Pytania otagowane jako variance

Oczekiwane kwadratowe odchylenie zmiennej losowej od jej średniej; lub średnie kwadratowe odchylenie danych o ich średniej.

1
Ważona wariancja, jeszcze raz
Bezstronna ważona wariancja została już omówiona tutaj i gdzie indziej, ale nadal wydaje się, że istnieje zaskakująca ilość zamieszania. Wydaje się, że istnieje zgoda co do formuły przedstawionej w pierwszym linku, a także w artykule w Wikipedii . To również wygląda na wzór używany przez R, Mathematica i GSL (ale …
3
Analiza głównego składnika „wstecz”: ile wariancji danych wyjaśnia dana liniowa kombinacja zmiennych?
I przeprowadzeniu analizy głównych składowych sześć zmiennych , , , , E i F . Jeśli dobrze rozumiem, niezabezpieczone PC1 mówi mi, jaka liniowa kombinacja tych zmiennych opisuje / wyjaśnia największą wariancję danych, a PC2 mówi mi, jaka liniowa kombinacja tych zmiennych opisuje następną największą wariancję danych i tak dalej. …
5
Miara „wariancji” z macierzy kowariancji?
Jeśli dane mają wartość 1d, wariancja pokazuje stopień, w jakim punkty danych różnią się od siebie. Jeśli dane są wielowymiarowe, otrzymamy macierz kowariancji. Czy istnieje miara, która podaje pojedynczą liczbę różnic między punktami danych w przypadku danych wielowymiarowych? Wydaje mi się, że może już istnieć wiele rozwiązań, ale nie jestem …
2
Dlaczego odchylenie standardowe jest definiowane jako sqrt wariancji, a nie jako sqrt sumy kwadratów nad N?
Dzisiaj uczyłem wstępnej klasy statystyki, a uczeń podszedł do mnie z pytaniem, które sformułowałem tutaj: „Dlaczego odchylenie standardowe jest zdefiniowane jako sqrt wariancji, a nie jako sqrt sumy kwadratów nad N?” Definiujemy wariancję populacji:σ2=1N∑(xi−μ)2σ2=1N∑(xi−μ)2\sigma^2=\frac{1}{N}\sum{(x_i-\mu)^2} I standardowe odchylenie: .σ=σ2−−√=1N√∑(xi−μ)2−−−−−−−−−−√σ=σ2=1N∑(xi−μ)2\sigma=\sqrt{\sigma^2}=\frac{1}{\sqrt{N}}\sqrt{\sum{(x_i-\mu)^2}} Interpretacja możemy dać jest to, że daje średnie odchylenie jednostek w populacji …
2
Jakie wcześniejsze rozkłady mogłyby / powinny być zastosowane dla wariancji w hierarchicznym modelu bayezjańskim, gdy interesująca jest średnia wariancja?
W szeroko cytowanym artykule Wcześniejsze rozkłady parametrów wariancji w modelach hierarchicznych (916 cytowanie do tej pory na Google Scholar) Gelman sugeruje, że dobre wcześniejsze nieinformacyjne wcześniejsze rozkłady dla wariancji w hierarchicznym modelu bayesowskim to rozkład równomierny i rozkład połowy t. Jeśli dobrze rozumiem, działa to dobrze, gdy parametr lokalizacji (np. …
3
Kiedy właściwe byłoby zgłaszanie wariancji zamiast odchylenia standardowego?
Przeprowadziłem analizę, w której zamodelowałem różne składniki wariancji. Podczas raportowania wyników w tabeli o wiele bardziej zwięzłe jest zgłaszanie standardowych odchyleń zamiast odchyleń. To prowadzi mnie do pytania - czy kiedykolwiek istnieje powód, aby zgłaszać wariancję zamiast odchylenia standardowego? Czy coraz bardziej odpowiednie jest zgłaszanie się jeden po drugim?
