Pytania otagowane jako kurtosis

znormalizowany czwarty moment dystrybucji lub zbioru danych.

3
Dlaczego istnieje różnica pomiędzy ręcznym obliczeniem regresji logistycznej 95% przedziału ufności a użyciem funkcji confint () w R?
Drodzy wszyscy - zauważyłem coś dziwnego, czego nie potrafię wyjaśnić, prawda? Podsumowując: ręczne podejście do obliczania przedziału ufności w modelu regresji logistycznej oraz funkcja R confint()dają różne wyniki. Przechodziłem przez regresję logistyczną stosowaną przez Hosmer & Lemeshow (2. edycja). W trzecim rozdziale znajduje się przykład obliczenia ilorazu szans i 95% …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
1
Czy stopnie swobody mogą być liczbą niecałkowitą?
Kiedy korzystam z GAM, daje mi resztkowy DF (ostatni wiersz kodu). Co to znaczy? Wychodząc poza przykład GAM, ogólnie, czy liczba stopni swobody może być liczbą niecałkowitą?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
4
Transformacja w celu zwiększenia kurtozy i skośności normalnego rv
Pracuję nad algorytmem, który opiera się na fakcie, że obserwacje są normalnie rozłożone, i chciałbym empirycznie przetestować odporność algorytmu na to założenie.YYY Aby to zrobić, szukałem sekwencji przemian , które stopniowo zakłócić normalność . Na przykład, jeśli są normalne, mają skośność i kurtozę , i byłoby miło znaleźć sekwencję transformacji, …
5
Czy powinniśmy uczyć kurtozy na kursie statystyki stosowanej? Jeśli tak to jak?
Tendencję centralną, rozprzestrzenianie się i skośność można określić stosunkowo dobrze, przynajmniej intuicyjnie; standardowe matematyczne miary tych rzeczy również stosunkowo dobrze odpowiadają naszym intuicyjnym pojęciom. Ale kurtoza wydaje się inna. Jest to bardzo mylące i nie pasuje do żadnej intuicji dotyczącej kształtu dystrybucji. Typowym wyjaśnieniem kurtozy w zastosowanym ustawieniu byłby ten …
1
Jakiej metody wielokrotnego porównania użyć w modelu Lmer: lsmeans czy glht?
Analizuję zestaw danych przy użyciu modelu efektów mieszanych z jednym ustalonym efektem (warunkiem) i dwoma efektami losowymi (uczestnik ze względu na projekt i parę wewnątrz przedmiotu). Model ten został wygenerowany z lme4pakietu: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Następnie wykonałem test współczynnika wiarygodności tego modelu względem modelu bez ustalonego efektu (warunku) i mam znaczącą różnicę. …
2
Wykładnicza ruchoma skośność / kurtoza
Istnieją dobrze znane wzory online do obliczania wykładniczo ważonych średnich kroczących i standardowych odchyleń procesu (xn)n=0,1,2,…(xn)n=0,1,2,…(x_n)_{n=0,1,2,\dots} . Dla średniej μn=(1−α)μn−1+αxnμn=(1−α)μn−1+αxn\mu_n = (1-\alpha) \mu_{n-1} + \alpha x_n i dla wariancji σ2n=(1−α)σ2n−1+α(xn−μn−1)(xn−μn)σn2=(1−α)σn−12+α(xn−μn−1)(xn−μn)\sigma_n^2 = (1-\alpha) \sigma_{n-1}^2 + \alpha(x_n - \mu_{n-1})(x_n - \mu_n) z którego można obliczyć odchylenie standardowe. Czy istnieją podobne wzory do …
3
Dlaczego wysoka dodatnia kurtoza jest problematyczna w testach hipotez?
Słyszałem (przepraszam, nie mogę podać linku do tekstu, coś mi powiedziano), że wysoka dodatnia kurtoza reszt może być problematyczna dla dokładnych testów hipotez i przedziałów ufności (a zatem problemów z wnioskowaniem statystycznym). Czy to prawda, a jeśli tak, to dlaczego? Czy wysoka dodatnia kurtoza reszt nie wskazywałaby, że większość reszt …
2
Intuicja na chwilę o środku dystrybucji?
Czy ktoś może podać intuicję, dlaczego wyższe momenty rozkładu prawdopodobieństwa , podobnie jak moment trzeci i czwarty, odpowiadają odpowiednio skośności i kurtozie? W szczególności dlaczego odchylenie dotyczące średniej podniesionej do trzeciej lub czwartej potęgi ostatecznie przekłada się na miarę skośności i kurtozy? Czy istnieje sposób na odniesienie tego do trzeciej …
2
Odejście od założenia normalności w ANOVA: czy kurtoza lub skośność są ważniejsze?
Zastosowane liniowe modele statystyczne Kutnera i in. stwierdza, co do odstępstw od założenia normalności modeli ANOVA: Kurtoza rozkładu błędów (mniej lub bardziej pikowany niż rozkład normalny) jest ważniejsza niż skośność rozkładu pod względem wpływu na wnioskowanie . Jestem nieco zdziwiony tym stwierdzeniem i nie udało mi się znaleźć żadnych powiązanych …
3
Jak przekształcić rozkład lepeptyczny w normalność?
Załóżmy, że mam zmienną leptokurtyczną, którą chciałbym przekształcić do normalności. Jakie transformacje mogą wykonać to zadanie? Doskonale zdaję sobie sprawę z tego, że przekształcanie danych nie zawsze może być pożądane, ale dla celów akademickich załóżmy, że chcę „wbić” dane w normalność. Ponadto, jak można zauważyć na podstawie wykresu, wszystkie wartości …
5
W jaki sposób kurtoza rozkładu jest związana z geometrią funkcji gęstości?
Kurtoza ma mierzyć szczytowość i płaskość rozkładu. Funkcja gęstości rozkładu, jeśli istnieje, może być postrzegana jako krzywa i ma cechy geometryczne (takie jak krzywizna, wypukłość, ...) związane z jej kształtem. Zastanawiam się więc, czy kurtoza rozkładu jest związana z niektórymi cechami geometrycznymi funkcji gęstości, które mogą wyjaśnić geometryczne znaczenie kurtozy?
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.