Als «intuition» getaggte Fragen

Fragen, die ein konzeptionelles oder nicht mathematisches Verständnis der Statistik anstreben.

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Geometrisches Verständnis von PCA im Subjektraum
Ich versuche ein intuitives Verständnis dafür zu bekommen, wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA) im Subjekt- (Doppel-) Raum funktioniert . Betrachten 2D - Datensatz mit zwei Variablen, x1x1x_1 und x2x2x_2 , und nnn Datenpunkte (Datenmatrix XX\mathbf X ist n×2n×2n\times 2 und wird angenommen, zentriert werden). Die übliche Darstellung von PCA ist, dass …
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Intuition (geometrische oder andere) von
Betrachten Sie die elementare Identität der Varianz: Var(X)===E[(X−E[X])2]...E[X2]−(E[X])2Var(X)=E[(X−E[X])2]=...=E[X2]−(E[X])2 \begin{eqnarray} Var(X) &=& E[(X - E[X])^2]\\ &=& ...\\ &=& E[X^2] - (E[X])^2 \end{eqnarray} Es ist eine einfache algebraische Manipulation der Definition eines zentralen Moments in nicht-zentrale Momente. Es ermöglicht die bequeme Manipulation von Var(X)Var(X)Var(X) in anderen Zusammenhängen. Es ermöglicht auch die Berechnung …
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Sinn machen für die Analyse unabhängiger Komponenten
Ich habe die Frage Sinn der Hauptkomponentenanalyse gesehen und genossen , und jetzt habe ich die gleiche Frage für die unabhängige Komponentenanalyse. Ich meine, ich möchte eine umfassende Frage zu den intuitiven Möglichkeiten zum Verstehen von ICA stellen. Ich möchte verstehen es. Ich möchte den Zweck verstehen. Ich möchte das …
18 intuition  ica 
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Warum ist die CDF einer Probe gleichmäßig verteilt?
Ich lese hier gegeben , dass eine Probe aus einer stetigen Verteilung mit cdf folgt die zu korrespondierende Stichprobe einer einheitlichen Standardverteilung.X1, X2, . . . , XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n U i = F X ( X i )FXFX F_X Uich= FX( Xich)Ui=FX(Xi) U_i = F_X(X_i) Ich habe dies mithilfe von …
17 pdf  uniform  cdf  intuition 
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Clustering - Intuition hinter Kleinbergs Unmöglichkeitssatz
Ich habe darüber nachgedacht, einen Blogbeitrag zu dieser interessanten Analyse von Kleinberg (2002) zu schreiben , in dem die Schwierigkeit der Clusterbildung untersucht wird. Kleinberg skizziert drei scheinbar intuitive Desiderata für eine Clustering-Funktion und beweist dann, dass keine solche Funktion existiert. Es gibt viele Cluster-Algorithmen, die zwei der drei Kriterien …
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Für welche (symmetrischen) Verteilungen ist der Stichprobenmittelwert ein effizienterer Schätzer als der Stichprobenmedian?
Ich habe unter der Annahme gearbeitet, dass der Stichprobenmedian ein robusteres Maß für die zentrale Tendenz ist als der Stichprobenmittelwert, da er Ausreißer ignoriert. Ich war daher überrascht zu erfahren (in der Antwort auf eine andere Frage ), dass für Stichproben, die aus einer Normalverteilung gezogen wurden, die Varianz des …
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Idee und Intuition hinter Quasi Maximum Likelihood Estimation (QMLE)
Frage (n): Welche Idee und Intuition steckt hinter der Quasi-Maximum-Likelihood-Schätzung (QMLE; auch als Pseudo-Maximum-Likelihood-Schätzung (PMLE) bezeichnet)? Was bewirkt, dass der Schätzer funktioniert, wenn die tatsächliche Fehlerverteilung nicht mit der angenommenen Fehlerverteilung übereinstimmt? Die Wikipedia-Seite für QMLE ist in Ordnung (kurz, intuitiv, auf den Punkt gebracht), aber ich könnte etwas mehr …
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Intuition hinter der Hazard Rate
Ich bin verwirrt über die Gleichung, die als Definition der Gefährdungsrate dient. Ich habe eine Vorstellung davon, wie hoch die Gefährdungsrate ist, verstehe aber nicht, wie die Gleichung diese Intuition ausdrückt. Wenn xxx eine Zufallsvariable ist, die den Zeitpunkt des Todes einer Person in einem Zeitintervall darstellt [0,T][0,T][0,T] . Dann …
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Warum ist die Standardabweichung als Quadrat der Varianz und nicht als Quadrat der Quadratsumme über N definiert?
Heute unterrichtete ich eine Einführungsklasse für Statistik und ein Schüler kam auf mich zu und stellte mir die Frage, die ich hier umformuliere: "Warum wird die Standardabweichung als Abweichungsquadrat und nicht als Quadratsumme über N definiert?" Wir definieren die Populationsvarianz:σ2= 1N∑ ( xich- μ )2σ2=1N∑(xich-μ)2\sigma^2=\frac{1}{N}\sum{(x_i-\mu)^2} Und Standardabweichung: .σ= σ2--√= 1N√∑ …
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EM, gibt es eine intuitive Erklärung?
Das EM-Verfahren erscheint dem Uneingeweihten als mehr oder weniger schwarze Magie. Schätzen Sie die Parameter eines HMM (zum Beispiel) mit überwachten Daten. Dekodieren Sie dann nicht getaggte Daten, indem Sie Ereignisse vorwärts und rückwärts zählen, als ob die Daten mehr oder weniger getaggt wären. Warum macht dies das Modell besser? …
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Intuition zur Parameterschätzung in gemischten Modellen (Varianzparameter vs. bedingte Modi)
Ich habe viele Male gelesen, dass zufällige Effekte (BLUPs / bedingte Modi für beispielsweise Probanden) keine Parameter eines linearen Mischeffektmodells sind, sondern aus den geschätzten Varianz- / Kovarianzparametern abgeleitet werden können. ZB Reinhold Kliegl et al. (2011) Zustand: Zufällige Effekte sind die Abweichungen der Probanden von der mittleren RT und …
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Wie entwickelt man Intuition für bedingte Wahrscheinlichkeit?
In den Videovorträgen von Harvards Statistikkurs 110: Wahrscheinlichkeitsrechnung , die auf iTunes und YouTube zu finden sind, bin ich auf dieses Problem gestoßen . Ich habe versucht, es hier zusammenzufassen: Angenommen, wir erhalten eine zufällige Zwei-Karten-Hand aus einem Standardstapel. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass beide Karten Asse sind, vorausgesetzt, …
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