Preguntas etiquetadas con variance

... suponiendo que pueda aumentar su conocimiento sobre la varianza de una manera intuitiva ( Entendiendo la "varianza" intuitivamente ) o diciendo: Es la distancia promedio de los valores de datos de la "media", y dado que la varianza está en cuadrado unidades, tomamos la raíz cuadrada para mantener las …

207 variance  covariance  intuition 

Me preguntaba cuál es la diferencia entre la varianza y la desviación estándar. Si calcula los dos valores, está claro que obtiene la desviación estándar de la varianza, pero ¿qué significa eso en términos de la distribución que está observando? Además, ¿por qué realmente necesitas una desviación estándar?

127 variance  mathematical-statistics  standard-deviation 

¿Cómo se comparan los diferentes métodos de validación cruzada en términos de varianza y sesgo del modelo? Mi pregunta está en parte motivada por este hilo: número óptimo de pliegues en la validación cruzada de - pliegues : ¿es el CV de dejar uno solo siempre la mejor opción? KKK …

83 machine-learning  variance  cross-validation  bias  bias-variance-tradeoff 

¿Cuál es la forma más limpia y fácil de explicarle a alguien el concepto de varianza? ¿Qué significa intuitivamente? Si uno le explica esto a su hijo, ¿cómo lo haría? Es un concepto que tengo dificultad para articular, especialmente cuando relaciono la varianza con el riesgo. Lo entiendo matemáticamente y …

81 distributions  variance  standard-deviation  inference  intuition 

Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Para un estudio de simulación tengo para generar variables aleatorias que muestran un (población) de correlación prefined a una variable existente .YYY Miré en los Rpaquetes copulay CDVineque pueden producir distribuciones aleatorias multivariadas con una estructura de dependencia dada. Sin embargo, no es posible arreglar una de las variables resultantes …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

La fórmula para calcular la varianza tiene en el denominador:(n−1)(n−1)(n-1) s2=∑Ni=1(xi−x¯)2n−1s2=∑i=1N(xi−x¯)2n−1s^2 = \frac{\sum_{i=1}^N (x_i - \bar{x})^2}{n-1} Siempre me he preguntado por qué. Sin embargo, leer y ver algunos buenos videos sobre "por qué" es, al parecer, es un buen estimador imparcial de la varianza de la población. Mientras que subestima …

67 variance  unbiased-estimator  proof  history 

¿Es (siempre) cierto que Var(∑i=1mXi)=∑i=1mVar(Xi)?Var(∑i=1mXi)=∑i=1mVar(Xi)?\mathrm{Var}\left(\sum\limits_{i=1}^m{X_i}\right) = \sum\limits_{i=1}^m{\mathrm{Var}(X_i)} \>?

62 variance 

No entendí por qué las hay Ny N-1al calcular la varianza de la población. ¿Cuándo usamos Ny cuándo usamos N-1? Haga clic aquí para una versión más grande. Dice que cuando la población es muy grande no hay diferencia entre N y N-1, pero no dice por qué hay N-1 …

50 variance  population 

Parece que cuando se cumple el supuesto de homogeneidad de la varianza, los resultados de una prueba t ajustada de Welch y una prueba t estándar son aproximadamente los mismos. ¿Por qué no simplemente usar siempre la t ajustada de Welch?

47 variance  t-test  heteroscedasticity 

Estoy buscando una explicación intuitiva de la compensación de sesgo-varianza, tanto en general como específicamente en el contexto de la regresión lineal.

46 regression  variance  bias 

Me pregunto si hace una diferencia en la interpretación si solo el dependiente, tanto el dependiente como el independiente, o solo las variables independientes se transforman logarítmicamente. Considere el caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Puedo interpretar el IV como el porcentaje de aumento, pero ¿cómo cambia …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Conocemos la respuesta para dos variables independientes: V a r (XY) = E( X2Y2) - ( E( XY) )2= V a r ( X) V a r ( Y) + V a r ( X) ( E( Y) )2+ V a r ( Y) ( E( X) )2Var(XY)=E(X2Y2)−(E(XY))2=Var(X)Var(Y)+Var(X)(E(Y))2+Var(Y)(E(X))2 {\rm Var}(XY) …

44 variance  random-variable  independence 

La estadística Kappa ( κκ\kappa ) fue introducida en 1960 por Cohen [1] para medir el acuerdo entre dos evaluadores. Sin embargo, su variación había sido una fuente de contradicciones durante bastante tiempo. Mi pregunta es sobre cuál es el mejor cálculo de varianza que se utilizará con muestras grandes. …

44 estimation  variance  reliability  cohens-kappa 

¿Cuál es la diferencia entre una población y una muestra? ¿Qué variables y estadísticas comunes se utilizan para cada una y cómo se relacionan entre ellas?

38 standard-deviation  variance  sample  population