2
Liniowość wariancji
Myślę, że następujące dwie formuły są prawdziwe: Var(aX)=a2Var(X)Var(aX)=a2Var(X) \mathrm{Var}(aX)=a^2 \mathrm{Var}(X) podczas gdy a jest liczbą stałą Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y) \mathrm{Var}(X + Y)=\mathrm{Var}(X)+\mathrm{Var}(Y) jeśliXXX ,YYY są niezależne Nie jestem jednak pewien, co jest nie tak z poniższymi: Var(2X)=Var(X+X)=Var(X)+Var(X)Var(2X)=Var(X+X)=Var(X)+Var(X)\mathrm{Var}(2X) = \mathrm{Var}(X+X) = \mathrm{Var}(X) + \mathrm{Var}(X) który nie jest równy22Var(X)22Var(X)2^2 \mathrm{Var}(X) , tj.4Var(X)4Var(X)4\mathrm{Var}(X) . Jeśli …
5
Co oznacza „rzeczywista” suma wariancji?
Jestem statystą noob, więc proszę, pomóżcie mi tutaj. Moje pytanie brzmi: co właściwie oznacza łączna wariancja ? Kiedy szukam formuły dla wariancji zbiorczej w Internecie, znajduję dużo literatury przy użyciu następującej formuły (na przykład tutaj: http://math.tntech.edu/ISR/Mathematical_Statistics/Introduction_to_Statistic_Tests/thispage/newnode19.html ): S2p=S21(n1−1)+S22(n2−1)n1+n2−2Sp2=S12(n1−1)+S22(n2−1)n1+n2−2\begin{equation} \label{eq:stupidpooledvar} \displaystyle S^2_p = \frac{S_1^2 (n_1-1) + S_2^2 (n_2-1)}{n_1 + n_2 - …
15 variance  mean  pooling 
5
Różnice statystyczne w dwóch formatach kwalifikacyjnych Formuły 1
Właśnie przeczytałem ten artykuł BBC na temat formatu kwalifikacji w Formule 1. Organizatorzy chcą, aby kwalifikacje były mniej przewidywalne, tj. Aby zwiększyć zmienność statystyczną wyniku. Przeglądając kilka nieistotnych szczegółów, w tej chwili kierowcy są klasyfikowani według najlepszego pojedynczego okrążenia z (konkretnie) dwóch prób. Jeden szef F1, Jean Todt, zaproponował, że …
15 variance 
2
Pytanie o kompromis wariancji odchylenia
Próbuję zrozumieć kompromis wariancji odchylenia, związek między odchyleniem estymatora a odchyleniem modelu oraz związek między wariancją estymatora a wariancją modelu. Doszedłem do tych wniosków: Mamy tendencję do przewyższania danych, gdy zaniedbujemy odchylenie estymatora, to znaczy, gdy staramy się jedynie zminimalizować odchylenie modelu zaniedbując wariancję modelu (innymi słowy, staramy się jedynie …
3
Prognozowanie wariancji danych heteroscedastycznych
Próbuję wykonać regresję danych heteroscedastycznych, w których próbuję przewidzieć wariancje błędów, a także wartości średnie w odniesieniu do modelu liniowego. Coś takiego: y(x,t)ξ(x,t)y¯(x,t)σ(x,t)=y¯(x,t)+ξ(x,t),∼N(0,σ(x,t)),=y0+ax+bt,=σ0+cx+dt.y(x,t)=y¯(x,t)+ξ(x,t),ξ(x,t)∼N(0,σ(x,t)),y¯(x,t)=y0+ax+bt,σ(x,t)=σ0+cx+dt.\begin{align}\\ y\left(x,t\right) &= \bar{y}\left(x,t\right)+\xi\left(x,t\right),\\ \xi\left(x,t\right) &\sim N\left(0,\sigma\left(x,t\right)\right),\\ \bar{y}\left(x,t\right) &= y_{0}+ax+bt,\\ \sigma\left(x,t\right) &= \sigma_{0}+cx+dt. \end{align} Słowami, dane składa się z powtarzalnych pomiarów przy różnych wartościach i . Sądzę pomiary …
1
Jaka intuicja kryje się za wymiennymi próbkami pod hipotezą zerową?
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 
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.