Statistiken und Big Data variance

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Ich verwende eine nichtlineare Methode der kleinsten Quadrate, um eine analytische Funktion an einige experimentelle Daten anzupassen. Ich muss dem Algorithmus einige anfängliche Schätzwerte geben, also versuche ich herauszufinden, wie dies automatisch gemacht wird (und nicht mit dem Auge, was ich getan habe). Dies sind einige simulierte Daten, die durch …

8 time-series variance

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Varianz einer Verteilung von mehrstufigen kategorialen Daten

Ich analysiere derzeit große Datenmengen mit verschiedenen Merkmalen (z. B. Stadt). Ich wollte ein Maß finden, das im Wesentlichen sagt, wie viel oder wie wenig Abweichung zwischen den Daten besteht. Dies wäre viel nützlicher, als nur die Anzahl der verschiedenen Elemente zu ermitteln. Betrachten Sie beispielsweise die folgenden Daten: City …

8 distributions categorical-data variance ecology

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Berechnen Sie die Varianz, ohne den Mittelwert zu berechnen

Können wir die Varianz berechnen, ohne den Mittelwert als Basispunkt zu verwenden?

7 mathematical-statistics variance mean median scale-estimator

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Das Anzeigen von und ist unabhängig: Suche nach einer Lösung für dieses Lehrbuchproblem

In einer Einführung in verallgemeinerte lineare Modelle von Dobson und Barnett lautet die Übung 1.4b & c wie folgt: Sei unabhängige Zufallsvariablen mit jeweils der Verteilung . Es sei und . ...Y1,...,YnY1,...,YnY_1,...,Y_nN(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2)Y¯¯¯¯=1n∑ni=1YiY¯=1n∑i=1nYi\overline{Y}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}Y_iS2=1n−1∑ni=1(Yi−Y¯¯¯¯)2S2=1n−1∑i=1n(Yi−Y¯)2S^2=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(Y_i-\overline{Y})^2 b. Zeigen Sie, dassS2=1n−1[∑ni=1(Yi−μ)2−n(Y¯¯¯¯−μ)2]S2=1n−1[∑i=1n(Yi−μ)2−n(Y¯−μ)2]S^2 = \frac{1}{n-1}[\sum_{i=1}^{n}(Y_i-\mu)^2-n(\overline{Y}-\mu)^2] c. Aus (b) folgt, dass . Wie können Sie daraus schließen, dass …

7 self-study mathematical-statistics variance mean independence

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Warum haben einige Statistiksymbole ein "Quadrat", z. B. Varianz , "R Quadrat" oder Erblichkeit

In der Statistik stoße ich manchmal auf Symbole, deren Symbol ein "Quadrat" trägt. In anderen Bereichen, wie zum Beispiel der Mechanik, geben Sie die Menge an, die Sie für einen normalen Buchstaben interessiert, und definieren dann Ihre Formeln, sodass Sie sie neu anordnen können, bis die Menge, an der Sie …

7 regression variance notation history

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Varianz von Minimum und Maximum von 2 iid Normal

Lassen X.XX und Y.YY sei iid ∼ N.o r m a l ( 0 , 1 )∼Normal(0,1)\sim Normal(0,1) Lassen A = m a x ( X., Y.)A=max(X,Y)A=max(X,Y) und B = m i n ( X., Y.)B=min(X,Y)B=min(X,Y) Was sind V.a r ( A )Var(A)Var(A) und V.a r ( B )Var(B)Var(B)? Aus …

7 self-study variance maximum iid minimum

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Vorspannungs- und Varianz-Eigenschaften der Normalisierung von gegen

Sollte ich beim Übergang von der zur Normalisierung in der linearen Regression mehr Verzerrung oder Varianz erwarten? Beachten Sie, dass die Vorspannung ein Zeichen für eine Unteranpassung ist und die Varianz ein Zeichen für eine Überanpassung ist. Nehmen Sie eine Konstante λ an.L.2L2L^2L.1L1L^1 Ich suche hier eine allgemeine Faustregel. Wenn …

7 variance lasso bias regularization ridge-regression

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Funktioniert die Varianz nur bei normalverteilten Daten (als Maß für die Streuung)?

