Als «variance» getaggte Fragen

Die erwartete quadratische Abweichung einer Zufallsvariablen von ihrem Mittelwert; oder die durchschnittliche quadratische Abweichung der Daten über ihren Mittelwert.

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Maximaler Wert des Variationskoeffizienten für den begrenzten Datensatz
In der Diskussion nach einer kürzlich gestellten Frage, ob die Standardabweichung den Mittelwert überschreiten kann, wurde eine Frage kurz aufgeworfen, aber nie vollständig beantwortet. Also frage ich es hier. Betrachten Sie eine Menge von nichtnegativen Zahlen wobei für . Es ist nicht erforderlich, dass x_i unterschiedlich ist, das heißt, dass …
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Berechnung der erforderlichen Stichprobengröße, Genauigkeit der Varianzschätzung?
Hintergrund Ich habe eine Variable mit einer unbekannten Verteilung. Ich habe 500 Stichproben, möchte aber die Genauigkeit demonstrieren, mit der ich die Varianz berechnen kann, um beispielsweise zu argumentieren, dass eine Stichprobengröße von 500 ausreichend ist. Ich bin auch daran interessiert, die minimale Stichprobengröße zu kennen, die erforderlich wäre, um …
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Hauptkomponentenanalyse „rückwärts“: Wie viel Varianz der Daten erklärt sich durch eine gegebene Linearkombination der Variablen?
Ich habe eine Hauptkomponentenanalyse von sechs Variablen , , , , und . Wenn ich das richtig verstehe, sagt mir der nicht gedrehte PC1, welche lineare Kombination dieser Variablen die größte Abweichung in den Daten beschreibt / erklärt, und der PC2 sagt mir, welche lineare Kombination dieser Variablen die nächstgrößere …
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Anteil der erklärten Varianz in einem Mixed-Effects-Modell
Ich weiß nicht, ob dies vorher gefragt wurde, aber ich habe nichts darüber gefunden. Meine Frage ist, ob jemand eine gute Referenz liefern kann, um zu lernen, wie man den Varianzanteil erhält, der durch jeden der festen und zufälligen Faktoren in einem Modell mit gemischten Effekten erklärt wird.
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Warum ist die Standardabweichung als Quadrat der Varianz und nicht als Quadrat der Quadratsumme über N definiert?
Heute unterrichtete ich eine Einführungsklasse für Statistik und ein Schüler kam auf mich zu und stellte mir die Frage, die ich hier umformuliere: "Warum wird die Standardabweichung als Abweichungsquadrat und nicht als Quadratsumme über N definiert?" Wir definieren die Populationsvarianz:σ2= 1N∑ ( xich- μ )2σ2=1N∑(xich-μ)2\sigma^2=\frac{1}{N}\sum{(x_i-\mu)^2} Und Standardabweichung: .σ= σ2--√= 1N√∑ …
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Welche früheren Verteilungen könnten / sollten für die Varianz in einem hierarchischen Bayesisan-Modell verwendet werden, wenn die mittlere Varianz von Interesse ist?
In seiner viel zitierten Arbeit Prior-Verteilungen für Varianzparameter in hierarchischen Modellen (916 Zitate in Google Scholar) Gelman schlägt vor, dass gute, nicht informative Vorverteilungen für die Varianz in einem hierarchischen Bayes'schen Modell die Gleichverteilung und die Halb-t-Verteilung sind. Wenn ich die Dinge richtig verstehe, funktioniert dies gut, wenn der Standortparameter …
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Wann ist es angebracht, Abweichungen anstelle von Standardabweichungen zu melden?
Ich habe eine Analyse durchgeführt, in der ich verschiedene Varianzkomponenten modelliert habe. Wenn die Ergebnisse in einer Tabelle angegeben werden, ist es wesentlich präziser, Standardabweichungen anstelle von Abweichungen anzugeben. Das bringt mich zu der Frage: Gibt es jemals einen Grund, Abweichungen anstelle von Standardabweichungen zu melden? Ist es immer angemessener, …
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Ein Maß für die "Varianz" aus der Kovarianzmatrix?
