Als «notation» getaggte Fragen

Bei Fragen zur statistischen Notation und zur mathematischen Notation in der Statistik.

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Kumulante und Momentnamen höherer Ordnung jenseits von Varianz, Schiefe und Kurtosis
x ( t )x(t)x(t) Einige haben bereits Snap, Crackle, Pop für Derivate bis zur siebten Ordnung vorgeschlagen. Momente, die von der mechanischen Physik und der Elastizitätstheorie inspiriert sind, sind auch in der Statistik wichtig. Siehe Was ist so ein "Moment" an "Momenten" einer Wahrscheinlichkeitsverteilung? für frühe Erwähnungen in K. Pearsons …
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Was genau bedeutet
Was bedeutet Notation (Punkt über Tilde) bedeutet, in dem Zusammenhang wie x ˙ ~ N ( 0 , 1 ) ?∼˙∼˙\dot\simx∼˙N(0,1)x∼˙N(0,1)x \mathrel{\dot\sim} \mathcal N(0,1) Es stellt sich heraus, dass es einfacher ist, den richtigen Satz zu finden: tex.SE erklärt, dass man tippen sollte, \mathrel{\dot\sim}anstatt nur \dot\simdas Abstandsproblem zu beheben - …
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Wie wird die Notation gelesen?
Wie wird die Notation gelesen? Ist es folgt einer Normalverteilung? Oder ist eine Normalverteilung? Oder vielleicht ist ungefähr normal.X X X.X.∼ N.( μ , σ2)X∼N(μ,σ2)X\sim N(\mu,\sigma^2)X.XX X.XX X.XX Was ist, wenn mehrere Variablen derselben Verteilung folgen (oder was auch immer die Wörter sind)? Wie ist es geschrieben?
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Gibt es eine konventionelle Bedeutung des Symbols in der Statistik?
Ich las eine Arbeit über die Bayes'sche Kurvenanpassung ( Dimatteo et al. Bayesianische Kurvenanpassung mit Freiknoten-Splines, 2001 ) und stieß auf das Symbol ≏≏\bumpeq . Es wird im gesamten Artikel einige Male verwendet, jedoch nie explizit definiert. Nach einigen Google- und Stackexchange-Suchen scheint das Symbol weder weit verbreitet noch konventionell …
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Parametrisches, semiparametrisches und nichtparametrisches Bootstrapping für gemischte Modelle
Die folgenden Transplantate stammen aus diesem Artikel . Ich bin ein Neuling im Bootstrap und versuche, das parametrische, semiparametrische und nichtparametrische Bootstrapping-Bootstrapping für ein lineares gemischtes Modell mit R bootPaket zu implementieren. R-Code Hier ist mein RCode: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 
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Was bedeutet hochgestellt in
Im Zusammenhang mit der wahrscheinlichkeitsbasierten Inferenz habe ich einige Notationen bezüglich der interessierenden Parameter gesehen, die ich etwas verwirrend fand. Zum Beispiel Notation wie pθ( x )pθ(x)p_{\theta}(x) und E.θ[ S.( θ ) ]Eθ[S(θ)]{\mathbb E}_{\theta}\left[S(\theta)\right] . Welche Bedeutung hat der Parameter ( θθ\theta ) in der obigen Indexnotation? Mit anderen Worten, …
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Was bedeutet und ?
Ich habe Mühe, eine Notation in einem Buch vollständig zu verstehen, in dem ein "Fadenkreuz" -Symbol verwendet wird - erstens wie wobei die Matrizen sind, und zweitens wie wo und sind beide Matrizen.Z j I n ⊗ Φ I n Φ⨁i=1nZj⨁i=1nZj\bigoplus\limits_{i=1}^n{} Z_j ZjZjZ_jIn⊗ΦIn⊗ΦI_n \otimes \PhiInInI_nΦΦ\Phi Das Buch befasst sich mit …
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Post-hoc-Test nach 2-Faktor-Wiederholungsmessungen ANOVA in R?
Ich habe Probleme, eine Lösung für die Durchführung eines Post-hoc-Tests (Tukey HSD) nach einer ANOVA mit 2 Faktoren (beide innerhalb der Probanden) mit wiederholten Messungen in R zu finden. Für die ANOVA habe ich die aov-Funktion verwendet: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Nachdem ich Antworten auf andere …
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Konvertieren des Beta-Koeffizienten von der Matrix in die Skalarnotation in der OLS-Regression
Ich habe bei meinen ökonometrischen Untersuchungen festgestellt, dass ich mich oft retten kann, wenn ich die Skalarnotation vergesse, indem ich mich an die Matrixnotation erinnere und rückwärts arbeite. Das Folgende verwirrte mich jedoch. Angesichts der einfachen Schätzung yi^=β0^+β1^xi1yi^=β0^+β1^xi1\hat{y_i} = \hat{\beta_0} + \hat{\beta_1}x_{i1} Wie kommen wir davon? β^=(X′X)−1X′yβ^=(X′X)−1X′y\boldsymbol{\hat{\beta}} = \boldsymbol{(X'X)}^{-1}\boldsymbol{X'y} zu …
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