Pytania otagowane jako chi-squared

TŁO: Pomiń bezpiecznie - jest tutaj w celach informacyjnych i uzasadnia pytanie. Otwarcie tego artykułu brzmi: „Słynny test przygodności chi-kwadrat Karla Pearsona pochodzi z innej statystyki, zwanej statystyką z, opartej na rozkładzie normalnym. Najprostsze wersje mogą być matematycznie identyczne z równoważnymi testami z. Testy dają taki sam wynik we wszystkich …

15 chi-squared  proportion  z-test 

Testy permutacyjne (zwane również testem randomizacji, testem ponownej randomizacji lub testem dokładnym) są bardzo przydatne i przydają się, gdy t-testnie jest spełnione założenie o rozkładzie normalnym wymagane na przykład i gdy transformacja wartości przez ranking test nieparametryczny, Mann-Whitney-U-testktóry prowadziłby do utraty większej ilości informacji. Jednak nie należy zapominać o jednym …

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 

To bardzo podstawowe pytanie. Dlaczego używamy rozkładu chi-kwadrat? Jakie jest znaczenie tej dystrybucji? Dlaczego ten rozkład służy do tworzenia przedziału ufności dla wariancji? Każde miejsce, w którym szukam wyjaśnień, po prostu przedstawia ten fakt, wyjaśniając, kiedy używać chi, ale nie wyjaśniając, dlaczego używać chi i dlaczego wygląda tak, jak to …

15 variance  chi-squared 

Oczekiwana wartość rozkładu jest średnią, to znaczy średnią ważoną E [ x ] = ∫ + ∞ - ∞ xf(x)f(x)f(x)E[x]=∫+∞−∞xf(x)dxE[x]=∫−∞+∞xf(x)dxE[x]=\int_{-\infty}^{+\infty} x \, \, f(x) dx Najbardziej prawdopodobną wartością jest tryb, czyli najbardziej prawdopodobna wartość. Czy jednak spodziewamy się, że jakoś zobaczymy wiele razy? Cytowanie stąd :E[x]E[x]E[x] Jeżeli wyniki nie są …

15 probability  distributions  chi-squared  expected-value  mode 

Wiem, że dla każdej pary klas obiektów wartość statystyki chi-kwadrat jest obliczana i porównywana z wartością progową. Jestem trochę zmieszany. Jeśli istnieje cech i klas , jak buduje się tabelę awaryjną? Jak decydować, które funkcje zachować, a które usunąć?mmmkkk Wszelkie wyjaśnienia będą mile widziane. Z góry dziękuję

15 chi-squared  feature-selection 

Niech będzie rozkładem losowym zmiennej kwadratowej chi o k stopniach swobody. Jakie są najostrzejsze znane granice następujących prawdopodobieństwX∼ χ2)kX∼χk2X \sim \chi^2_kkkk P [X> t ] ≤ 1 - δ1( t , k )P[X>t]≤1−δ1(t,k) \mathbb{P}[X > t] \leq 1 - \delta_1(t, k) i P [X< z] ≤ 1 - δ2)( z, …

15 probability  chi-squared 

Jeśli gdzie X i ∼ N ( 0 , σ 2 ) , tj. Wszystkie X i są normalnymi losowymi zmiennymi o średniej zerowej z tymi samymi wariancjami, to Y ∼ Γ ( NY=∑i=1NX2iY=∑i=1NXi2Y=\sum_{i=1}^{N}X_i^2Xi∼N(0,σ2)Xi∼N(0,σ2)X_i \sim \mathcal{N}(0,\sigma^2)XiXiX_iY∼Γ(N2,2σ2).Y∼Γ(N2,2σ2).Y \sim \Gamma\left(\frac{N}{2},2\sigma^2\right). Znam rozkład chi-kwadrat jest szczególnym przypadkiem rozkładu gamma, ale nie mógł czerpać …

15 chi-squared  gamma-distribution 

Jak Pearson opracował następujące statystyki chi-kwadrat Pearsona w 1900 roku? K=∑(Oij−Eij)2EijK=∑(Oij−Eij)2Eij K = \sum \frac{(O_{ij} -E_{ij})^2}{E_{ij}} that K∼χ2K∼χ2 K \sim \chi^2 Czy miał na myśli chi-kwadrat i opracował metrykę KKK (podejście od dołu do góry), czy też opracował statystyki, a później udowodnił, że podąża ona za rozkładem chi-kwadrat (z góry …

