Statistiken und Big Data independence

3

Bedeutet Kovarianz gleich Null Unabhängigkeit für binäre Zufallsvariablen?

Wenn und zwei Zufallsvariablen sind, die nur zwei mögliche Zustände annehmen können, wie kann ich dann zeigen, dass Unabhängigkeit impliziert? Diese Art von geht gegen das, was ich damals gelernt habe, dass keine Unabhängigkeit bedeutet ...X XXY YYC o v ( X , Y ) = 0 Cov(X,Y)=0Cov(X,Y) = 0C …

14 covariance independence

3

Was sind für die Intuition einige Beispiele für unkorrelierte, aber abhängige Zufallsvariablen im wirklichen Leben?

Um zu erklären, warum unkorreliert nicht unabhängig bedeutet, gibt es mehrere Beispiele, die eine Reihe von Zufallsvariablen beinhalten, die jedoch alle so abstrakt erscheinen: 1 2 3 4 . Diese Antwort scheint sinnvoll zu sein. Meine Interpretation: Eine Zufallsvariable und ihr Quadrat mögen unkorreliert sein (da scheinbar fehlende Korrelation so …

14 correlation independence non-independent garch intuition

3

Wo ist die Bombe: Wie schätzt man die Wahrscheinlichkeit, gegebene Zeilen- und Spaltensummen?

Diese Frage ist von einem Minispiel von Pokemon Soulsilver inspiriert: Stellen Sie sich vor, in diesem 5x6-Bereich sind 15 Bomben versteckt (BEARBEITEN: maximal 1 Bombe / Zelle): Wie schätzen Sie die Wahrscheinlichkeit ein, eine Bombe auf einem bestimmten Feld zu finden, wenn man die Gesamtzahl der Zeilen / Spalten berücksichtigt? …

14 probability estimation chi-squared independence games

1

Ungültige Schlussfolgerung, wenn Beobachtungen nicht unabhängig sind

In der Elementarstatistik habe ich gelernt, dass mit einem allgemeinen linearen Modell Beobachtungen unabhängig sein müssen, damit Schlussfolgerungen gültig sind. Wenn Clustering auftritt, kann die Unabhängigkeit möglicherweise nicht länger aufrecht erhalten werden, was zu ungültigen Schlussfolgerungen führt, sofern dies nicht berücksichtigt wird. Eine Möglichkeit, eine solche Clusterbildung zu berücksichtigen, besteht …

13 r mixed-model inference independence

1

Notwendige und ausreichende Voraussetzung für die Unabhängigkeit der gemeinsamen MGF

Angenommen, ich habe eine gemeinsame Momenterzeugungsfunktion für eine gemeinsame Verteilung mit CDF . Ist eine notwendige und ausreichende Bedingung für die Unabhängigkeit von und ? Ich habe ein paar Lehrbücher durchgesehen, in denen nur die Notwendigkeit erwähnt wurde:F X , Y ( x , y ) M X , Y …

12 probability independence joint-distribution mgf

4

Kann jemand veranschaulichen, wie es Abhängigkeit und Null-Kovarianz geben kann?

Kann jemand wie Greg veranschaulichen, aber detaillierter, wie Zufallsvariablen abhängig sein können, aber keine Kovarianz haben? Greg, ein Poster hier, gibt ein Beispiel einen Kreis mit hier . Kann jemand diesen Prozess anhand einer Abfolge von Schritten näher erläutern, die den Prozess in mehreren Phasen veranschaulichen? Wenn Sie ein Beispiel …

12 random-variable covariance independence

1

Für welche Art von Merkmalsauswahl kann der Chi-Quadrat-Test verwendet werden?

Hier frage ich, was andere üblicherweise tun, um den Chi-Quadrat-Test für die Merkmalsauswahl für das Ergebnis beim überwachten Lernen zu verwenden. Wenn ich das richtig verstehe, testen sie die Unabhängigkeit zwischen jedem Merkmal und dem Ergebnis und vergleichen die p-Werte zwischen den Tests für jedes Merkmal? In http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson%27s_chi-squared_test , Der …

11 hypothesis-testing chi-squared feature-selection independence scikit-learn

1

Fisher's Exact Test und hypergeometrische Verteilung

Ich wollte den genauen Test des Fischers besser verstehen, deshalb habe ich das folgende Spielzeugbeispiel entwickelt, bei dem f und m männlich und weiblich und n und y dem "Sodakonsum" wie folgt entsprechen: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Dies ist natürlich eine drastische Vereinfachung, aber …

11 fishers-exact hypergeometric clustering supervised-learning modeling econometrics r regression residuals heteroscedasticity independence distributions self-study matlab libsvm self-study conditional-probability conditional-expectation hypothesis-testing self-study multiple-comparisons mode statistical-significance chi-squared multiple-comparisons maximum-likelihood poisson-process optimization uncertainty genetic-algorithms bayesian model-selection overfitting maximum-likelihood optimization approximation r prediction model-evaluation r machine-learning survival neural-networks cox-model machine-learning bayesian bayesian-network hierarchical-bayesian pooling

1

Für welche Verteilungen bedeutet Unkorrelation Unabhängigkeit?

Eine altehrwürdige Erinnerung in der Statistik ist "Unkorreliertheit bedeutet nicht Unabhängigkeit". Normalerweise wird diese Erinnerung durch die psychologisch beruhigende (und wissenschaftlich korrekte) Aussage ergänzt, "wenn die beiden Variablen dennoch gemeinsam normal verteilt sind , bedeutet Unkorrelation Unabhängigkeit". Ich kann die Anzahl der glücklichen Ausnahmen von eins auf zwei erhöhen: Wenn …

11 probability distributions correlation mathematical-statistics independence

1

Abweichung der Jahresrendite basierend auf der Abweichung der monatlichen Rendite

Ich versuche, die ganze Varianz / Standardfehler-Sache einer Zeitreihe von Finanzrenditen zu verstehen, und ich denke, ich stecke fest. Ich habe eine Reihe von monatlichen Aktienrenditedaten (nennen wir es ), die einen erwarteten Wert von 1,00795 und eine Varianz von 0,000228 haben (Standardabweichung ist 0,01512). Ich versuche, den schlechtesten Fall …

11 time-series variance independence finance

1

R / mgcv: Warum produzieren te () und ti () Tensorprodukte unterschiedliche Oberflächen?

Das mgcvPaket für Rhat zwei Funktionen zum Anpassen von Tensorproduktwechselwirkungen: te()und ti(). Ich verstehe die grundlegende Arbeitsteilung zwischen den beiden (Anpassen einer nichtlinearen Wechselwirkung vs. Zerlegen dieser Wechselwirkung in Haupteffekte und eine Wechselwirkung). Was ich nicht verstehe, ist warum te(x1, x2)und ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)kann (leicht) unterschiedliche Ergebnisse …

11 r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa

2

Gilt der multivariate zentrale Grenzwertsatz (CLT), wenn Variablen eine perfekte zeitgleiche Abhängigkeit aufweisen?

Xi∽iidN(0,1)Xi∽iidN(0,1)X_i \overset{iid}{\backsim} \mathcal{N}(0, 1)i=1,...,ni=1,...,ni = 1, ..., nSn=1n∑i=1nXiSn=1n∑i=1nXi\begin{equation} S_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_i \end{equation}Tn=1n∑i=1n(X2i−1)Tn=1n∑i=1n(Xi2−1)\begin{equation} T_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (X_i^2 - 1) \end{equation} SnSnS_nTnTnT_nn=1n=1n = 1n−−√SnnSn\sqrt{n} S_nn−−√TnnTn\sqrt{n} T_nn→∞n→∞n \rightarrow \infty Die Motivation: Meine Motivation für die Frage ergibt sich aus der Tatsache, dass es seltsam (aber wunderbar) ist, dass SnSnS_n und …

10 normal-distribution multivariate-analysis independence central-limit-theorem joint-distribution

2

Was ist ein Unabhängigkeitstest?

Ich muss definieren, was ein Unabhängigkeitstest ist, ohne stark statistische Begriffe zu verwenden.

10 hypothesis-testing independence definition

2

Test der Unabhängigkeit gegen Test der Homogenität

Ich unterrichte einen Statistik-Grundkurs und werde heute den Chi-Quadrat-Test der Unabhängigkeit für zwei Kategorien und den Test der Homogenität behandeln. Diese beiden Szenarien unterscheiden sich konzeptionell, können jedoch dieselbe Teststatistik und -verteilung verwenden. Bei einem Homogenitätstest wird angenommen, dass Grenzsummen für eine der Kategorien Teil des Entwurfs selbst sind - …

10 chi-squared independence heteroscedasticity teaching

1

R lineare Regression kategoriale Variable "versteckter" Wert

Dies ist nur ein Beispiel, auf das ich mehrmals gestoßen bin, daher habe ich keine Beispieldaten. Ausführen eines linearen Regressionsmodells in R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1ist eine stetige Variable. x2ist kategorisch und hat drei Werte, z. B. "Niedrig", "Mittel" und "Hoch". Die von R gegebene Ausgabe …

10 r regression categorical-data regression-coefficients categorical-encoding machine-learning random-forest anova spss r self-study bootstrap monte-carlo r multiple-regression partitioning neural-networks normalization machine-learning svm kernel-trick self-study survival cox-model repeated-measures survey likert correlation variance sampling meta-analysis anova independence sample assumptions bayesian covariance r regression time-series mathematical-statistics graphical-model machine-learning linear-model kernel-trick linear-algebra self-study moments function correlation spss probability confidence-interval sampling mean population r generalized-linear-model prediction offset data-visualization clustering sas cart binning sas logistic causality regression self-study standard-error r distributions r regression time-series multiple-regression python chi-squared independence sample clustering data-mining rapidminer probability stochastic-processes clustering binary-data dimensionality-reduction svd correspondence-analysis data-visualization excel c# hypothesis-testing econometrics survey rating composite regression least-squares mcmc markov-process kullback-leibler convergence predictive-models r regression anova confidence-interval survival cox-model hazard normal-distribution autoregressive mixed-model r mixed-model sas hypothesis-testing mediation interaction

Als «independence» getaggte Fragen