Se os dados forem 1d, a variação mostrará até que ponto os pontos de dados são diferentes um do outro. Se os dados forem multidimensionais, obteremos uma matriz de covariância. Existe uma medida que fornece um número único de como os pontos de dados são diferentes entre si em geral para dados...
Primeiro de tudo, não estou perguntando isso: Por que a correlação zero não implica independência? Isso é abordado (de maneira bastante agradável) aqui: /math/444408/why-does-zero-correlation-not-imply-independence O que estou perguntando é o oposto ... digamos que duas variáveis sejam...
Em seu artigo amplamente citado, distribuições anteriores para parâmetros de variância em modelos hierárquicos (916 citação até agora no Google Scholar) Gelman propõe que boas distribuições prévias não informativas para a variação em um modelo bayesiano hierárquico são a distribuição uniforme e a...
Eu acho que as duas fórmulas a seguir são verdadeiras: Var(aX)=a2Var(X)Var(aX)=a2Var(X) \mathrm{Var}(aX)=a^2 \mathrm{Var}(X) enquanto a é um número constante Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y) \mathrm{Var}(X + Y)=\mathrm{Var}(X)+\mathrm{Var}(Y) seXXX ,YYY são independentes No entanto,...
Estou tentando fazer uma regressão em dados heterocedásticos em que estou tentando prever as variações de erro, bem como os valores médios em termos de um modelo linear. Algo
Eu estava usando o termo "Caso Heywood" de maneira informal para me referir a situações em que uma estimativa on-line e 'resposta finita' atualizada iterativamente da variação se tornou negativa devido a problemas de precisão numérica. (Estou usando uma variante do método de Welford para adicionar...
Li várias vezes que a validação cruzada "Deixar um fora" tem alta variação devido à grande sobreposição das dobras de treinamento. No entanto, não entendo por que isso é: o desempenho da validação cruzada não deve ser muito estável (baixa variação) exatamente porque os conjuntos de treinamento são...
Estou executando um experimento em que estou coletando amostras (independentes) em paralelo, calculo a variação de cada grupo de amostras e agora quero combinar tudo para encontrar a variação total de todas as amostras. Estou tendo dificuldade em encontrar uma derivação para isso, pois não tenho...
Esta é uma pergunta muito básica. Por que usamos uma distribuição chi square? Qual o significado dessa distribuição? Por que essa distribuição é usada para criar um intervalo de confiança para a variação? Todos os lugares em que procuro uma explicação no Google apenas apresentam esse fato,...
Estou tentando entender a troca de viés e variância, a relação entre o viés do estimador e o viés do modelo e o relacionamento entre a variação do estimador e a variação do modelo. Cheguei a estas conclusões: Tendemos a superestimar os dados quando negligenciamos o viés do estimador, ou seja,...
Pelo que entendi, podemos obter correlação normalizando a covariância usando a equação ρi,j=cov(Xi,Xj)σiσjρi,j=cov(Xi,Xj)σiσj\rho_{i,j}=\frac{cov(X_i, X_j)}{\sigma_i \sigma_j} onde σi=E[(Xi−μi)2]−−−−−−−−−−−√σi=E[(Xi−μi)2]\sigma_i=\sqrt{E[(X_i-\mu_i)^2]} é o desvio padrão deXiXiX_i. Minha...
Eu trabalho com as informações mútuas há algum tempo. Mas encontrei uma medida muito recente no "mundo da correlação" que também pode ser usada para medir a independência da distribuição, a chamada "correlação à distância" (também denominada correlação browniana):...
Os testes de permutação (também chamados de teste de randomização, teste de re-randomização ou teste exato) são muito úteis e úteis quando a suposição de distribuição normal exigida por, por exemplo, t-testnão é atendida e quando a transformação dos valores pela classificação do teste...
Suponha que XXX e YYY tenham um segundo momento finito. No espaço de Hilbert de variáveis aleatórias com segundo momento finito (com produto interno de T1,T2T1,T2T_1,T_2 definido por E(T1T2)E(T1T2)E(T_1T_2) , ||T||2=E(T2)||T||2=E(T2)||T||^2=E(T^2) ), pode-se interpretar E(Y|X)E(Y|X)E(Y|X) como a...
Questões Depende se a árvore é rasa ou profunda? Ou podemos dizer isso independentemente da profundidade / níveis da árvore? Por que o viés é baixo e a variância é alta? Por favor, explique intuitivamente e
Eu não sou muito bom em estatística, então peço desculpas se esta for uma pergunta simplista. Estou ajustando uma curva de alguns dados, e às vezes os meus dados melhor se encaixa uma exponencial negativa na forma , e às vezes o ajuste é mais perto de um * e ( - b * x 2 ) + c . No entanto, às vezes...
Até onde eu entendi, a correlação de distância é uma maneira robusta e universal de verificar se há uma relação entre duas variáveis numéricas. Por exemplo, se tivermos um conjunto de pares de números: (x1, y1) (x2, y2) ... (xn, yn) podemos usar a correlação de distância para verificar se...
Me deparei com a transformação de estabilização de variância enquanto lia o método Kaggle Essay Eval . Eles usam uma transformação de estabilização de variância para transformar valores kappa antes de obter sua média e depois transformá-los de volta. Mesmo depois de ler o wiki sobre transformações...
Quais são os benefícios de especificar uma estrutura de covariância em um GLM (em vez de tratar todas as entradas fora da diagonal na matriz de covariância como zero)? Além de refletir o que se sabe dos dados, ele faz melhorar a qualidade do ajuste? melhorar a precisão preditiva em dados...
Eu tenho um conjunto de dados com 11 variáveis e PCA (ortogonal) foi feito para reduzir os dados. Decidir sobre o número de componentes para mantê-lo ficou evidente para mim pelo meu conhecimento sobre o assunto e o gráfico de seixos (veja abaixo) que dois componentes principais (PCs) eram...