Statistiken und Big Data variance

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Warum wird das Chi-Quadrat verwendet, wenn ein Konfidenzintervall für die Varianz erstellt wird?

Dies ist eine sehr grundlegende Frage. Warum verwenden wir eine Chi-Quadrat-Verteilung? Was bedeutet diese Verteilung? Warum wird mit dieser Verteilung ein Konfidenzintervall für die Varianz erstellt? An jedem Ort, an dem ich nach einer Erklärung suche, wird dies nur als eine Tatsache dargestellt, in der erklärt wird, wann Chi verwendet …

15 variance chi-squared

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Gesetz der totalen Varianz als Satz des Pythagoras

Angenommen, und haben einen endlichen zweiten Moment. Im Hilbertraum von Zufallsvariablen mit zweitem endlichen Moment (mit dem durch definierten inneren Produkt von , ) können wir interpretieren als die Projektion von auf den Raum der Funktionen von .XXXYYYT1,T2T1,T2T_1,T_2E(T1T2)E(T1T2)E(T_1T_2)||T||2=E(T2)||T||2=E(T2)||T||^2=E(T^2)E(Y|X)E(Y|X)E(Y|X)YYYXXX Wir wissen auch, dass das Gesetz der totalen Varianz lautet: Var(Y)=E(Var(Y|X))+Var(E(Y|X))Var(Y)=E(Var(Y|X))+Var(E(Y|X))Var(Y)=E(Var(Y|X)) + …

15 variance conditional-expectation

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Warum stabilisieren wir die Varianz?

Beim Lesen der Kaggle-Essay-Eval-Methode bin ich auf eine varianzstabilisierende Transformation gestoßen . Sie verwenden eine Varianzstabilisierungstransformation, um Kappa-Werte zu transformieren, bevor sie ihren Mittelwert bilden und sie dann zurücktransformieren. Obwohl ich das Wiki über Varianzstabilisierende Transformationen gelesen habe, kann ich nicht verstehen, warum wir Varianzen tatsächlich stabilisieren. Welchen Nutzen ziehen …

15 variance mathematical-statistics

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Warum weist ein Entscheidungsbaum eine geringe Verzerrung und eine hohe Varianz auf?

Fragen Kommt es darauf an, ob der Baum flach oder tief ist? Oder können wir das unabhängig von der Tiefe / Höhe des Baumes sagen? Warum ist die Vorspannung niedrig und die Varianz hoch? Erklären Sie dies bitte intuitiv und mathematisch

15 machine-learning variance covariance cart bias

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Hohe Varianz der einmaligen Kreuzvalidierung

Ich habe immer wieder gelesen, dass die Kreuzvalidierung "Auslassen" aufgrund der großen Überlappung der Trainingsfalten eine hohe Varianz aufweist. Ich verstehe jedoch nicht, warum das so ist: Sollte die Leistung der Kreuzvalidierung nicht sehr stabil sein (geringe Varianz), gerade weil die Trainingssätze fast identisch sind? Oder habe ich ein falsches …

15 variance cross-validation bias

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Gibt es eine erforderliche Menge an Varianz, die von PCA erfasst wird, um spätere Analysen durchzuführen?

Ich habe einen Datensatz mit 11 Variablen und PCA (orthogonal) wurde gemacht, um die Daten zu reduzieren. Die Wahl der Anzahl der Komponenten, die beibehalten werden sollen, ergab sich für mich aus meinem Fachwissen und dem Geröllplot (siehe unten), dass zwei Hauptkomponenten (PCs) ausreichten, um die Daten zu erläutern, und …

15 variance pca

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Wie interpretiere ich die Kovarianzmatrix aus einer Kurvenanpassung?

Ich bin nicht so gut in Statistik, also entschuldige mich, wenn dies eine vereinfachende Frage ist. Ich passe eine Kurve an einige Daten an, und manchmal passen meine Daten am besten zu einem negativen Exponential in der Form a∗e(−b∗x)+ca∗e(−b∗x)+ca * e^{(-b * x)} + c , und manchmal ist die …

15 variance model-selection python curve-fitting covariance-matrix

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So berechnen Sie die Varianz einer Variablenpartition

Ich führe ein Experiment durch, bei dem ich (unabhängige) Samples parallel sammle, ich berechne die Varianz jeder Gruppe von Samples und jetzt möchte ich dann alle kombinieren, um die Gesamtvarianz aller Samples zu finden. Es fällt mir schwer, eine Ableitung dafür zu finden, da ich mir der Terminologie nicht sicher …

15 variance

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Was ist die genaue Definition eines „Heywood-Falls“?

