Meine Frage hat mit der Beziehung zwischen Alpha und Beta und ihren Definitionen in der Statistik zu tun. Alpha = Fehlerrate Typ I = Signifikanzniveau unter Berücksichtigung der Richtigkeit der NULL-Hypothese Beta = Typ II Fehlerrate Wenn Alpha gesenkt wird (Spezifität steigt mit Alpha = 1 - Spezifität), steigt Beta …
Das Halmos-Savage-Theorem besagt, dass für ein dominiertes statistisches Modell eine Statistik ist ausreichend, wenn (und nur wenn) für alle eine messbare Version des Radon-Nikodym-Derivats vorliegt, wobei ist bevorzugte Maßnahme, daß für und .( Ω , A , P ) (Ω,A,P)(\Omega, \mathscr A, \mathscr P)T : ( Ω , A , …
XXX und sind unabhängig voneinander verteilte Zufallsvariablen, wobei und . Wie ist die Verteilung von ?YYYX∼χ2(n−1)X∼χ(n−1)2X\sim\chi^2_{(n-1)}Y∼Beta(n2−1,n2−1)Y∼Beta(n2−1,n2−1)Y\sim\text{Beta}\left(\frac{n}{2}-1,\frac{n}{2}-1\right)Z=(2Y−1)X−−√Z=(2Y−1)XZ=(2Y-1)\sqrt X Die Fugendichte von ist gegeben durch(X,Y)(X,Y)(X,Y) fX,Y(x,y)=fX(x)fY(y)=e−x2xn−12−12n−12Γ(n−12)⋅yn2−2(1−y)n2−2B(n2−1,n2−1)1{x>0,0<y<1}fX,Y(x,y)=fX(x)fY(y)=e−x2xn−12−12n−12Γ(n−12)⋅yn2−2(1−y)n2−2B(n2−1,n2−1)1{x>0,0<y<1}f_{X,Y}(x,y)=f_X(x)f_Y(y)=\frac{e^{-\frac{x}{2}}x^{\frac{n-1}{2}-1}}{2^{\frac{n-1}{2}}\Gamma\left(\frac{n-1}{2}\right)}\cdot\frac{y^{\frac{n}{2}-2}(1-y)^{\frac{n}{2}-2}}{B\left(\frac{n}{2}-1,\frac{n}{2}-1\right)}\mathbf1_{\{x>0\,,\,00\,,\,|z|<w\}} Das marginale pdf von ist dann , was mich nirgendwohin führt.ZZZfZ(z)=∫∞|z|fZ,W(z,w)dwfZ(z)=∫|z|∞fZ,W(z,w)dwf_Z(z)=\displaystyle\int_{|z|}^\infty f_{Z,W}(z,w)\,\mathrm{d}w Wiederum zeigt sich beim Auffinden der Verteilungsfunktion von eine unvollständige Beta / Gamma-Funktion:ZZZ FZ(z)=Pr(Z≤z)FZ(z)=Pr(Z≤z)F_Z(z)=\Pr(Z\le …
Ich habe Formeln auf Wikipedia gesehen. die Mahalanobis Distanz und Hebelwirkung in Beziehung setzen: Der Mahalanobis-Abstand hängt eng mit der Verschuldungsstatistik , hat jedoch eine andere Skala:hhhD2=(N−1)(h−1N).D2=(N−1)(h−1N).D^2 = (N - 1)(h - \tfrac{1}{N}). In einem verlinkten Artikel beschreibt Wikipedia :hhh Im linearen Regressionsmodell die Hebel Punktzahl für die wird Dateneinheit …
Wie kann ich das lösen? Ich brauche Zwischengleichungen. Vielleicht lautet die Antwort .- t f ( x )−tf(x)-tf(x) dd t [∫ ∞ t xf(x)d x ]ddt[∫∞txf(x)dx] \frac{d}{dt} \left [\int_t^\infty xf(x)\,dx \right ] f ( x )f(x)f(x) ist die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion. Das heißt, und \ lim \ limits_ {x \ bis \ …
Das Verhältnis zweier unabhängiger Normalverteilungen ergibt eine Cauchy-Verteilung. Die t-Verteilung ist eine Normalverteilung geteilt durch eine unabhängige Chi-Quadrat-Verteilung. Das Verhältnis von zwei unabhängigen Chi-Quadrat-Verteilungen ergibt eine F-Verteilung. Ich suche ein Verhältnis unabhängiger stetiger Verteilungen, das eine normalverteilte Zufallsvariable mit mittlerem μμ\mu und Varianz ergibt ?σ2σ2\sigma^2 Es gibt wahrscheinlich unendlich viele …
