Pertama-tama, saya tidak menanyakan ini: Mengapa nol korelasi tidak menyiratkan independensi? Ini ditujukan (agak baik) di sini: /math/444408/why-does-zero-correlation-not-imply-independence Yang saya tanyakan adalah kebalikannya ... katakanlah dua variabel sepenuhnya independen satu sama lain....
Saya pikir dua formula berikut ini benar: Var(aX)=a2Var(X)Var(aX)=a2Var(X) \mathrm{Var}(aX)=a^2 \mathrm{Var}(X) sedangkan a adalah bilangan konstan Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y) \mathrm{Var}(X + Y)=\mathrm{Var}(X)+\mathrm{Var}(Y) jikaXXX ,YYY adalah independen Namun, saya tidak...
Jika data 1d, varians menunjukkan sejauh mana titik data berbeda satu sama lain. Jika datanya multidimensi, kita akan mendapatkan matriks kovarians. Apakah ada ukuran yang memberikan satu angka bagaimana titik data berbeda satu sama lain secara umum untuk data multi-dimensi? Saya merasa bahwa...
Hari ini saya mengajar kelas pengantar statistik dan seorang siswa mendatangi saya dengan sebuah pertanyaan, yang saya ulangi di sini sebagai: "Mengapa standar deviasi didefinisikan sebagai sqrt of variance dan bukan sebagai sqrt dari jumlah kuadrat atas N?" Kami mendefinisikan varians...
Dalam makalahnya yang dikutip secara luas, distribusi Prior untuk parameter varians dalam model hierarkis (916 kutipan sejauh ini di Google Cendekia) Gelman mengusulkan bahwa distribusi sebelumnya yang tidak informatif untuk varian dalam model Bayesian hirarkis adalah distribusi seragam dan...
Pertanyaan Apakah itu tergantung pada apakah pohon itu dangkal atau dalam? Atau dapatkah kita mengatakan ini terlepas dari kedalaman / level pohon? Mengapa bias rendah & varians tinggi? Tolong jelaskan secara intuitif dan
Saya telah menggunakan istilah "Heywood Case" agak informal untuk merujuk pada situasi di mana estimasi respon terbatas yang diperbarui secara iteratif dari varians menjadi negatif karena masalah presisi numerik. (Saya menggunakan varian metode Welford untuk menambah data dan menghapus data yang...
Saya membaca berulang-ulang bahwa validasi silang "Leave-one-out" memiliki varian yang tinggi karena tumpang tindih yang besar dari lipatan pelatihan. Namun saya tidak mengerti mengapa itu adalah: Tidak seharusnya kinerja validasi silang menjadi sangat stabil (varian rendah) justru karena set...
Saya menjalankan eksperimen di mana saya mengumpulkan sampel (independen) secara paralel, saya menghitung varian masing-masing kelompok sampel dan sekarang saya ingin menggabungkan semua untuk menemukan varian total dari semua sampel. Saya mengalami kesulitan menemukan derivasi untuk ini karena...
Saya perlu "mempelajari" distribusi gaussian bivariat dengan beberapa sampel, tetapi hipotesis yang baik pada distribusi sebelumnya, jadi saya ingin menggunakan pendekatan bayesian. Saya mendefinisikan sebelumnya: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim...
Saya mencoba memahami pengorbanan varians-varians, hubungan antara bias estimator dan bias model, dan hubungan antara varians estimator dan varians model. Saya sampai pada kesimpulan ini: Kita cenderung menyesuaikan data ketika kita mengabaikan bias estimator, yaitu ketika kita hanya bertujuan...
Saya memiliki unit GPS yang menampilkan pengukuran kebisingan melalui matriks kovarian :ΣΣ\Sigma Σ=⎡⎣⎢σxxσyxσxzσxyσyyσyzσxzσyzσzz⎤⎦⎥Σ=[σxxσxyσxzσyxσyyσyzσxzσyzσzz]\Sigma = \left[\begin{matrix} \sigma_{xx} & \sigma_{xy} & \sigma_{xz} \\ \sigma_{yx} & \sigma_{yy} & \sigma_{yz} \\ \sigma_{xz} &...
Seperti yang saya pahami, kita bisa mendapatkan korelasi dengan menormalkan kovarians menggunakan persamaan ρi,j=cov(Xi,Xj)σiσjρi,j=cov(Xi,Xj)σiσj\rho_{i,j}=\frac{cov(X_i, X_j)}{\sigma_i \sigma_j} dimana adalah standar
Saya telah bekerja dengan informasi timbal balik untuk beberapa waktu. Tetapi saya menemukan ukuran yang sangat baru dalam "dunia korelasi" yang juga dapat digunakan untuk mengukur independensi distribusi, yang disebut "korelasi jarak" (juga disebut korelasi Brown):
Tes permutasi (juga disebut tes pengacakan, uji pengacakan ulang, atau tes yang tepat) sangat berguna dan berguna ketika asumsi distribusi normal yang diperlukan misalnya, t-testtidak terpenuhi dan ketika transformasi nilai dengan peringkat dari tes non-parametrik seperti Mann-Whitney-U-testakan...
Saya tidak terlalu hebat dalam statistik, jadi minta maaf jika ini adalah pertanyaan sederhana. Saya menyesuaikan kurva dengan beberapa data, dan kadang-kadang data saya paling cocok dengan eksponensial negatif dalam bentuk , dan kadang-kadang cocok lebih dekat dengan . Namun, kadang-kadang...
Sejauh yang saya mengerti, korelasi jarak adalah cara yang kuat dan universal untuk memeriksa apakah ada hubungan antara dua variabel numerik. Misalnya, jika kita memiliki satu set pasangan angka: (x1, y1) (x2, y2) ... (xn, yn) kita dapat menggunakan korelasi jarak untuk memeriksa apakah ada...
Saya menemukan transformasi penstabil varian ketika membaca metode Kaggle Essay Eval . Mereka menggunakan transformasi stabilisasi varian untuk mengubah nilai-nilai kappa sebelum mengambil rata-rata mereka dan kemudian mengubahnya kembali. Bahkan setelah membaca wiki pada transformasi penstabilan...
Apa manfaat menentukan struktur kovarians dalam GLM (daripada memperlakukan semua entri diagonal dalam matriks kovarians sebagai nol)? Selain mencerminkan apa yang diketahui seseorang dari data, lakukan itu meningkatkan kebaikan fit? meningkatkan akurasi prediksi pada data yang disimpan? izinkan...
Saya memiliki dataset dengan 11 variabel dan PCA (orthogonal) dilakukan untuk mengurangi data. Memutuskan jumlah komponen untuk dijaga jelas bagi saya dari pengetahuan saya tentang subjek dan plot scree (lihat di bawah) bahwa dua komponen utama (PC) cukup untuk menjelaskan data dan komponen lainnya...