Als «intuition» getaggte Fragen

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

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Warum wird die Poisson-Verteilung gewählt, um Ankunftsprozesse in Problemen der Warteschlangentheorie zu modellieren?
Wenn wir Szenarien der Warteschlangentheorie betrachten, in denen Personen an einem bedienenden Knoten ankommen und sich in der Warteschlange befinden, wird normalerweise ein Poisson-Prozess verwendet, um die Ankunftszeiten zu modellieren. Diese Szenarien treten bei Netzwerkroutingproblemen auf. Ich würde mich über eine intuitive Erklärung freuen, warum ein Poisson-Prozess am besten geeignet …
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Verstehe intuitiv, warum die Poisson-Verteilung der Grenzfall der Binomialverteilung ist
In "Data Analysis" von DS Sivia wird die Poisson-Verteilung von der Binomialverteilung abgeleitet. Sie argumentieren, dass die Poisson-Verteilung der Grenzfall der Binomialverteilung ist, wenn , wobei die Anzahl der Versuche ist.M→∞M→∞M\rightarrow\inftyMMM Frage 1: Wie kann dieses Argument intuitiv verstanden werden? Frage 2: Warum ist das große Limit von Gleich , …
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Typisches Set-Konzept
Ich dachte, dass das Konzept einer typischen Menge ziemlich intuitiv ist: Eine Folge der Länge nnn würde zu der typischen Menge wenn die Wahrscheinlichkeit, dass die Folge herauskommt, hoch wäre. Jede mögliche Sequenz, die wahrscheinlich war, würde sich in . (Ich vermeide die formale Definition im Zusammenhang mit Entropie, weil …
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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 …
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Intuitive Erklärung der Stationarität
Ich habe eine Weile mit der Stationarität in meinem Kopf gerungen ... Denkst du so darüber nach? Alle Kommentare oder weitere Gedanken werden geschätzt. Bei stationären Prozessen werden Zeitreihenwerte so generiert, dass das Verteilungsmittel und die Varianz konstant bleiben. Genau genommen ist dies als schwache Form der Stationarität oder Kovarianz …
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Gibt es eine intuitive Charakterisierung der Distanzkorrelation?
Ich habe auf der Wikipedia-Seite nach Entfernungskorrelationen gestarrt, bei denen es darum zu gehen scheint, wie sie berechnet werden können. Während ich die Berechnungen durchführen konnte, kämpfe ich darum , welche Entfernungskorrelationsmaße und warum die Berechnungen so aussehen, wie sie aussehen. Gibt es eine (oder mehrere) intuitivere Charakterisierung der Entfernungskorrelation, …
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Intuitives Verständnis des Unterschieds zwischen konsistent und asymptotisch unvoreingenommen
Ich versuche, ein intuitives Verständnis und Gefühl für den Unterschied und den praktischen Unterschied zwischen dem Begriff konsistent und asymptotisch unvoreingenommen zu bekommen. Ich kenne ihre mathematischen / statistischen Definitionen, suche aber etwas Intuitives. Wenn ich ihre individuellen Definitionen betrachte, scheinen sie mir fast dasselbe zu sein. Mir ist klar, …
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Gewinnchancen leicht gemacht
Ich habe einige Probleme beim Verstehen von Gewinnchancen und möchte nur eine grundlegende Erklärung für deren Interpretation. Ich habe verschiedene Posts gefunden, die sich auf Quoten beziehen, aber die meisten sind komplexer als das, was ich zu verstehen versuche. Hier ist ein Beispiel, wie ich Quoten interpretiere: Wenn die Quoten …
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Was sind vollständige ausreichende Statistiken?
Ich habe Probleme beim Verstehen der vollständigen und ausreichenden Statistiken. Sei eine ausreichende Statistik.T=ΣxiT=ΣxiT=\Sigma x_i Wenn für eine Funktion mit der Wahrscheinlichkeit 1 ist , dann ist dies eine vollständig ausreichende Statistik.E[g(T)]=0E[g(T)]=0E[g(T)]=0ggg Aber was heißt das? Ich habe Beispiele für Uniform und Bernoulli gesehen (Seite 6 http://amath.colorado.edu/courses/4520/2011fall/HandOuts/umvue.pdf ), aber es …
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