Preguntas etiquetadas con variance

De acuerdo con la Ayuda de Microsoft Excel: VAR usa la siguiente fórmula: donde x es el promedio de la muestra PROMEDIO (número1, número2, ...) yn es el tamaño de la muestra. ¿No debería ser n, en lugar de n - 1, en el denominador?

8 variance  excel  unbiased-estimator 

Me horrorizó encontrar recientemente que Matlab devuelve para la varianza de muestra de una entrada escalar:0 000 >> var(randn(1),0) %the '0' here tells var to give sample variance ans = 0 >> var(randn(1),1) %the '1' here tells var to give population variance ans = 0 De alguna manera, la varianza …

8 r  variance  matlab 

En otra entrega de intuiciones para identidades en probabilidad, considere la Ley de identidad elemental de la varianza total Var(X)=E[Var(X|Y)]+Var(E[X|Y])Var(X)=E[Var(X|Y)]+Var(E[X|Y]) \begin{eqnarray} \rm{Var}(X) &=&\rm{E}[\rm{Var}(X|Y)] + \rm{Var}(E[X|Y]) \end{eqnarray} Es una manipulación algebraica simple y directa de la definición de momentos en suma, o, como en el enlace de Wikipedia, a través de …

8 variance  intuition 

¿Es cierto lo siguiente? sesgo bajo = varianza alta sesgo alto = varianza baja Entiendo el sesgo alto y bajo, pero ¿cómo es diferente la varianza? ¿O son los sinónimos anteriores?

8 machine-learning  neural-networks  variance  sampling  bias 

Entonces, hay desviación estándar, varianza y covarianza, pero ¿hay una desviación estándar co? ¿Si no, porque no? ¿Existe una razón matemática fundamental o es solo una convención? Si es así, ¿por qué no se usa más, o al menos es realmente difícil de encontrar con las búsquedas de Google? No …

8 variance  standard-deviation  covariance-matrix 

Un revisor mío pregunta por una razón por la que he usado datos no ponderados, en lugar de datos ponderados. He discutido el problema con un estadístico y su respuesta fue similar a la de Si tiene observaciones independientes y toma la media general, su varianza siempre es menor que …

8 variance  weighted-mean  weighted-data 

Acabo de ver esta pregunta y la maravillosa respuesta aceptada en este foro. Luego me activaron para tratar de comprender intuitivamente por qué la división de está normalizando la covarianza:SxSySxSyS_xS_y COV(X,Y)SxSy∈[−1,1]COV⁡(X,Y)SxSy∈[−1,1]\frac{\operatorname{COV}(X,Y)}{S_xS_y} \in [-1,1] Creo que será útil si entiendo por qué normaliza para ser . Por supuesto, entiendo que, por …

8 correlation  variance  covariance  intuition 

He leído los excelentes comentarios sobre cómo lidiar con los valores perdidos antes de aplicar SVD, pero me gustaría saber cómo funciona con un ejemplo simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada la matriz anterior, …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 

¿Cómo puedo calcular la varianza de p derivada de una distribución binomial? Digamos que lanzo monedas y obtengo k cabezas. Puedo estimar p como k / n, pero ¿cómo puedo calcular la varianza en esa estimación? Estoy interesado en esto para poder controlar la varianza en mis estimaciones de relación …

8 probability  variance  binomial 

Comunidad SE, espero obtener algunas ideas sobre el siguiente problema. Dado un modelo de regresión lineal simple Bajo una función de probabilidad gaussiana con términos de error homoscedastic, la distribución condicional de la variable dependiente toma la forma Asigno un conjugado condicional (no informativo) antes de \ beta y h …

8 regression  bayesian  variance  posterior  singular 

Digamos que sabemos la media de una distribución dada. ¿Afecta esto la estimación del intervalo de la varianza de una variable aleatoria (que de otro modo se calcula utilizando la varianza de la muestra)? Como en, ¿podemos obtener un intervalo más pequeño para el mismo nivel de confianza?

8 normal-distribution  confidence-interval  variance 

Digamos que estamos interesados ​​en cómo las calificaciones de los exámenes de los estudiantes se ven afectadas por la cantidad de horas que esos estudiantes estudian. Tomamos muestras de estudiantes de varias escuelas diferentes. Ejecutamos el siguiente modelo de efectos mixtos: grados de examenyo= a +β1×horas estudiadasyo+colegioj+miyogrados de examenyo=una+β1×horas estudiadasyo+colegioj+miyo …

8 regression  normal-distribution  confidence-interval  mixed-model  variance 

Tengo la siguiente tabla de valores: 25 75 38 162 La razón de posibilidades es 0.7037 y el registro (OR) es -0.3514. Para una tabla de contingencia con valores a, b, c y d, la varianza de log (OR) viene dada por (1/a + 1/b + 1/c + 1/d) ¿Cómo …

8 r  variance 

Imagine una elección en la que personas hacen una elección binaria: votan a favor o en contra. El resultado es que personas votan por A, por lo que el resultado de A es p = m / n .nnnmmmp=m/np=m/np=m/n Si quiero modelar estas elecciones, puedo suponer que cada persona vota …

8 mathematical-statistics  variance  binomial  underdispersion 

Todas las distribuciones en un intervalo acotado satisfacen:[0,1][0,1][0,1] σ2≤μ(1−μ)σ2≤μ(1−μ)\sigma^2 \le \mu (1-\mu) donde es la media y la varianza.μμ\muσ2σ2\sigma^2 Ahora suponga que la distribución es unimodal, en el sentido de que tiene como máximo un máximo local. ¿Cuál es el valor mínimo que puede tener la siguiente relación? μ(1−μ)σ2?μ(1−μ)σ2?\frac{\mu (1-\mu)}{\sigma^2}?

8 variance