Statistiken und Big Data dispersion

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So erkennen Sie polarisierte Meinungen von Benutzern (hohe und niedrige Sternebewertung)

Wenn ich ein Sternebewertungssystem habe, in dem Benutzer ihre Präferenz für ein Produkt oder einen Artikel ausdrücken können, wie kann ich statistisch feststellen, ob die Stimmen stark "geteilt" sind. Das heißt, selbst wenn der Durchschnitt für ein bestimmtes Produkt 3 von 5 ist, wie kann ich anhand der Daten feststellen, …

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Warum sind Dispersionsmaßnahmen weniger intuitiv als Zentralität?

Es scheint etwas in unserem menschlichen Verständnis zu geben, das es schwierig macht, die Idee der Varianz intuitiv zu erfassen. Im engeren Sinne ist die Antwort unmittelbar: Das Quadrieren wirft uns von unserem reflexiven Verständnis ab. Aber ist es nur die Varianz , die Probleme aufwirft, oder ist es die …

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Wie wird die Streuung in Worthäufigkeitsdaten gemessen?

Wie kann ich das Ausmaß der Streuung in einem Vektor von Wortzahlen quantifizieren? Ich suche nach einer Statistik, die für Dokument A hoch ist, weil sie viele verschiedene Wörter enthält, die selten vorkommen, und niedrig für Dokument B, weil sie ein Wort (oder einige Wörter) enthält, die häufig vorkommen. Wie …

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Die Rolle der Varianz im zentralen Grenzwertsatz

Ich habe irgendwo gelesen, dass der Grund, warum wir die Differenzen quadrieren, anstatt absolute Werte bei der Berechnung der Varianz zu verwenden, darin besteht, dass die Varianz, die auf die übliche Weise mit Quadraten im Nominator definiert wird, im zentralen Grenzwertsatz eine einzigartige Rolle spielt. Was genau ist dann die …

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Warum sind Pearsons Residuen einer negativen Binomialregression kleiner als die einer Poisson-Regression?

Ich habe diese Daten: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) Ich habe eine Poisson-Regression durchgeführt poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") Und eine negative binomiale Regression: require(MASS) nb_counts <- glm.nb(counts ~ predictor, data = df) Dann berechnete ich …

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Als «dispersion» getaggte Fragen