Domande taggate «independence»

Gli eventi (o variabili casuali) sono indipendenti quando le informazioni su alcuni di essi non dicono nulla sulla probabilità di occorrenza (/ distribuzione) degli altri. Non utilizzare invece questo tag per l'uso di variabili indipendenti [predittore].

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Il paradosso dei dati iid (almeno per me)
Per quanto riguarda la mia aggregati (e scarse) conoscenze sulle statistiche permessi, ho capito che se X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,..., X_n sono variabili casuali, quindi come implica il termine sono indipendenti e identicamente distribuite. La mia preoccupazione qui è l'ex di proprietà di campioni iid, in cui si legge: p(Xn|Xi1,Xi2,...,Xik)=p(Xn),p(Xn|Xi1,Xi2,...,Xik)=p(Xn),p(X_{n}|X_{i_1},X_{i_2},...,X_{i_k}) = p(X_{n}), …
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Tecniche di aumento dei dati per set di dati generali?
In molte applicazioni di apprendimento automatico, i cosiddetti metodi di aumento dei dati hanno permesso di costruire modelli migliori. Ad esempio, supponi un set di addestramento di immagini di cani e gatti. Ruotando, specchiando, regolando il contrasto, ecc. È possibile generare immagini aggiuntive da quelle originali.100100100 Nel caso delle immagini, …
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Quali sono i valori corretti per precisione e richiamo nei casi limite?
La precisione è definita come: p = true positives / (true positives + false positives) È corretto che, come true positivese false positivesavvicinarsi a 0, la precisione si avvicina a 1? Stessa domanda da ricordare: r = true positives / (true positives + false negatives) Attualmente sto implementando un test …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
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Significato in linguaggio semplice di test "dipendenti" e "indipendenti" nella letteratura sui confronti multipli?
Sia nella letteratura sulla percentuale di errori a livello familiare (FWER) che sulla percentuale di scoperta falsa (FDR), si dice che particolari metodi di controllo della FWER o della FDR siano appropriati per test dipendenti o indipendenti. Ad esempio, nel documento del 1979 "Una semplice procedura di prova multipla in …
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Correlazione diversa da zero implica dipendenza?
Sappiamo che la correlazione zero non implica indipendenza. Mi interessa sapere se una correlazione diversa da zero implica dipendenza, ovvero se per alcune variabili casuali e Y , possiamo dire in generale che f_ {X, Y} (x, y) \ ne f_X (x) f_Y (y) ?Corr(X,Y)≠0Corr(X,Y)≠0\text{Corr}(X,Y)\ne0XXXYYYfX,Y(x,y)≠fX(x)fY(y)fX,Y(x,y)≠fX(x)fY(y)f_{X,Y}(x,y) \ne f_X(x) f_Y(y)
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Perché l'indipendenza implica zero correlazione?
Prima di tutto, non lo sto chiedendo: Perché la correlazione zero non implica l'indipendenza? Questo è affrontato (piuttosto bene) qui: /math/444408/why-does-zero-correlation-not-imply-independence Quello che sto chiedendo è l'opposto ... diciamo che due variabili sono completamente indipendenti l'una dall'altra. Non potrebbero avere una piccola correlazione per caso? Non dovrebbe essere ... l'indipendenza …
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Test per il campionamento IID
Come testereste o verifichereste che il campionamento sia IID (indipendente e distribuito in modo identico)? Nota che non intendo gaussiano e identicamente distribuito, solo IID. E l'idea che mi viene in mente è quella di dividere ripetutamente il campione in due sottocampioni di uguale dimensione, eseguire il test di Kolmogorov-Smirnov …
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