Zusammenfassung: Gibt es eine statistische Theorie, die die Verwendung der Verteilung (mit Freiheitsgraden basierend auf der Restabweichung) für Tests von logistischen Regressionskoeffizienten anstelle der Standardnormalverteilung unterstützt?ttt Vor einiger Zeit habe ich festgestellt, dass beim Anpassen eines logistischen Regressionsmodells in SAS PROC GLIMMIX unter den Standardeinstellungen die logistischen Regressionskoeffizienten unter Verwendung …
Für einen bestimmten Datensatz wird der Spread häufig entweder als Standardabweichung oder als IQR (Interquartilbereich) berechnet. Während a standard deviationnormalisiert ist (z-Scores usw.) und somit zum Vergleich der Streuung aus zwei verschiedenen Populationen verwendet werden kann, ist dies beim IQR nicht der Fall, da die Stichproben aus zwei verschiedenen Populationen …
Könnten Sie mir etwas Klarheit über Data Mining und Algorithmen für künstliche Intelligenz geben? Auf welcher mathematischen Basis haben sie gearbeitet? Können Sie mir einen mathematischen Ansatz geben, um diese Art von Algorithmen zu verstehen?
Dies wurde auch bei Computational Science gefragt . Ich versuche, eine Bayes'sche Schätzung einiger Koeffizienten für eine Autoregression mit 11 Datenproben zu berechnen: wobei ist Gauß mit Mittelwert 0 und Varianz Die vorherige Verteilung auf dem Vektor ist Gauß mit Mittelwert und einer diagonalen Kovarianzmatrix mit diagonale Einträge gleich .Yi=μ+α⋅Yi−1+ϵiYi=μ+α⋅Yi−1+ϵi …
Es gibt eine ganze Reihe von Methoden zur Parameterschätzung. MLE, UMVUE, MoM, Entscheidungstheorie und andere scheinen alle einen ziemlich logischen Grund dafür zu haben, warum sie für die Parameterschätzung nützlich sind. Ist eine Methode besser als die andere, oder handelt es sich nur darum, wie wir den Schätzer für die …
Dies mag eine zu allgemeine Frage sein, aber ich hoffe, dass ich hier Hilfe finden kann. Ich beginne einen RA-Job an meiner Universität und mein Thema wird sich mit Internet-Verkehrsanalyse befassen. Ich bin ziemlich neu in der Welt der Analyse, aber ich denke, in der Welt der Forschung ist dies …
Kann jemand einige Bücher empfehlen, die als Standardreferenzen für klassische (frequentistische) Statistiken gelten? IE, ziemlich umfassend und auch schon eine Weile da, so dass Tippfehler und Fehler in Formeln eine Chance hatten, überprüft und korrigiert zu werden
Ich dachte über die Bedeutung der Familie auf der Ortsskala nach. Mein Verständnis ist, dass für jedes XXX Mitglied einer Ortsskalenfamilie mit den Parametern aaa Ort und bbb Skala die Verteilung von Z=(X−a)/bZ=(X−a)/bZ =(X-a)/b nicht von irgendwelchen Parametern abhängt und für jedes dazugehörige XXX Familie. Meine Frage ist also, ob …
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