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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Was genau ist eine Distribution?
Ich weiß sehr wenig über Wahrscheinlichkeit und Statistik und möchte lernen. Ich sehe das Wort "Verteilung", das überall in verschiedenen Zusammenhängen verwendet wird. Beispielsweise hat eine diskrete Zufallsvariable eine "Wahrscheinlichkeitsverteilung". Ich weiß was das ist. Eine stetige Zufallsvariable hat eine Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion. Für ist das Integral von bis der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion die …
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Die Maschinengenauigkeit zur Steigerung des Gradienten nimmt mit zunehmender Anzahl von Iterationen ab
Ich experimentiere mit dem Algorithmus der Gradientenverstärkungsmaschine über das caretPaket in R. Unter Verwendung eines kleinen Datensatzes für Hochschulzulassungen habe ich den folgenden Code ausgeführt: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
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Unterschied zwischen den Begriffen "gemeinsame Verteilung" und "multivariate Verteilung"?
Ich schreibe über die Verwendung einer "gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsverteilung" für ein Publikum, das mit größerer Wahrscheinlichkeit die "multivariate Verteilung" verstehen würde, und überlege daher, die spätere zu verwenden. Dabei möchte ich aber nicht den Sinn verlieren. Wikipedia scheint darauf hinzuweisen, dass es sich um Synonyme handelt. Sind sie? Wenn nein, warum …
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Was ist die genaue Definition eines „Heywood-Falls“?
Ich habe den Begriff "Heywood-Fall" informell verwendet, um Situationen zu bezeichnen, in denen eine online durchgeführte, "endliche Antwort" iterativ aktualisierte Schätzung der Varianz aufgrund von numerischen Genauigkeitsproblemen negativ wurde. (Ich verwende eine Variante der Welford-Methode, um Daten hinzuzufügen und ältere Daten zu entfernen.) Ich hatte den Eindruck, dass sie auf …
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Wie ist der „Fundamentalsatz der Faktoranalyse“ auf PCA anwendbar, oder wie sind PCA-Ladungen definiert?
Ich bin gerade dabei, ein Dia-Set für die "Faktoranalyse" zu durchlaufen (PCA, soweit ich das beurteilen kann). Darin wird der "Fundamentalsatz der Faktoranalyse" abgeleitet, der besagt, dass die Korrelationsmatrix der in die Analyse Daten ( ) unter Verwendung der Matrix der Faktorladungen ( ) wiederhergestellt werden kann :RR\bf RAA\bf A …
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Confounder - Definition
Laut M. Katz in seinem Buch Multivariable Analysis (Abschnitt 1.2, Seite 6) ist „ ein Confounder mit dem Risikofaktor verbunden und steht in ursächlichem Zusammenhang mit dem Ergebnis. “ Warum muss der Confounder in ursächlichem Zusammenhang mit dem Ergebnis stehen? Wäre es genug sein für die confounder werden im Zusammenhang …
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Lehnen Sie die Nullhypothese ab, wenn
Dies ist eindeutig nur eine Frage der Definition oder Konvention und hat praktisch kaum Bedeutung. Wenn αα\alpha auf seinen traditionellen Wert von 0,05 eingestellt ist, wird ein Wert von 0,0500000000000 als statistisch signifikant angesehen oder nicht? Wird die Regel zur Definition der statistischen Signifikanz normalerweise als oder ?p < α …
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Was ist der Unterschied zwischen Wirksamkeit und Wirksamkeit bei der Bestimmung des Nutzens der Therapie "A" unter der Bedingung "B"?
Der Kontext dieser Frage befindet sich in einem Gesundheitsrahmen, dh es werden eine oder mehrere Therapien bei der Behandlung einer Erkrankung untersucht. Es scheint, dass selbst angesehene Forscher die Begriffe Wirksamkeit und Wirksamkeit verwechseln , indem sie sie austauschbar verwenden. Wie kann man Wirksamkeit gegen Wirksamkeit auf eine Weise denken, …
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bedeutet (x) Operator?
Ich habe das gesehen Betreiber überall in einiger Literatur ich auf Kausalitäts tue (siehe zum Beispiel des Wikipedia - Eintrag ). Ich kann jedoch keine formale und allgemeine Definition dieses Operators finden.do(x)do(x)do(x) Kann mir jemand einen guten Hinweis dazu geben? Ich interessiere mich eher für eine allgemeine Definition als für …
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Was ist Thompson Sampling für Laien?
Ich kann Thompson Sampling und seine Funktionsweise nicht verstehen . Ich las über Multi Arm Bandit und nachdem ich den Upper Confidence Bound Algorithmus gelesen hatte, schlugen viele Texte vor, dass Thompson Sampling eine bessere Leistung als UCB erbringt. Was ist Thompson Sampling? Zögern Sie nicht, Referenzartikel zum besseren Verständnis …
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Wie führt man eine Imputation von Werten in einer sehr großen Anzahl von Datenpunkten durch?
Ich habe einen sehr großen Datensatz und es fehlen ungefähr 5% zufällige Werte. Diese Variablen sind miteinander korreliert. Der folgende Beispiel-R-Datensatz ist nur ein Spielzeugbeispiel mit Dummy-korrelierten Daten. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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