Als «definition» getaggte Fragen

Dieses Tag enthält Fragen zu Definitionen statistischer Begriffe. Verwenden Sie ein allgemeineres Tag [Terminologie] für Fragen zur statistischen Sprache, bei denen es nicht speziell um Definitionen geht.

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Der Wikipedia-Eintrag zur Wahrscheinlichkeit ist nicht eindeutig
Ich habe eine einfache Frage bezüglich "bedingter Wahrscheinlichkeit" und "Wahrscheinlichkeit". (Ich habe diese Frage hier bereits untersucht , aber ohne Erfolg.) Es beginnt auf der Wikipedia- Seite zur Wahrscheinlichkeit . Sie sagen das: Die Wahrscheinlichkeit eines Satzes von Parameterwerten θθ\theta bei gegebenen Ergebnissen xxx ist gleich der Wahrscheinlichkeit dieser beobachteten …
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Welche Intuition steckt dahinter, Vollständigkeit in einer Statistik als unmöglich zu definieren, um daraus einen unverzerrten Schätzer von
In der klassischen Statistik gibt es die Definition, dass eine Statistik TTT eines Datensatzes y1, … , Yny1,…,yny_1, \ldots, y_n für einen Parameter θθ\theta als vollständig definiert ist. Es ist unmöglich, daraus nichttrivial einen unverzerrten Schätzer von 000 zu bilden . Das heißt, hat die einzige Möglichkeit , Eh ( …
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Was sind die korrekten Werte für Präzision und Rückruf in Randfällen?
Präzision ist definiert als: p = true positives / (true positives + false positives) Ist es richtig, dass sich die Genauigkeit 1 nähert true positivesund false positivessich 0 nähert? Gleiche Frage zum Rückruf: r = true positives / (true positives + false negatives) Ich führe derzeit einen statistischen Test durch, …
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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Was ist in einem Namen: Hyperparameter
In einer Normalverteilung haben wir also zwei Parameter: mean und varance . Im Buch Mustererkennung und maschinelles Lernen taucht plötzlich ein Hyperparameter in den Regularisierungsbegriffen der Fehlerfunktion auf.μμ\muσ2σ2\sigma^2λλ\lambda Was sind Hyperparameter? Warum heißen sie so? Und wie unterscheiden sie sich intuitiv von Parametern im Allgemeinen?
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Was bedeutet „Wahrscheinlichkeit wird nur bis zu einer multiplikativen Proportionalitätskonstante definiert“ in der Praxis?
Ich lese einen Artikel, in dem die Autoren von einer Diskussion über die Schätzung der maximalen Wahrscheinlichkeit zu Bayes 'Theorem führen, angeblich als Einführung für Anfänger. Als Beispiel für die Wahrscheinlichkeit beginnen sie mit einer Binomialverteilung: p(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,\theta) = \binom{n}{x}\theta^x(1-\theta)^{n-x} und loggen Sie dann beide Seiten ℓ(θ|x,n)=xln(θ)+(n−x)ln(1−θ)ℓ(θ|x,n)=xln⁡(θ)+(n−x)ln⁡(1−θ)\ell(\theta|x, n) = x \ln …
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Was ist die Definition einer symmetrischen Verteilung?
Was ist die Definition einer symmetrischen Verteilung? Jemand hat mir erzählt, dass eine Zufallsvariable genau dann aus einer symmetrischen Verteilung stammt, wenn und dieselbe Verteilung haben. Aber ich denke, diese Definition ist teilweise richtig. Weil ich ein Gegenbeispiel und . Offensichtlich hat es eine symmetrische Verteilung, aber und haben unterschiedliche …
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Was genau heißt in PCA „Hauptkomponente“?
Angenommen, ist der Vektor, der die Varianz der Projektion der Daten mit der Entwurfsmatrix maximiert .XuuuXXX Nun habe ich Materialien gesehen, die als (ersten) Hauptbestandteil der Daten bezeichnen, der auch der Eigenvektor mit dem größten Eigenwert ist.uuu Ich habe jedoch auch gesehen, dass die Hauptkomponente der Daten .XuXuX u Offensichtlich …
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Gibt es mehr als eine „Medianformel“?
Wenn sich Personen in meiner Arbeit auf den "Mittelwert" eines Datensatzes beziehen, beziehen sie sich normalerweise auf den arithmetischen Mittelwert (dh "Durchschnitt" oder "Erwartungswert"). Wenn ich den geometrischen Mittelwert bereitstellen würde, würden die Leute wahrscheinlich denken, dass ich hinterhältig oder nicht hilfreich bin, da die Definition von "Mittelwert" im Voraus …
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