Als «independence» getaggte Fragen

Ereignisse (oder Zufallsvariablen) sind unabhängig, wenn Informationen zu einigen von ihnen nichts über die Wahrscheinlichkeit des Auftretens (/ der Verteilung) der anderen aussagen. Bitte verwenden Sie dieses Tag NICHT für die unabhängige Variablenverwendung [Prädiktor].

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Ein Beispiel: LASSO-Regression unter Verwendung von glmnet für binäre Ergebnisse
Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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Generieren Sie eine Zufallsvariable mit einer definierten Korrelation zu einer oder mehreren vorhandenen Variablen.
Für eine Simulationsstudie muss ich Zufallsvariablen generieren, die eine vorab festgelegte (Populations-) Korrelation zu einer vorhandenen Variablen .Y.YY Ich sah in die RPakete copulaund CDVineder Zufall multivariate Verteilungen mit einer bestimmten Abhängigkeitsstruktur erzeugen kann. Es ist jedoch nicht möglich, eine der resultierenden Variablen an eine vorhandene Variable zu binden. Anregungen …
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Erhöht 10 Köpfe hintereinander die Wahrscheinlichkeit, dass der nächste Wurf ein Schwanz ist?
Ich gehe davon aus, dass Folgendes zutrifft: Wenn Sie von einer fairen Münze ausgehen und beim Werfen einer Münze 10 Köpfe hintereinander werfen, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass die nächste Münze einen Schwanz wirft , nicht, unabhängig von der Wahrscheinlichkeit und / oder dem statistischen Jargon (entschuldigen Sie die Wortspiele). Unter …
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Kovarianz und Unabhängigkeit?
Ich habe aus meinem Lehrbuch gelesen, dass nicht garantiert, dass X und Y unabhängig sind. Aber wenn sie unabhängig sind, muss ihre Kovarianz 0 sein. Ich konnte mir noch kein richtiges Beispiel vorstellen; könnte jemand eine besorgen?cov(X,Y)=0cov(X,Y)=0\text{cov}(X,Y)=0
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Bedeutet statistische Unabhängigkeit einen Mangel an Kausalität?
Zwei Zufallsvariablen A und B sind statistisch unabhängig. Das bedeutet im DAG des Prozesses: und natürlich . Aber heißt das auch, dass es von B nach A keine Haustür gibt?(A⊥⊥B)(A⊥⊥B)(A {\perp\!\!\!\perp} B)P(A|B)=P(A)P(A|B)=P(A)P(A|B)=P(A) Denn dann sollten wir . Wenn dies der Fall ist, bedeutet statistische Unabhängigkeit dann automatisch einen Mangel an …
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Wenn X und Y nicht korreliert sind, sind X ^ 2 und Y auch nicht korreliert?
Wenn zwei Zufallsvariablen und nicht korreliert sind, können wir dann auch wissen, dass und korreliert sind? Meine Hypothese lautet ja.XXXYYYX2X2X^2YYY E [ X Y ] = E [ X ] E [ Y ]X,YX,YX, Y unkorreliert bedeutet oderE[XY]=E[X]E[Y]E[XY]=E[X]E[Y]E[XY]=E[X]E[Y] E[XY]=∫xyfX(x)fY(y)dxdy=∫xfX(x)dx∫yfY(y)dy=E[X]E[Y]E[XY]=∫xyfX(x)fY(y)dxdy=∫xfX(x)dx∫yfY(y)dy=E[X]E[Y] E[XY]=\int xy f_X(x)f_Y(y)dxdy=\int xf_X(x)dx\int yf_Y(y)dy=E[X]E[Y] Bedeutet das auch folgendes? E[X2Y]=∫x2yfX(x)fY(y)dxdy=∫x2fX(x)dx∫yfY(y)dy=E[X2]E[Y]E[X2Y]=∫x2yfX(x)fY(y)dxdy=∫x2fX(x)dx∫yfY(y)dy=E[X2]E[Y] E[X^2Y]=\int …
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Was bedeutet "unabhängige Beobachtung"?
Ich versuche zu verstehen, was die Annahme unabhängiger Beobachtungen bedeutet. Einige Definitionen sind: "Zwei Ereignisse sind genau dann unabhängig, wenn ." ( Statistisches Wörterbuch )P(a∩b)=P(a)∗P(b)P(a∩b)=P(a)∗P(b)P(a \cap b) = P(a) * P(b) "Das Eintreten eines Ereignisses ändert nicht die Wahrscheinlichkeit für ein anderes" ( Wikipedia ). "Die Auswahl einer Beobachtung hat …
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Funktionen unabhängiger Zufallsvariablen
Ist die Behauptung, dass Funktionen unabhängiger Zufallsvariablen selbst unabhängig sind, wahr? Ich habe gesehen, dass dieses Ergebnis oft implizit in einigen Beweisen verwendet wird, zum Beispiel beim Nachweis der Unabhängigkeit zwischen dem Stichprobenmittelwert und der Stichprobenvarianz einer Normalverteilung, aber ich konnte keine Rechtfertigung dafür finden. Es scheint, dass einige Autoren …
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