Es heißt in Wikipedia Die Rolle der Normalverteilung im zentralen Grenzwertsatz ist teilweise für die Prävalenz der Varianz in Wahrscheinlichkeit und Statistik verantwortlich. Ich verstehe dies als Wenn wir Varianz / SD als Maß für die Streuung verwenden, suchen wir tatsächlich nach dem "Skalierungsparameter" einer Normalverteilung, da eine zufällige Zufallsvariable …

7 self-study normal-distribution variance

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Online-Varianzschätzung mit begrenztem Speicher

Ich erstelle eine Komponente, die darauf abzielt, den Durchschnitt und die Varianz einer Metrik zu berechnen, die mit Ereignissen verbunden ist, die während der Zeit auftreten, aber mit einem begrenzten internen Speicher. Stellen Sie sich vor, die Ereignisse sind Besucher, die einen Laden betreten, und die Metrik entspricht ihrem Alter. …

7 variance online

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Varianz des Mittelwerts korrelierter und nicht korrelierter Daten

Ich habe diesen Absatz in James et al., Einführung in das statistische Lernen , S. 183-184 [1] gelesen: Da der Mittelwert vieler stark korrelierter Größen eine höhere Varianz aufweist als der Mittelwert vieler nicht so stark korrelierter Größen, weist die aus LOOCV resultierende Testfehlerschätzung tendenziell eine höhere Varianz auf als …

7 correlation variance

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Wenn

Ich habe eine Variable , von der ich weiß, dass sie eine endliche Varianz hat (und daher auch einen endlichen Mittelwert). Stimmt es immer, dass seine Varianz nach der Skalierung mit endlich bleibt ?XXX0≤Y≤10≤Y≤10 \le Y \le 1 Beachten Sie, dass und nicht unbedingt unabhängig sind.XXXYYY Edit: Ich glaube, der …

7 mathematical-statistics variance bounds

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Was ist der Mittelwert Null und die Einheitsvarianz in Bezug auf Bilddaten?

Ich bin neu im tiefen Lernen. Ich versuche einige Konzepte zu verstehen. Ich weiß, dass "Mittelwert" ein Durchschnittswert ist und "Varianz" eine Abweichung vom Mittelwert ist. Ich habe einige Forschungsarbeiten gelesen, alle sagen, dass wir unsere Daten zuerst vorverarbeiten. Aber wie hängen diese Konzepte mit der Bildvorverarbeitung zusammen? Warum werden …

7 classification variance mean deep-learning image-processing

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Warum benutzen wir nicht einfach

Immerhin berechnen wir das VIF mit 1 / ( 1 -R.2j)1/(1−Rj2)1/(1-R_j^2). Ein VIF von555 entspricht einem R.2J.RJ2R_J^2 von 0,80.80.8. Für mich sind die Informationen vonR.2jRj2R_j^2wird nur dunkler, wenn ich die VIF-Formel anwende. Warum kann ich nicht einfach verwendenR.2jRj2R_j^2 Multikollinearität zu erkennen?

7 variance multicollinearity vif

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Was ist Voreingenommenheit und Varianz eines Schätzers?

Ich weiß, was Varianz ist. Aber was ist Bias? Ich habe nur Probleme, das zu verstehen, was geschrieben steht!

7 estimation variance bias

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Zerlegung der durchschnittlichen quadratischen Verzerrung (in Elemente des statistischen Lernens)

Ich kann nicht herausfinden, wie die Formel 7.14 auf Seite 224 von Die Elemente des statistischen Lernens abgeleitet wird. Kann mir jemand helfen, es herauszufinden? Average squared bias=Average[model bias]2+Average[estimation bias]2Average squared bias=Average[model bias]2+Average[estimation bias]2\textrm{Average squared bias} = \textrm{Average}[\textrm{model bias}]^2 + \textrm{Average}[\textrm{estimation bias}]^2

7 mathematical-statistics variance bias proof

Als «variance» getaggte Fragen