation de r en Fisher z profite-t-elle d'une méta-analyse?
Habituellement, est transformé en Fisher pour tester la différence entre deux valeurs . Mais, lorsqu'une méta-analyse doit être effectuée, pourquoi devrions-nous prendre une telle mesure? Corrige-t-il l'erreur de mesure ou l'erreur non due à l'échantillonnage et pourquoi devrions-nous supposer que est une estimation imparfaite de la corrélation de la population?z …
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Moyenne et variance d'une distribution de Poisson gonflée à zéro
Quelqu'un peut-il montrer comment la valeur et la variance attendues du Poisson gonflé zéro, avec la fonction de masse de probabilité f(y)={π+(1−π)e−λ,(1−π)λye−λy!,if y=0if y=1,2....f(y)={π+(1−π)e−λ,if y=0(1−π)λye−λy!,if y=1,2.... f(y) = \begin{cases} \pi+(1-\pi)e^{-\lambda}, & \text{if }y=0 \\ (1-\pi)\frac{\lambda^{y}e^{-\lambda}}{y!}, & \text{if }y=1,2.... \end{cases} où est la probabilité que l'observation soit nulle par un processus …
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Sont ces formules de transformation P, LSD, MSD, HSD, CI, à SE comme une estimation exacte ou gonflé / conservateur de
Contexte Je mène une méta-analyse qui inclut des données publiées précédemment. Souvent, les différences entre les traitements sont signalées avec les valeurs P, les différences les moins significatives (LSD) et d'autres statistiques, mais ne fournissent aucune estimation directe de la variance. Dans le contexte du modèle que j'utilise, une surestimation …
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Pourquoi un arbre ensaché / un arbre forestier aléatoire a-t-il un biais plus élevé qu'un arbre de décision unique?
Si nous considérons un arbre de décision complet (c'est-à-dire un arbre de décision non élagué), il présente une variance élevée et un faible biais. L'ensachage et les forêts aléatoires utilisent ces modèles à variance élevée et les agrègent afin de réduire la variance et ainsi améliorer la précision des prévisions. …
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Moyenne de la distribution exponentielle inverse
Étant donné une variable aléatoire , quelles sont la moyenne et la variance de ?G = 1Oui= Ex p ( λ )Oui=EXp(λ)Y = Exp(\lambda)G = 1Ouig=1OuiG=\dfrac{1}{Y} Je regarde la distribution gamma inverse, mais la moyenne et la variance ne sont définies que pour et respectivement ...α > 2α > 1α>1\alpha>1α …
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Corrélation entre sinus et cosinus
Supposons que soit uniformément distribué sur . Laissez et . Montrer que la corrélation entre et est nulle.XXX[0,2π][0,2π][0, 2\pi]Y=sinXY=sin⁡XY = \sin XZ=cosXZ=cos⁡XZ = \cos XYYYZZZ Il semble que j'aurais besoin de connaître l'écart type du sinus et du cosinus, ainsi que leur covariance. Comment puis-je les calculer? Je pense que …
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