Angenommen, eine skalare Zufallsvariable gehört zu einer Vektorparameter-Exponentialfamilie mit PDFXXX fX(x|θ)=h(x)exp(∑i=1sηi(θ)Ti(x)−A(θ))fX(x|θ)=h(x)exp(∑i=1sηi(θ)Ti(x)−A(θ)) f_X(x|\boldsymbol \theta) = h(x) \exp\left(\sum_{i=1}^s \eta_i({\boldsymbol \theta}) T_i(x) - A({\boldsymbol \theta}) \right) wobei der Parametervektor ist und T ( x ) = ( T 1 ( x ) , T 2 ( x ) , ⋯ , T s …
Ich habe einen Datensatz, der die Anzahl der Aktionen enthält, die von Einzelpersonen innerhalb von 7 Tagen ausgeführt wurden. Die spezifische Aktion sollte für diese Frage nicht relevant sein. Hier einige beschreibende Statistiken für den Datensatz: AngebotBedeutenVarianzAnzahl der Beobachtungen0 - 77218.22791696Angebot0- -772Bedeuten18.2Varianz2791Anzahl der Beobachtungen696 \begin{array}{|c|c|} \hline \text{Range} & 0 - …
Ich arbeite an stark verzerrten Daten, daher verwende ich den Median anstelle des Mittelwerts, um die zentrale Tendenz zusammenzufassen. Ich hätte gerne ein Maß für die Streuung Während ich oft Leute sehe, die mittlere Standardabweichung±±\pm oder mittlere Quartile angeben,±±\pm um die zentrale Tendenz zusammenzufassen, ist es in Ordnung, mittlere mittlere …
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 …
Was ist bei einer Zufallsvariablen der Mittelwert und die Varianz von ?Y=Exp(λ)Y=Exp(λ)Y = Exp(\lambda)G=1YG=1YG=\dfrac{1}{Y} Ich betrachte die inverse Gammaverteilung, aber der Mittelwert und die Varianz sind nur für bzw. ...α>1α>1\alpha>1α>2α>2\alpha>2
Eine häufige Vereinfachung bei der Modellierung und Simulation besteht darin, eine Zufallsvariable durch ihren Mittelwert zu ersetzen. Wann würde diese Vereinfachung zu einer falschen Schlussfolgerung führen?
Wie würden Sie das Konzept von Mittelwert, Median und Modus einer Liste von Zahlen erklären und warum sind sie für jemanden wichtig, der nur grundlegende arithmetische Fähigkeiten besitzt? Lassen Sie uns nicht die Schiefe, CLT, zentrale Tendenz, ihre statistischen Eigenschaften usw. erwähnen. Ich habe jemandem erklärt, dass dies nur eine …
Ich bin auf diese Ableitung die ich nicht verstehe: Wenn Zufallsstichproben der Größe n sind, die aus einer Population von Mittelwert und Varianz entnommen wurden , dannX1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, ..., X_nμμ\muσ2σ2\sigma^2 X¯=(X1+X2+...+Xn)/nX¯=(X1+X2+...+Xn)/n\bar{X} = (X_1 + X_2 + ... + X_n)/n E(X¯)=E(X1+X2+...+Xn)/n=(1/n)(E(X1)+E(X2)+...+E(Xn))E(X¯)=E(X1+X2+...+Xn)/n=(1/n)(E(X1)+E(X2)+...+E(Xn))E(\bar{X}) = E(X_1 + X_2 + ... + X_n)/n = (1/n)(E(X_1) …
Ich entschuldige mich für den leichten Missbrauch der Terminologie; Ich hoffe es wird klar, was ich unten meine. Betrachten wir eine Zufallsvariable . Sowohl der Mittelwert als auch der Median können durch ein Optimalitätskriterium charakterisiert werden: Der Mittelwert ist die Zahl , die minimiert, und der Median die Zahl, die …
Ich habe ein GLMM der Form: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Wenn ich benutze drop1(model, test="Chi"), erhalte ich andere Ergebnisse als wenn ich Anova(model, type="III")aus dem Autopaket oder benutze summary(model). Diese beiden letzteren geben die gleichen Antworten. Unter Verwendung einer Reihe …
Angenommen, wir haben Zugriff auf iid-Proben aus einer Verteilung mit dem wahren (unbekannten) Mittelwert und der Varianz μ , σ2μ,σ2\mu, \sigma^2 , und wir möchten schätzen .μ2μ2\mu^2 Wie können wir einen unvoreingenommenen, immer positiven Schätzer dieser Größe konstruieren? Das Quadrat des Stichprobenmittelwerts ist voreingenommen und überschätzt die Menge, insb. wenn …
Angenommen, ich habe das Minimum, den Mittelwert und das Maximum eines Datensatzes, z. B. 10, 20 und 25. Gibt es eine Möglichkeit: Erstellen Sie eine Verteilung aus diesen Daten und wissen, wie viel Prozent der Bevölkerung wahrscheinlich über oder unter dem Mittelwert liegen Bearbeiten: Angenommen, wir haben gemäß Glen's Vorschlag …
Ich habe eine 1-D-Zufallsvariable, die extrem verzerrt ist. Um diese Verteilung zu normalisieren, möchte ich eher den Median als den Mittelwert verwenden. Meine Frage lautet: Kann ich die Varianz der Verteilung anhand des Medians in der Formel anstelle des Mittelwerts berechnen? dh kann ich ersetzen V a r (X.) = …
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