Só estou curioso sobre a hipótese nula de um teste U de Mann-Whitney. Vejo frequentemente que a hipótese nula é que duas populações têm distribuições iguais. Mas estou pensando - se eu tivesse duas populações normais com a mesma variação média, mas extremamente desigual, o teste de Mann-Whitney...
Estou procurando a equação correta para calcular a covariância de amostra imparcial ponderada. As fontes da Internet são bastante raras nesse tema e todas usam equações diferentes. A equação mais provável que encontrei é esta: qj k= ∑Ni = 1WEu( ∑Ni = 1WEu)2- ∑Ni = 1W2Eu∑Ni = 1WEu( xeu j- x¯j) (...
Se são distribuições de Poisson iid com o parâmetro que a estimativa de probabilidade máxima é para dados . Portanto, podemos definir o estimador correspondente Minha pergunta é como você descobriria a variação desse estimador?K1,…,KnK1,…,KnK_1, \dots,
Hastie et al. "Os elementos do aprendizado estatístico" (2009) consideram um processo de geração de dados com e .E ( ε ) = 0 Var ( ε ) = σ 2 εY=f(X)+εY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon E(ε)=0E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0Var(ε)=σ2εVar(ε)=σε2\text{Var}(\varepsilon)=\sigma^2_{\varepsilon} Eles...
Deixe- são observações distintas (sem vínculos). Deixe- X * 1 , . . . , X ∗ n denota uma amostra de bootstrap (uma amostra do CDF empírico) e deixa ˉ X ∗ n = 1X1,...,XnX1,...,XnX_{1},...,X_{n}X∗1,...,X∗nX1∗,...,Xn∗X_{1}^{*},...,X_{n}^{*} . EncontreE( ˉ X ∗ n )eVar( ˉ X ∗ n...
Enquanto aprendia a calcular matrizes de covariância e correlação e seus inversos em VB e T-SQL há alguns anos, aprendi que as várias entradas têm propriedades interessantes que podem torná-las úteis nos cenários certos de mineração de dados. Um exemplo óbvio é a presença de variações nas diagonais...
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
Para um dado número constante (por exemplo, 4), é possível encontrar uma distribuição de probabilidade para , de modo que tenhamos ?rrrXXXV a r (X) =
Entendo a prova de que Var(aX+bY)=a2Var(X)+b2Var(Y)+2abCov(X,Y),Var(aX+bY)=a2Var(X)+b2Var(Y)+2abCov(X,Y),Var(aX+bY) = a^2Var(X) +b^2Var(Y) + 2abCov(X,Y), mas não sei Não entendo como provar a generalização para combinações lineares arbitrárias. Seja escalares para para que tenhamos um vetor , e...
Nos comentários abaixo de um post meu , Glen_b e eu estávamos discutindo como distribuições discretas necessariamente têm média e variação dependentes. Para uma distribuição normal, faz sentido. Se eu disser a você , você não tem idéia do que é, e se eu disser a , você não tem idéia do que é ....
Estou tentando reduzir a dimensionalidade e o ruído de um conjunto de dados executando o PCA no conjunto de dados e jogando fora os últimos PCs. Depois disso, quero usar alguns algoritmos de aprendizado de máquina nos PCs restantes e, portanto, quero normalizar os dados equalizando a variação dos...
sejam variáveis aleatórias definidas no mesmo espaço de probabilidade e covariância de e seja finita, então a lei da fórmula total de decomposição de covariância / covariância declara: Qual é a interpretação de e ?X, Y,
De acordo com a Lei da variância total, Var(X)=E(Var(X∣Y))+Var(E(X∣Y))Var(X)=E(Var(X∣Y))+Var(E(X∣Y))\operatorname{Var}(X)=\operatorname{E}(\operatorname{Var}(X\mid Y)) + \operatorname{Var}(\operatorname{E}(X\mid Y)) Ao tentar provar isso,
Outro problema potencial com a aplicação do 2SLS e outros procedimentos IV é que os erros padrão do 2SLS tendem a ser '' grandes ''. O que normalmente significa essa declaração é que os coeficientes 2SLS são estatisticamente insignificantes ou que o padrão 2SLS erros são muito maiores que os...
Dadas as variáveis aleatórias X1,X2,⋯,XnX1,X2,⋯,XnX_1,X_2, \cdots, X_n amostra amostrada de , defina ∼N(0,σ2)∼N(0,σ2)\sim \mathcal{N}(0, \sigma^2)Z=maxi∈{1,2,⋯,n}XiZ=maxi∈{1,2,⋯,n}XiZ = \max_{i \in \{1,2,\cdots, n \}} X_i Temos esse E[Z]≤σ2logn−−−−−√E[Z]≤σ2logn\mathbb{E}[Z] \le \sigma \sqrt{2...
De acordo com a Ajuda do Microsoft Excel: O VAR usa a seguinte fórmula: onde x é a média da amostra AVERAGE (número1, número2,…) e n é o tamanho da amostra. Não deveria ser n, e não n-1, no
Sabemos que se um estimador é um estimador imparcial de teta e se sua variância tende a 0 como n tende ao infinito, é um estimador consistente para teta. Mas essa é uma condição suficiente e não necessária. Estou procurando um exemplo de um estimador que seja consistente, mas cuja variação não...
Eu li os ótimos comentários sobre como lidar com valores ausentes antes de aplicar o SVD, mas gostaria de saber como ele funciona com um exemplo simples: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada a matriz acima, se eu remover os valores de NA, acabarei...
Acabei de ver esta pergunta e a maravilhosa resposta aceita neste fórum. Fui então desencadeado para tentar entender intuitivamente por que a divisão de SxSySxSyS_xS_y está normalizando a covariância: COV( X, Y)SxSy∈ [ - 1 , 1 ]COV(X,Y)SxSy∈[−1,1]\frac{\operatorname{COV}(X,Y)}{S_xS_y} \in...
Um revisor meu está perguntando por que motivo usei dados não ponderados, em vez de dados ponderados. Eu discuti o assunto com um estatístico e sua resposta foi ao longo das linhas de Se você tiver observações independentes e fizer a média geral, sua variação será sempre menor que a variação de...