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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Warum bedeutet die durch Bartlett-Test diagnostizierte Sphärizität, dass eine PCA unangemessen ist?
Ich verstehe, dass es bei Bartletts Test darum geht, festzustellen, ob Ihre Proben aus Populationen mit gleichen Varianzen stammen. Wenn die Stichproben aus Populationen mit gleichen Varianzen stammen, wird die Nullhypothese des Tests nicht zurückgewiesen, und daher ist eine Hauptkomponentenanalyse ungeeignet. Ich bin nicht sicher, wo das Problem mit dieser …
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CNN Xavier Gewichtsinitialisierung
In einigen Tutorials wurde festgestellt, dass die "Xavier" -Gewichtsinitialisierung (Artikel: Verständnis der Schwierigkeit, tiefe Feedforward-Neuronale Netze zu trainieren ) ein effizienter Weg ist, um die Gewichte von Neuronalen Netzen zu initialisieren. Für vollständig verbundene Ebenen gab es in diesen Tutorials eine Faustregel: Var(W)=2nin+nout,simpler alternative:Var(W)=1ninVar(W)=2nin+nout,simpler alternative:Var(W)=1ninVar(W) = \frac{2}{n_{in} + n_{out}}, \quad …
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Überdispersion in der logistischen Regression
Ich versuche, das Konzept der Überdispersion in der logistischen Regression in den Griff zu bekommen. Ich habe gelesen, dass Überdispersion auftritt, wenn die beobachtete Varianz einer Antwortvariablen größer ist als von der Binomialverteilung erwartet. Aber wenn eine Binomialvariable nur zwei Werte (1/0) haben kann, wie kann sie dann einen Mittelwert …
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Ich verstehe die Varianz des Binomials nicht
Ich fühle mich wirklich dumm, wenn ich nur eine so grundlegende Frage stelle, aber hier ist: Wenn ich eine Zufallsvariable XXX , die die Werte 000 und annehmen kann 111, mit P(X=1)=pP(X=1)=pP(X=1) = p und P(X=0)=1−pP(X=0)=1−pP(X=0) = 1-p , dann werde ich nnn Proben daraus ziehen eine Binomialverteilung. Der Mittelwert …
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Bias-Varianz-Zerlegung
In Abschnitt 3.2 von Bishops Mustererkennung und maschinellem Lernen erörtert er die Bias-Varianz-Zerlegung und erklärt, dass für eine quadratische Verlustfunktion der erwartete Verlust in einen quadratischen Bias-Term zerlegt werden kann (der beschreibt, wie weit die durchschnittlichen Vorhersagen von den wahren abweichen Modell), ein Varianzterm (der die Streuung der Vorhersagen um …
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Was ist die langfristige Varianz?
Wie ist die langfristige Varianz im Bereich der Zeitreihenanalyse definiert? Ich verstehe, dass es für den Fall verwendet wird, dass die Daten eine Korrelationsstruktur aufweisen. Unser stochastischer Prozess wäre also keine Familie von X1,X2…X1,X2…X_1, X_2 \dots iid Zufallsvariablen, sondern nur identisch verteilt? Könnte ich eine Standardreferenz als Einführung in das …
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Welche Kriterien müssen erfüllt sein, um auf einen „Deckeneffekt“ schließen zu können?
Nach der SAGE Encyclopedia of Social Science Forschungsmethoden … [a] Der Obergrenzeneffekt tritt auf, wenn eine Kennzahl eine bestimmte Obergrenze für potenzielle Reaktionen besitzt und eine große Konzentration von Teilnehmern bei oder nahe dieser Obergrenze punktet. Die Skalendämpfung ist ein methodisches Problem, das auftritt, wenn die Varianz auf diese Weise …
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Was ist die Varianz des Maximums einer Stichprobe?
BBBVar(maxiXi)≤B,Var(maxiXi)≤B, \mbox{Var}(\max_i X_i) \leq B \enspace, X={X1,…,XM}X={X1,…,XM}X = \{ X_1, \ldots, X_M \}MMMμ1,…,μMμ1,…,μM\mu_1, \ldots, \mu_Mσ21,…,σ2Mσ12,…,σM2\sigma_1^2, \ldots, \sigma_M^2 Ich kann darauf schließen, dass Var(maxiXi)≤∑iσ2i,Var(maxiXi)≤∑iσi2, \mbox{Var}(\max_i X_i) \leq \sum_i \sigma_i^2 \enspace, aber diese Grenze scheint sehr locker zu sein. Ein numerischer Test scheint darauf hinzudeuten, dass B=maxiσ2iB=maxiσi2B = \max_i \sigma_i^2 eine Möglichkeit …
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Was ist die praktische Anwendung von Varianz?
Ich unterrichte mich in der Wahrscheinlichkeitstheorie und bin nicht sicher, ob ich die Verwendung von Varianz im Gegensatz zur Standardabweichung verstehe. In den Übungssituationen, die ich betrachte, ist die Varianz größer als der Bereich, so dass es nicht intuitiv sinnvoll erscheint.
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Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine Normalverteilung mit unendlicher Varianz einen Wert hat, der über ihrem Mittelwert liegt?
Ich habe heute im Interview etwas Ähnliches gefragt. Der Interviewer wollte wissen, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass eine At-the-Money-Option im Geld landet, wenn die Volatilität gegen unendlich tendiert. Ich sagte 0%, weil die Normalverteilungen, die dem Black-Scholes-Modell und der Random-Walk-Hypothese zugrunde liegen, eine unendliche Varianz haben werden. Und so …
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Die Varianz eines Regressionsmodells erklären
Dies kann eine einfache Erklärung sein (ich hoffe es trotzdem). Ich habe in Matlab mit der Regressions-Toolbox einige Regressionsanalysen durchgeführt. Ich bin jedoch auf eine Studie gestoßen, in der es heißt: "Mit Hilfe der Regressionsanalyse war es möglich, ein Vorhersagemodell mit nur vier Schallmerkmalen zu erstellen, die 60% der Varianz …
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