Preguntas etiquetadas con chi-squared

Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de prueba no paramétrica como Mann-Whitney-U-testconduciría a la …

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 

Esta es una pregunta muy básica. ¿Por qué usamos una distribución de chi cuadrado? ¿Cuál es el significado de esta distribución? ¿Por qué es esta la distribución utilizada para crear un intervalo de confianza para la varianza? Cada lugar en el que busco una explicación en Google solo presenta esto …

15 variance  chi-squared 

El valor esperado de una distribución es la media, es decir, el valor promedio ponderado E [ x ] = ∫ + ∞ - ∞ xf(x)f(x)f(x)E[x]=∫+∞−∞xf(x)dxE[x]=∫−∞+∞xf(x)dXE[x]=\int_{-\infty}^{+\infty} x \, \, f(x) dx El valor más probable es el modo, que es el valor más probable. Sin embargo, ¿esperamos de alguna manera …

15 probability  distributions  chi-squared  expected-value  mode 

Sé que para cada par de clase de entidad, el valor de la estadística de chi-cuadrado se calcula y se compara con un umbral. metrometromkkk Cualquier aclaración será muy apreciada. Gracias por adelantado

15 chi-squared  feature-selection 

Estoy analizando un conjunto de datos utilizando un modelo de efectos mixtos con un efecto fijo (condición) y dos efectos aleatorios (participante debido al diseño del sujeto y al par). El modelo se ha generado con el lme4paquete: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). A continuación, realicé una prueba de razón de probabilidad de este …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Sea una variable aleatoria distribuida de chi-cuadrado con k grados de libertad. ¿Cuáles son los límites más agudos conocidos para las siguientes probabilidades?X∼χ2kX∼χk2X \sim \chi^2_kkkk P[X&gt;t]≤1−δ1(t,k)P[X&gt;t]≤1−δ1(t,k) \mathbb{P}[X > t] \leq 1 - \delta_1(t, k) y P[X&lt;z]≤1−δ2(z,k)P[X&lt;z]≤1−δ2(z,k) \mathbb{P}[X < z] \leq 1 - \delta_2(z, k) donde y δ 2 son algunas …

15 probability  chi-squared 

Si Y= ∑i = 1norteX2yoY=∑i=1NXi2Y=\sum_{i=1}^{N}X_i^2 donde Xyo∼ N( 0 , σ2)Xi∼N(0,σ2)X_i \sim \mathcal{N}(0,\sigma^2) , es decir, todas las XyoXiX_i son iid variables aleatorias normales de media cero con las mismas variaciones, entonces Y∼ Γ ( N2, 2 σ2) .Y∼Γ(N2,2σ2).Y \sim \Gamma\left(\frac{N}{2},2\sigma^2\right). Sé que la distribución chi-cuadrado es un caso especial …

15 chi-squared  gamma-distribution 

¿Cómo llegó Pearson con las siguientes estadísticas chi-cuadrado de Pearson en 1900? que K∼χ2K=∑(Oij−Eij)2EijK=∑(Oij−Eij)2Eij K = \sum \frac{(O_{ij} -E_{ij})^2}{E_{ij}} K∼χ2K∼χ2 K \sim \chi^2 ¿Tenía en mente chi cuadrado e ideó la métrica (enfoque de abajo hacia arriba), o ideó la estadística y luego demostró que sigue la distribución de chi …

14 chi-squared  descriptive-statistics  history 

El siguiente problema surgió recientemente al analizar los datos. Si la variable aleatoria X sigue una distribución normal e Y sigue una distribución χ2nχn2\chi^2_n (con n dof), ¿cómo se distribuye ? Hasta ahora se me ocurrió el pdf de : Y 2 ψ 2 n ( x )Z=X2+Y2Z=X2+Y2Z = X^2 …

14 probability  distributions  normal-distribution  chi-squared  convolution 

Tengo datos de prueba donde tengo varias muestras grandes de distribuciones discretas que estoy usando como distribuciones empíricas. Quiero probar si las distribuciones son realmente diferentes y cuál es la diferencia de medias para aquellas distribuciones que son realmente diferentes. Como son distribuciones discretas, entiendo que la prueba de Kolmogorov-Smirnov …

14 chi-squared  kolmogorov-smirnov 

Esta pregunta está inspirada en un mini-juego de Pokemon Soulsilver: Imagine que hay 15 bombas ocultas en esta área de 5x6 (EDITAR: máximo 1 bomba / celda): Ahora, ¿cómo calcularía la probabilidad de encontrar una bomba en un campo específico, dados los totales de fila / columna? Si observa la …

14 probability  estimation  chi-squared  independence  games 

Para encontrar una asociación entre el apoyo de pares (variable independiente) y la satisfacción laboral (variable dependiente) deseo aplicar la prueba de chi-cuadrado. El apoyo de los pares está dividido en categorías en cuatro grupos según el grado de apoyo: 1 = muy poca extensión, 2 = hasta cierto punto, …

13 chi-squared  nonparametric  contingency-tables  association-measure 

He leído que la prueba de chi cuadrado es útil para ver si una muestra es significativamente diferente de un conjunto de valores esperados. Por ejemplo, aquí hay una tabla de resultados de una encuesta sobre los colores favoritos de las personas (n = 15 + 13 + 10 + …

13 chi-squared  hypothesis-testing  proportion 

¿Cuáles son los pros y los contras de usar LARS [1] versus usar el descenso coordinado para ajustar la regresión lineal regularizada por L1? Estoy principalmente interesado en los aspectos de rendimiento (mis problemas tienden a tener Ncientos de miles y p&lt;20). Sin embargo, cualquier otra información también sería apreciada. …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

He estado usando el ajuste del modelo caret, pero luego volví a ejecutar el modelo usando el gbmpaquete. Entiendo que el caretpaquete usa gbmy el resultado debe ser el mismo. Sin embargo, solo una ejecución de prueba rápida usando data(iris)muestra una discrepancia en el modelo de aproximadamente 5% usando RMSE …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption