Preguntas etiquetadas con independence

En cuanto a mi agregada (y escasos) conocimientos sobre estadísticas permisos, entendí que si X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,..., X_n son variables aleatorias iid, luego, como el término implica, son independientes y están distribuidas de manera idéntica. Mi preocupación aquí es la antigua propiedad de muestras iid, que dice: p(Xn|Xi1,Xi2,...,Xik)=p(Xn),p(Xn|Xi1,Xi2,...,Xik)=p(Xn),p(X_{n}|X_{i_1},X_{i_2},...,X_{i_k}) = p(X_{n}), para …

24 sampling  conditional-probability  independence 

En muchas aplicaciones de aprendizaje automático, los llamados métodos de aumento de datos han permitido construir mejores modelos. Por ejemplo, suponga un conjunto de entrenamiento de100100100 imágenes de gatos y perros. Al girar, reflejar, ajustar el contraste, etc., es posible generar imágenes adicionales a partir de las originales. En el …

21 machine-learning  predictive-models  dataset  independence  data-augmentation 

La precisión se define como: p = true positives / (true positives + false positives) ¿Es cierto que, como true positivesy false positivesenfoque 0, la precisión se aproxima a 1? La misma pregunta para recordar: r = true positives / (true positives + false negatives) Actualmente estoy implementando una prueba …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Esta un ejercicio determinado en Teoría de la Probabilidad: La lógica de la ciencia por Edwin Jaynes, 2003. Hay una solución parcial aquí . He ideado una solución parcial más general y me preguntaba si alguien más la ha resuelto. Esperaré un poco antes de publicar mi respuesta, para darle …

19 independence  likelihood-ratio  hypothesis-testing  multiple-comparisons 

Al tratar de explicar los análisis de conglomerados, es común que las personas malinterpreten el proceso como si estuviera relacionado con las variables. Una forma de hacer que la gente supere esa confusión es una trama como esta: Esto muestra claramente la diferencia entre la pregunta de si hay grupos …

19 clustering  categorical-data  independence 

Tanto en la literatura de la tasa de error familiar (FWER) como de la tasa de descubrimiento falso (FDR), se dice que métodos particulares para controlar FWER o FDR son apropiados para pruebas dependientes o independientes. Por ejemplo, en el artículo de 1979 "Un procedimiento de prueba múltiple secuencialmente rechazado …

18 multiple-comparisons  independence  non-independent  familywise-error  false-discovery-rate 

Obviamente, los eventos A y B son independientes si Pr = Pr Pr . Definamos una cantidad relacionada Q:( A ) ( B )(A∩B)(UN∩si)(A\cap B)(A)(A)(A)(B)(B)(B) Q≡Pr(A∩B)Pr(A)Pr(B)Q≡Pr(A∩B)Pr(A)Pr(B)Q\equiv\frac{\mathrm{Pr}(A\cap B)}{\mathrm{Pr}(A)\mathrm{Pr}(B)} Entonces A y B son independientes si Q = 1 (suponiendo que el denominador es distinto de cero). ¿Q realmente tiene un nombre? …

18 probability  terminology  independence 

Sabemos que la correlación cero no implica independencia. Me interesa saber si una correlación distinta de cero implica dependencia, es decir, si para algunas variables aleatorias e , ¿podemos decir en general que ?Corr ( X , Y ) ≠ 0 Corr(X,Y)≠0\text{Corr}(X,Y)\ne0X XXY YYf X , Y ( x , …

17 correlation  independence 

Realicé una evaluación por computadora de diferentes métodos para ajustar un tipo particular de modelo utilizado en las ciencias paleo. Tenía un conjunto de entrenamiento de gran tamaño y, por lo tanto, al azar (muestreo aleatorio estratificado) dejé de lado un conjunto de prueba. Ajusté diferentes métodos a las muestras …

17 r  mixed-model  multiple-comparisons  simulation  independence 

Realmente no entiendo la heterocedasticidad. Me gustaría saber si mi modelo es apropiado o no de acuerdo con este argumento.

17 r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence 

En primer lugar, no estoy preguntando esto: ¿Por qué la correlación cero no implica independencia? Esto se aborda (bastante bien) aquí: /math/444408/why-does-zero-correlation-not-imply-independence Lo que pregunto es lo contrario ... digamos que dos variables son completamente independientes entre sí. ¿No podrían tener una pequeña correlación por accidente? ¿No debería ser ... …

16 correlation  mathematical-statistics  covariance  independence 

Aprendí que la distribución normal estándar es única porque la media y la varianza se fijan en 0 y 1 respectivamente. Por este hecho, me pregunto si dos variables aleatorias estándar deben ser independientes.

16 normal-distribution  independence 

¿Son los componentes de PCA (en el análisis de componentes principales) estadísticamente independientes si nuestros datos son multivariados normalmente distribuidos? Si es así, ¿cómo se puede demostrar / probar esto? Pregunto porque vi esta publicación , donde la respuesta principal dice: PCA no hace una suposición explícita de Gaussianity. Encuentra …

16 pca  independence  svd 

¿Cómo probaría o comprobaría que el muestreo es IID (Independiente e idénticamente distribuido)? Tenga en cuenta que no me refiero a gaussiano e idénticamente distribuido, solo IID. Y la idea que me viene a la mente es dividir repetidamente la muestra en dos submuestras de igual tamaño, realizar la prueba …

16 hypothesis-testing  independence  kolmogorov-smirnov  resampling  iid 

Según tengo entendido, la correlación de distancia es una forma robusta y universal de verificar si existe una relación entre dos variables numéricas. Por ejemplo, si tenemos un conjunto de pares de números: (x1, y1) (x2, y2) ... (xn, yn) Podemos usar la correlación de distancia para verificar si existe …

15 correlation  independence  intuition  distance-covariance