Mam problem z dowodem E(Y|X)∈argming(X)E[(Y−g(X))2]E(Y|X)∈argming(X)E[(Y−g(X))2]E(Y|X) \in \arg \min_{g(X)} E\Big[\big(Y - g(X)\big)^2\Big] które najprawdopodobniej ujawnią głębsze nieporozumienie oczekiwań i oczekiwań warunkowych. Dowód, który znam, wygląda następująco (inną wersję tego dowodu można znaleźć tutaj ) ===argming(X)E[(Y−g(x))2]argming(X)E[(Y−E(Y|X)+E(Y|X)−g(X))2]argming(x)E[(Y−E(Y|X))2+2(Y−E(Y|X))(E(Y|X)−g(X))+(E(Y|X)−g(X))2]argming(x)E[2(Y−E(Y|X))(E(Y|X)−g(X))+(E(Y|X)−g(X))2]argming(X)E[(Y−g(x))2]=argming(X)E[(Y−E(Y|X)+E(Y|X)−g(X))2]=argming(x)E[(Y−E(Y|X))2+2(Y−E(Y|X))(E(Y|X)−g(X))+(E(Y|X)−g(X))2]=argming(x)E[2(Y−E(Y|X))(E(Y|X)−g(X))+(E(Y|X)−g(X))2]\begin{align*} &\arg \min_{g(X)} E\Big[\big(Y - g(x)\big)^2\Big]\\ = &\arg \min_{g(X)} E \Big[ \big(Y - E(Y|X) + E(Y|X) - …
Często ludzie używają programów do uzyskania wartości p, ale czasami - z jakiegokolwiek powodu - konieczne może być uzyskanie wartości krytycznej z zestawu tabel. Biorąc pod uwagę tabelę statystyczną z ograniczoną liczbą poziomów istotności i ograniczoną liczbą stopni swobody, jak uzyskać przybliżone wartości krytyczne dla innych poziomów istotności lub stopni …
Jaki jest najlepszy sposób na pokazanie związku między: zmienna ciągła i dyskretna, dwie zmienne dyskretne? Do tej pory korzystałem z wykresów rozrzutu, aby spojrzeć na związek między zmiennymi ciągłymi. Jednak w przypadku zmiennych dyskretnych punkty danych są kumulowane w określonych odstępach czasu. Zatem linia najlepszego dopasowania może być stronnicza.
Niektóre książki podają, że próbka o rozmiarze 30 lub większym jest konieczna, aby centralne twierdzenie graniczne dawało dobre przybliżenie dla . X¯X¯\bar{X} Wiem, że to nie wystarczy dla wszystkich dystrybucji. Chciałbym zobaczyć kilka przykładów rozkładów, w których nawet przy dużej wielkości próbki (być może 100, 1000 lub więcej) rozkład średniej …
Mam problem z interpretacją wartości Z dla zmiennych kategorialnych w regresji logistycznej. W poniższym przykładzie mam zmienną kategorialną z 3 klasami i zgodnie z wartością z, KLASA 2 może być istotna, podczas gdy inne nie. Ale co to teraz znaczy? Że mogę połączyć pozostałe klasy w jedną? Czy cała zmienna …
Mam tabelę danych T1, która zawiera prawie tysiąc zmiennych (V1) i około 200 milionów punktów danych. Dane są rzadkie, a większość wpisów to NA. Każdy punkt danych ma unikalną parę identyfikatora i daty, aby odróżnić je od innych. Mam inną tabelę T2, która zawiera osobny zestaw zmiennych (V2). Ta tabela …
Czy istnieje naprawdę prosty opis praktycznych różnic między tymi dwiema technikami? Oba wydają się być używane do nadzorowanego uczenia się (chociaż reguły stowarzyszenia mogą również obsługiwać bez nadzoru). Oba można wykorzystać do przewidywania Znalazłem najbliżej „dobrego” opisu z podręcznika Statsoft . Mówią, że Reguły stowarzyszenia są używane do: ... wykrywają …
To wydaje się takie elementarne, ale zawsze utknąłem w tym momencie… Większość danych, z którymi mam do czynienia, jest nienormalna, a większość analiz opartych na strukturze GLM. Do mojej obecnej analizy mam zmienną odpowiedzi, która jest „prędkością marszu” (metry / minutę). Łatwo jest mi stwierdzić, że nie mogę korzystać z …
W ramach projektu dotyczącego ekologii moja grupa laboratoryjna dodała ocet do 4 zbiorników zawierających równe objętości wody w stawie, 1 kontrolę bez elodei (rośliny wodnej) i 3 zabiegi z taką samą ilością elodei w każdym. Celem dodania octu było obniżenie pH. Hipoteza była taka, że zbiorniki z elodeą szybciej wróciłyby …
Poniższy scenariusz stał się najczęściej zadawanym pytaniem w trio badacza (I), recenzenta / redaktora (R, niezwiązanego z CRAN) i mnie (M) jako twórcy fabuły. Możemy założyć, że (R) jest typowym recenzentem medycznym dużego bossa, który wie tylko, że każda fabuła musi mieć pasek błędu, w przeciwnym razie jest to błąd. …
Podczas prezentacji wyników EEG czasowo-częstotliwościowych dość często używa się map ciepła / konturów. Często wybieranym schematem kolorów (i tym, który mi się podoba i którego używam) jest schemat kolorów „jet” (patrz np. Czas EEG wyszukiwania obrazów w Google ). Zastanawiam się, czy istnieją lepsze schematy kolorów do prezentacji tych wykresów …
W komentarzu zamieszczonym niedawno tutaj jeden z komentatorów wskazał na bloga Larry'ego Wassermana, który wskazuje (bez żadnych źródeł), że wnioskowanie częstych jest sprzeczne z zasadą prawdopodobieństwa. Zasada prawdopodobieństwa mówi po prostu, że eksperymenty dające podobne funkcje prawdopodobieństwa powinny dawać podobne wnioski. Dwie części tego pytania: Które części, smak lub szkoła …
Załóżmy, że pracujemy nad modelem efektów losowych niektórych danych zliczanych w czasie i chcemy kontrolować niektóre trendy. Zwykle zrobiłbyś coś takiego: lmer(counts ~ dependent_variable + (1+t+I(t^2)|ID), family="poisson") zawierać kwadratowy kształt dla t. Czy można zastosować bardziej wyrafinowane techniki wygładzania, takie jak wygładzanie LOESS lub splajny, aby modelować ten związek?
Pracuję nad symulacją fizyczną 2D i zbieram dane na czas w kilku punktach. Te dyskretne punkty znajdują się wzdłuż linii pionowych, z wieloma liniami w kierunku osiowym. To sprawia, że zestaw danych skutecznie 4D. Załóżmy na przykład, że mam punkty zbiórki o współrzędnych (X, Y): (0,0), (1,0), (2,0) (0,1), (1,1), …
Używamy plików cookie i innych technologii śledzenia w celu poprawy komfortu przeglądania naszej witryny, aby wyświetlać spersonalizowane treści i ukierunkowane reklamy, analizować ruch w naszej witrynie, i zrozumieć, skąd pochodzą nasi goście.
Kontynuując, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie i innych technologii śledzenia oraz potwierdzasz, że masz co najmniej 16 lat lub zgodę rodzica lub opiekuna.