Ich habe den Begriff "Heywood-Fall" informell verwendet, um Situationen zu bezeichnen, in denen eine online durchgeführte, "endliche Antwort" iterativ aktualisierte Schätzung der Varianz aufgrund von numerischen Genauigkeitsproblemen negativ wurde. (Ich verwende eine Variante der Welford-Methode, um Daten hinzuzufügen und ältere Daten zu entfernen.) Ich hatte den Eindruck, dass sie auf …

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Bei welchen Modellen fällt die Vorspannung von MLE schneller als die Varianz?

θ^\hat\thetaθ∗\theta^*nn Sie ‖ θ - θ * ‖ ∥θ^−θ∗∥\lVert\hat\theta-\theta^*\rVertO ( 1 / √n )O(1/n−−√)O(1/\sqrt n)‖E θ -θ*‖∥Eθ^−θ∗∥\lVert \mathbb E\hat\theta - \theta^*\rVert‖E θ - θ ‖∥Eθ^−θ^∥\lVert \mathbb E\hat\theta - \hat\theta\rVertO(1/ √n )O(1/n−−√)O(1/\sqrt{n}) Ich interessiere mich für Modelle mit einer Abweichung , die schneller als schrumpft, bei der der Fehler jedoch nicht …

14 variance estimation maximum-likelihood bias

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Gibt es ein Maß für die Gleichmäßigkeit der Ausbreitung?

Ich habe im Internet nachgeschlagen, aber nichts Hilfreiches gefunden. Ich suche im Grunde nach einer Methode, um zu messen, wie „gleichmäßig“ ein Wert verteilt ist. Wie in einer "gleichmäßig" verteilten Distribution wie X : und eine 'ungleich' verteilte Verteilung Y von ungefähr dem gleichen Mittelwert und der gleichen Standardabweichung: Aber …

14 variance standard-deviation descriptive-statistics measurement

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Wie man Varianzkomponenten mit lmer für Modelle mit zufälligen Effekten schätzt und mit lme-Ergebnissen vergleicht

Ich habe ein Experiment durchgeführt, bei dem ich verschiedene Familien aus zwei verschiedenen Bevölkerungsgruppen großgezogen habe. Jede Familie erhielt eine von zwei Behandlungen. Nach dem Experiment habe ich mehrere Merkmale an jedem Individuum gemessen. Um die Wirkung einer Behandlung oder einer Quelle sowie deren Wechselwirkung zu testen, verwendete ich ein …

14 r anova variance lme4-nlme

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Was ist der Unterschied zwischen Stichprobenvarianz und Stichprobenvarianz?

Was ist der Unterschied zwischen Stichprobenvarianz und Stichprobenvarianz? Sie scheinen gleich zu sein. Sind sie nicht

14 sampling variance sample

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Wie Levene Testfunktion in R verwenden?

Ich bin ein Neuling in Statistik und R und habe Probleme mit der Verwendung der Levene-Funktion (ich möchte die Varianzgleichheit von zwei Stichproben prüfen). In der Dokumentation steht, dass ich Folgendes ausführen soll: levene.test (y, Gruppe) Aber ich habe keine Ahnung, was ich als y und Gruppe setzen soll? Ich …

14 r variance levenes-test

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Caret glmnet vs cv.glmnet

Es scheint eine Menge Verwirrung im Vergleich zwischen der Verwendung von glmnetinside caretzur Suche nach einem optimalen Lambda und der Verwendung cv.glmnetderselben Aufgabe zu geben. Viele Fragen wurden gestellt, zB: Klassifizierungsmodell train.glmnet vs. cv.glmnet? Was ist der richtige Weg, um glmnet mit caret zu verwenden? Quervalidierung von "glmnet" mit "caret" …

14 r caret glmnet machine-learning neural-networks maximum softmax probability distributions mathematical-statistics random-variable cdf statistical-significance variance expected-value ratio sample-size reliability tolerance-interval wilcoxon-signed-rank self-study variance sampling mean machine-learning svm libsvm self-study sampling ranks data-visualization histogram machine-learning classification normal-distribution mathematical-statistics maximum-likelihood mixture predictive-models prediction seasonality

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