Dados, eventos, processos etc. não são independentes se o conhecimento de 1 fornecer algumas informações sobre o estado ou o valor do outro.
No aprendizado estatístico, implícita ou explicitamente, sempre se assume que o conjunto de treinamento é composto de tuplas de entrada / resposta que são desenhados independentemente da mesma distribuição conjunta comD={X,y}D={X,y}\mathcal{D} = \{ \bf {X}, \bf{y} \}NNNP ( X , y...
Para o gráfico 1, posso testar a associação entre x e y, fazendo uma correlação simples. Para o gráfico 2, onde o relacionamento não é linear e ainda existe uma relação clara entre x e y, como posso testar a associação e rotular sua natureza?
Benjamini e Hochberg desenvolveram o primeiro (e ainda mais utilizado, eu acho) método para controlar a taxa de falsas descobertas (FDR). Quero começar com um monte de valores P, cada um para uma comparação diferente, e decidir quais são baixos o suficiente para serem chamados de "descoberta",...
Meu professor de estatística afirma que a palavra "correlação" se aplica estritamente às relações lineares entre as variáveis, enquanto a palavra "associação" se aplica amplamente a qualquer tipo de relação. Em outras palavras, ele afirma que o termo "correlação não linear" é um oxímoro. Pelo que...
Normalmente, usamos o PCA como uma técnica de redução de dimensionalidade para dados em que casos são considerados iid Pergunta: Quais são as nuances típicas na aplicação do PCA para dados dependentes e não-iid? Quais propriedades agradáveis / úteis do PCA mantidas para dados iid estão...
Tanto na literatura sobre a taxa de erro familiar (FWER) quanto na taxa de falsas descobertas (FDR), métodos particulares de controle da FWER ou FDR são considerados apropriados para testes dependentes ou independentes. Por exemplo, no artigo de 1979 "Um procedimento simples de teste múltiplo...
Ao explicar por que não correlacionado não implica independente, existem vários exemplos que envolvem um monte de variáveis aleatórias, mas todas parecem muito abstratas: 1 2 3 4 . Essa resposta parece fazer sentido. Minha interpretação: Uma variável aleatória e seu quadrado podem não estar...
Suponhamos que tem alguns alguma variável resposta yijyijy_{ij} que foi medido a partir de jjj th irmão em th família. Além disso, alguns dados comportamentais foram coletados ao mesmo tempo de cada sujeito. Estou tentando analisar a situação com o seguinte modelo linear de efeitos...
Digamos que estamos interessados em como as notas dos exames dos alunos são afetadas pelo número de horas que esses alunos estudam. Para explorar essa relação, poderíamos executar a seguinte regressão linear: exam.gradesEu= a + β1× horas.estudoEu+
Eu sei, não posso usar convolução. Eu tenho duas variáveis aleatórias A e B e elas são dependentes. Preciso da função distributiva de A +
Como é definida a variação de longo prazo no domínio da análise de séries temporais? Eu entendo que é utilizado no caso de haver uma estrutura de correlação nos dados. Assim, o nosso processo estocástico não seria uma família de X1,X2…X1,X2…X_1, X_2 \dots iid variáveis aleatórias, mas sim apenas...
Eu sei que a média da soma das variáveis independentes é a soma das médias de cada variável independente. Isso também se aplica a variáveis
Por favor, explique qual é a diferença entre se duas variáveis são linearmente dependentes ou linearmente correlacionadas . Procurei o artigo da Wikipedia, mas não obtive um exemplo adequado. Por favor, explique com
Eu tenho um conjunto de dados muito grande e faltam cerca de 5% de valores aleatórios. Essas variáveis estão correlacionadas entre si. O exemplo a seguir do conjunto de dados R é apenas um exemplo de brinquedo com dados correlatos simulados. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <-...
Miller e Chapman (2001) argumentam que é absolutamente inapropriado controlar covariáveis não independentes relacionadas a variáveis independentes e dependentes em um estudo observacional (não randomizado) - mesmo que isso seja feito rotineiramente nas ciências sociais. Quão problemático é...
Quando (isto é, vem do modelo de regressão linear), e, nesse caso, resíduos são correlacionados e não independentes. Mas quando fazemos o diagnóstico de regressão e queremos testar a suposição , todo livro sugere sugerir o uso de gráficos Q-Q e testes estatísticos em resíduos que foram...
Eu sei que a variação da diferença de duas variáveis independentes é a soma das variações, e eu posso provar isso. Eu quero saber onde a covariância vai no outro
Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última...
Tenho quase as mesmas perguntas como esta: Como modelar eficientemente a soma das variáveis aleatórias de Bernoulli? Mas a configuração é bem diferente: P ( X i = 1 ) = p i N p iS=∑i=1,NXiS=∑i=1,NXiS=\sum_{i=1,N}{X_i} , , ~ 20, ~ 0,1P(Xi=1)=piP(Xi=1)=piP(X_{i}=1)=p_iNNNpipip_i Temos os dados...
Portanto, tenho 16 ensaios em que estou tentando autenticar uma pessoa de uma característica biométrica usando a Distância de Hamming. Meu limite está definido como 3,5. Meus dados estão abaixo e apenas o teste 1 é um verdadeiro positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6...