14 chi-squared  descriptive-statistics  history 

następujący problem pojawił się ostatnio podczas analizy danych. Jeśli zmienna losowa X podąża za rozkładem normalnym, a Y za (z n dof), jak rozkłada się ? Do tej pory wymyśliłem pdf : χ2nχn2\chi^2_nZ=X2+Y2Z=X2+Y2Z = X^2 + Y^2Y2Y2Y^2ψ2n(x)====∂F(x−−√)∂x(∫x√0tn/2−1⋅e−t/22n/2Γ(n/2)dt)′x12n/2Γ(n/2)⋅(x−−√)n/2−1⋅e−x√/2⋅(x−−√)′x12n/2−1Γ(n/2)⋅xn/4−1⋅e−x√/2ψn2(x)=∂F(x)∂x=(∫0xtn/2−1⋅e−t/22n/2Γ(n/2)dt)x′=12n/2Γ(n/2)⋅(x)n/2−1⋅e−x/2⋅(x)x′=12n/2−1Γ(n/2)⋅xn/4−1⋅e−x/2\begin{eqnarray} \psi^2_n(x) &=& \frac{\partial F(\sqrt{x})}{\partial x} \\ &=& \left( \int_0^{\sqrt{x}} \frac{t^{n/2-1}\cdot e^{-t/2}}{2^{n/2}\Gamma(n/2)} \mathrm{d}t \right)^\prime_x …

14 probability  distributions  normal-distribution  chi-squared  convolution 

Mam dane testowe, w których mam kilka dużych próbek z rozkładów dyskretnych, których używam jako rozkłady empiryczne. Chcę przetestować, czy rozkłady są rzeczywiście różne i jaka jest różnica w średnich dla tych rozkładów, które są naprawdę różne. Ponieważ są to rozkłady dyskretne, rozumiem, że test Kołmogorowa-Smirnowa jest nieważny z uwagi …

14 chi-squared  kolmogorov-smirnov 

Aby znaleźć związek między wsparciem rówieśnika (zmienna niezależna) a satysfakcją z pracy (zmienna zależna), chcę zastosować test chi-kwadrat. Wsparcie rówieśników to kategorie w czterech grupach według stopnia wsparcia: 1 = bardzo mniej, 2 = do pewnego stopnia, 3 = w dużym stopniu i 4 = w bardzo dużym stopniu. Zadowolenie …

14 chi-squared  nonparametric  contingency-tables  association-measure 

To pytanie jest inspirowane minigierką Pokemon Soulsilver: Wyobraź sobie, że na tym obszarze 5x6 jest ukrytych 15 bomb (EDYCJA: maksymalnie 1 bomba / komórka): Jak oszacowałbyś prawdopodobieństwo znalezienia bomby na określonym polu, biorąc pod uwagę sumy wierszy / kolumn? Jeśli spojrzysz na kolumnę 5 (suma bomb = 5), możesz pomyśleć: …

14 probability  estimation  chi-squared  independence  games 

Czytałem, że test chi-kwadrat jest przydatny, aby sprawdzić, czy próbka znacznie różni się od zestawu wartości oczekiwanych. Na przykład, oto tabela wyników ankiety dotyczącej ulubionych kolorów ludzi (n = 15 + 13 + 10 + 17 = 55 wszystkich respondentów): red,blue,green,yellow 15,13,10,17 Test chi-kwadrat może mi powiedzieć, czy ta próbka …

13 chi-squared  hypothesis-testing  proportion 

Jakie są zalety i wady korzystania z LARS [1] w porównaniu ze stosowaniem opadania współrzędnych w celu dopasowania regresji liniowej regulowanej przez L1? Interesują mnie głównie aspekty wydajności (moje problemy występują zwykle Nw setkach tysięcy i p<20). Jednak wszelkie inne spostrzeżenia byłyby również mile widziane. edytuj: Od kiedy opublikowałem pytanie, …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Stroiłem model przy użyciu caret, ale potem ponownie uruchomiłem model przy użyciu gbmpakietu. Rozumiem, że caretpakiet używa gbmi wynik powinien być taki sam. Jednak tylko szybki test przy użyciu data(iris)wykazuje rozbieżność w modelu około 5% przy użyciu RMSE i R ^ 2 jako metryki oceny. Chcę znaleźć optymalną wydajność modelu …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption