Statistiche e Big Data variance

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Perché viene utilizzato il chi quadrato quando si crea un intervallo di confidenza per la varianza?

Questa è una domanda molto semplice. Perché utilizziamo una distribuzione chi square? Qual è il significato di questa distribuzione? Perché questa distribuzione viene utilizzata per creare un intervallo di confidenza per la varianza? Ogni posto in cui google per una spiegazione presenta semplicemente questo fatto, spiegando quando usare chi, ma …

15 variance chi-squared

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Legge della varianza totale come teorema di Pitagora

Supponiamo che XXX e YYY abbiano un secondo momento finito. Nello spazio di Hilbert di variabili casuali con secondo momento finito (con prodotto interno di T1,T2T1,T2T_1,T_2 definito da , ), possiamo interpretare come la proiezione sullo spazio di funzioni di .E(T1T2)E(T1T2)E(T_1T_2)||T||2=E(T2)||T||2=E(T2)||T||^2=E(T^2)E(Y|X)E(Y|X)E(Y|X)YYYXXX Sappiamo anche che la Legge della varianza totale legge …

15 variance conditional-expectation

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Perché stabilizziamo la varianza?

Mi sono imbattuto nella varianza stabilizzando la trasformazione mentre leggevo il metodo Kaggle Essay Eval . Usano una trasformazione di stabilizzazione della varianza per trasformare i valori kappa prima di prendere la loro media e poi trasformarli indietro. Anche dopo aver letto il wiki sulle trasformazioni di stabilizzazione della varianza …

15 variance mathematical-statistics

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Perché un albero decisionale ha una propensione bassa e una varianza elevata?

Domande Dipende se l'albero è poco profondo o profondo? O possiamo dire questo indipendentemente dalla profondità / livelli dell'albero? Perché il bias è basso e la varianza è alta? Spiega in modo intuitivo e matematico

15 machine-learning variance covariance cart bias

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Elevata varianza della convalida incrociata con esclusione

Ho letto più volte che la convalida incrociata "Leave-one-out" ha una varianza elevata a causa della grande sovrapposizione delle pieghe di allenamento. Tuttavia, non capisco perché: le prestazioni della convalida incrociata non dovrebbero essere molto stabili (bassa varianza) proprio perché i set di addestramento sono quasi identici? O sto avendo …

15 variance cross-validation bias

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C'è una quantità richiesta di varianza acquisita dal PCA per fare analisi successive?

Ho un set di dati con 11 variabili e PCA (ortogonale) è stato fatto per ridurre i dati. Decidere il numero di componenti da mantenere era evidente per me dalle mie conoscenze sull'argomento e sulla trama del ghiaione (vedi sotto) che due componenti principali (PC) erano sufficienti per spiegare i …

15 variance pca

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Come posso interpretare la matrice di covarianza da un adattamento di curva?

Non sono troppo bravo nelle statistiche, quindi mi scuso se questa è una domanda semplicistica. Sto adattando una curva ad alcuni dati, e talvolta i miei dati si adattano meglio a un esponenziale negativo nella forma , e talvolta l'adattamento è più vicino a . Tuttavia, a volte entrambi falliscono …

15 variance model-selection python curve-fitting covariance-matrix

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Come calcolare la varianza di una partizione di variabili

Sto eseguendo un esperimento in cui sto raccogliendo campioni (indipendenti) in parallelo, calcolo la varianza di ciascun gruppo di campioni e ora voglio combinare tutti per trovare la varianza totale di tutti i campioni. Sto facendo fatica a trovare una derivazione per questo in quanto non sono sicuro della terminologia. …

15 variance

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Qual è la definizione precisa di "caso Heywood"?

Avevo usato il termine "Caso Heywood" in modo un po 'informale per riferirmi a situazioni in cui una stima online "risposta limitata" aggiornata iterativamente della varianza è diventata negativa a causa di problemi di precisione numerica. (Sto usando una variante del metodo di Welford per aggiungere dati e rimuovere dati …

15 variance factor-analysis definition online

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Per quali modelli la distorsione dell'MLE diminuisce più velocemente della varianza?

Lasciate θ una stima di massima verosimiglianza di un vero parametro θ * di qualche modello. Poiché il numero di punti di dati n aumenta, l'errore ‖ θ - θ * ‖ tipicamente diminuisce O ( 1 / √θ^\hat\thetaθ∗\theta^*nn∥θ^−θ∗∥\lVert\hat\theta-\theta^*\rVertn )O(1/n−−√)O(1/\sqrt n). Usando la disuguaglianza e le proprietà del triangolo aspettativa, …

14 variance estimation maximum-likelihood bias

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Esiste una misura di "uniformità" della diffusione?

Ho cercato sul web, ma non sono riuscito a trovare nulla di utile. Sto fondamentalmente cercando un modo per misurare come "uniformemente" viene distribuito un valore. Come in, una distribuzione distribuita "uniformemente" come X : e una distribuzione distribuita "in modo non uniforme" Y approssimativamente della stessa media e deviazione …

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Come stimare i componenti di varianza con lmer per i modelli con effetti casuali e confrontarli con i risultati lme

Ho eseguito un esperimento in cui ho cresciuto diverse famiglie provenienti da due diverse popolazioni di origine. Ad ogni famiglia è stato assegnato uno di due trattamenti. Dopo l'esperimento ho misurato diversi tratti su ciascun individuo. Per verificare l'effetto del trattamento o della fonte, nonché la loro interazione, ho usato …

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Qual è la differenza tra varianza campionaria e varianza campionaria?

Qual è la differenza tra varianza campionaria e varianza campionaria? Sembrano uguali. No?

14 sampling variance sample

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Come usare la funzione test Levene in R?

Sono un principiante della statistica e R e ho dei problemi con l'uso della funzione Levene (vorrei verificare l'uguaglianza di varianza di due campioni). La documentazione dice che dovrei eseguire: levene.test (y, gruppo) Ma non ho idea di cosa dovrei mettere come y e gruppo? Ho due diversi campioni che …

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Caret glmnet vs cv.glmnet

Sembra esserci molta confusione nel confronto tra l'uso di glmnetinside caretper cercare un lambda ottimale e l'utilizzo cv.glmnetper fare lo stesso compito. Sono state poste molte domande, ad esempio: Modello di classificazione train.glmnet vs. cv.glmnet? Qual è il modo corretto di usare glmnet con il cursore? Convalida incrociata di `glmnet` …

14 r caret glmnet machine-learning neural-networks maximum softmax probability distributions mathematical-statistics random-variable cdf statistical-significance variance expected-value ratio sample-size reliability tolerance-interval wilcoxon-signed-rank self-study variance sampling mean machine-learning svm libsvm self-study sampling ranks data-visualization histogram machine-learning classification normal-distribution mathematical-statistics maximum-likelihood mixture predictive-models prediction seasonality

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