Wenn die Daten 1d sind, zeigt die Varianz das Ausmaß an, in dem sich die Datenpunkte voneinander unterscheiden. Wenn die Daten mehrdimensional sind, erhalten wir eine Kovarianzmatrix. Gibt es ein Maß, das angibt, wie unterschiedlich die Datenpunkte im Allgemeinen für mehrdimensionale Daten sind? Ich habe das Gefühl, dass es bereits …
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Was bedeutet "eigentlich" gepoolte Varianz?
Ich bin ein Noob in der Statistik, also könntet ihr mir bitte hier raushelfen. Meine Frage lautet: Was bedeutet eigentlich gepoolte Varianz ? Wenn ich im Internet nach einer Formel für gepoolte Varianz suche, finde ich viel Literatur mit der folgenden Formel (zum Beispiel hier: http://math.tntech.edu/ISR/Mathematical_Statistics/Introduction_to_Statistical_Tests/thispage/newnode19.html) ): S2p=S21(n1−1)+S22(n2−1)n1+n2−2Sp2=S12(n1−1)+S22(n2−1)n1+n2−2\begin{equation} \label{eq:stupidpooledvar} \displaystyle …
15 variance  mean  pooling 
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Statistische Variation in zwei Formel-1-Qualifikationsformaten
Ich habe gerade diesen BBC-Artikel über das Qualifying-Format in der Formel 1 gelesen . Die Organisatoren möchten das Qualifying weniger vorhersehbar machen, dh die statistische Streuung des Ergebnisses erhöhen. Bei einigen irrelevanten Details werden die Fahrer im Moment nach ihrer besten Einzelrunde aus (der Konkretisierung halber) zwei Versuchen gewertet. Ein …
15 variance 
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Die Linearität der Varianz
Ich denke, die folgenden zwei Formeln sind wahr: Var(aX)=a2Var(X)Var(aX)=a2Var(X) \mathrm{Var}(aX)=a^2 \mathrm{Var}(X) während a eine konstante Zahl ist wenn , unabhängig sindVar(X+Y)=Var(X)+Var(Y)Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y) \mathrm{Var}(X + Y)=\mathrm{Var}(X)+\mathrm{Var}(Y) XXXYYY Ich bin mir jedoch nicht sicher, was mit dem Folgenden falsch ist: Var(2X)=Var(X+X)=Var(X)+Var(X)Var(2X)=Var(X+X)=Var(X)+Var(X)\mathrm{Var}(2X) = \mathrm{Var}(X+X) = \mathrm{Var}(X) + \mathrm{Var}(X) was nicht , dh .22Var(X)22Var(X)2^2 \mathrm{Var}(X)4Var(X)4Var(X)4\mathrm{Var}(X) …
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Frage zum Bias-Varianz-Kompromiss
Ich versuche den Bias-Varianz-Kompromiss, die Beziehung zwischen dem Bias des Schätzers und dem Bias des Modells und die Beziehung zwischen der Varianz des Schätzers und der Varianz des Modells zu verstehen. Ich bin zu folgenden Schlussfolgerungen gekommen: Wir neigen dazu, die Daten zu überdecken, wenn wir die Abweichung des Schätzers …
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Vorhersage der Varianz heteroskedastischer Daten
Ich versuche, eine Regression auf heteroskedastischen Daten durchzuführen, wobei ich versuche , die Fehlervarianzen sowie die Mittelwerte in Form eines linearen Modells vorherzusagen . Etwas wie das: y( x , t )ξ( x , t )y¯( x , t )σ( x , t )= y¯(x,t)+ξ(x,t),∼N(0,σ(x,t)),=y0+ax+bt,=σ0+cx+dt.y(x,t)=y¯(x,t)+ξ(x,t),ξ(x,t)∼N(0,σ(x,t)),y¯(x,t)=y0+ax+bt,σ(x,t)=σ0+cx+dt.\begin{align}\\ y\left(x,t\right) &= \bar{y}\left(x,t\right)+\xi\left(x,t\right),\\ \xi\left(x,t\right) &\sim …
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Was ist die Intuition hinter austauschbaren Proben unter der Nullhypothese?
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein nicht parametrischer Test Mann-Whitney-U-testwürde dazu führen, dass mehr Informationen verloren gehen. Eine einzige Annahme, …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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