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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Das Paradox von iid-Daten (zumindest für mich)
Soweit meine gesammelten (und knappen) statistischen Kenntnisse dies zulassen , habe ich verstanden, dass, wenn Zufallsvariablen sind, sie, wie der Begriff impliziert, unabhängig und identisch verteilt sind.X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,..., X_n Mein Anliegen ist hier die frühere Eigenschaft von iid samples, die lautet: p(Xn|Xi1,Xi2,...,Xik)=p(Xn),p(Xn|Xi1,Xi2,...,Xik)=p(Xn),p(X_{n}|X_{i_1},X_{i_2},...,X_{i_k}) = p(X_{n}), für jede Sammlung von verschiedenen 's …
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Datenerweiterungstechniken für allgemeine Datensätze?
In vielen Anwendungen des maschinellen Lernens haben die sogenannten Datenerweiterungsmethoden die Erstellung besserer Modelle ermöglicht. Nehmen Sie zum Beispiel einen Trainingssatz mit Bildern von Katzen und Hunden an. Durch Drehen, Spiegeln, Anpassen des Kontrasts usw. ist es möglich, zusätzliche Bilder aus den Originalbildern zu generieren.100100100 Bei Bildern ist die Datenerweiterung …
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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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Klartextbedeutung von "abhängigen" und "unabhängigen" Tests in der Literatur zu Mehrfachvergleichen?
Sowohl in der Literatur zur familienbezogenen Fehlerrate (FWER) als auch zur Falschentdeckungsrate (FDR) gelten bestimmte Methoden zur Steuerung von FWER oder FDR als geeignet für abhängige oder unabhängige Tests. Zum Beispiel schrieb Holm 1979 in dem Aufsatz "Ein einfaches sequentiell rejektives Mehrfachtestverfahren", um seine Step-up-Šidák-Methode mit seiner Step-up-Bonferroni-Kontrollmethode zu vergleichen: …
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Hat diese Menge im Zusammenhang mit der Unabhängigkeit einen Namen?
Offensichtlich sind die Ereignisse A und B unabhängig, wenn Pr = Pr Pr . Definieren wir eine verwandte Menge Q:(A∩B)(A∩B)(A\cap B)(A)(A)(A)(B)(B)(B) Q≡Pr(A∩B)Pr(A)Pr(B)Q≡Pr(A∩B)Pr(A)Pr(B)Q\equiv\frac{\mathrm{Pr}(A\cap B)}{\mathrm{Pr}(A)\mathrm{Pr}(B)} Also sind A und B unabhängig, wenn Q = 1 ist (vorausgesetzt, der Nenner ist ungleich Null). Hat Q eigentlich einen Namen? Ich habe das Gefühl, dass …
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Unabhängigkeit von Residuen in einem computergestützten Experiment / Simulation?
Ich führte eine computerbasierte Bewertung verschiedener Methoden zur Anpassung eines bestimmten in den Paläowissenschaften verwendeten Modelltyps durch. Ich hatte ein umfangreiches Trainingsset und habe daher ein Testset nach dem Zufallsprinzip (geschichtete Zufallsauswahl) beiseite gelegt. Ich habe verschiedene Methoden an die Proben des Trainingssatzes angepasst und unter Verwendung der resultierenden Modelle …
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Warum impliziert Unabhängigkeit eine Nullkorrelation?
Zunächst frage ich nicht: Warum bedeutet Nullkorrelation keine Unabhängigkeit? Dies wird hier (ziemlich gut) angesprochen : /math/444408/why-does-zero-correlation-not-imply-independence Was ich frage ist das Gegenteil ... sagen zwei Variablen sind völlig unabhängig voneinander. Könnten sie nicht zufällig ein kleines bisschen Korrelation haben? Sollte es nicht sein ... Unabhängigkeit impliziert SEHR KLEINE Korrelation?
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Sind PCA-Komponenten multivariater Gauß-Daten statistisch unabhängig?
Sind PCA-Komponenten (in der Hauptkomponentenanalyse) statistisch unabhängig, wenn unsere Daten multivariat normalverteilt sind? Wenn ja, wie kann dies nachgewiesen werden? Ich frage, weil ich diesen Beitrag gesehen habe , in dem in der oberen Antwort steht: PCA geht nicht von einer expliziten Gaußschen Annahme aus. Es werden die Eigenvektoren gefunden, …
16 pca  independence  svd 
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Test auf IID-Probenahme
Wie würden Sie testen oder überprüfen, ob die Probenahme IID (Independent and Identically Distributed) ist? Beachten Sie, dass ich nicht Gaußsch und identisch verteilt meine, sondern nur IID. Und mir fällt die Idee ein, die Stichprobe wiederholt in zwei gleich große Teilstichproben aufzuteilen, den Kolmogorov-Smirnov-Test durchzuführen und zu überprüfen, ob …
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