Preguntas etiquetadas con variance

¿Hay alguna forma metódica de comparar las direcciones, las magnitudes, etc. de los resultados de PCA para diferentes muestras tomadas de la misma población? Dejo la naturaleza de la prueba deliberadamente vaga porque me gustaría escuchar todas las diversas posibilidades ... por ejemplo, podría haber (y estoy especulando aquí) una …

8 hypothesis-testing  pca  variance  inference 

En primer lugar, aprecio que las discusiones sobre generalmente provoquen explicaciones sobre (es decir, el coeficiente de determinación en la regresión). El problema que estoy tratando de responder es generalizar eso a todas las instancias de correlación entre dos variables.r2r2r^2R2R2R^2 Entonces, me ha intrigado la variación compartida durante bastante tiempo. …

8 correlation  variance  covariance  r-squared 

Supongamos que tengo un experimento de lanzamiento de moneda en el que quiero calcular la estimación de probabilidad máxima del parámetro de moneda cuando lanzo la moneda veces. Después de calcular la derivada de la función de probabilidad binomial L (p) = {n \ choose x} p ^ x (1-p) …

8 probability  self-study  variance  maximum-likelihood  expected-value 

Estoy estudiando dos poblaciones geográficamente aisladas de la misma especie. Al inspeccionar las distribuciones, veo que ambas son bimodales (hay cierta estacionalidad en su ocurrencia), pero los picos en una población son mucho más altos y mucho más estrechos (es decir, la variación de los picos locales es menor). ¿Qué …

8 distributions  statistical-significance  variance 

En una distribución de Poisson, la media es igual a la varianza. Me gustaría encontrar un intervalo de confianza de la varianza. ¿Es correcto mi razonamiento a continuación? Usando el teorema del límite central, construyo un intervalo de confianza del 95% para la mediaμμ\mu L ≤ μ ≤ UL≤μ≤UL \leq …

8 confidence-interval  variance  poisson-distribution 

Tengo algunas preguntas básicas sobre PCA (análisis de componentes principales) y LDA (análisis discriminante lineal): En PCA hay una manera de calcular la proporción de varianza explicada. ¿También es posible para LDA? ¿Si es así, cómo? ¿Es la salida "Proporción de traza" de la ldafunción (en la biblioteca R MASS) …

8 r  variance  pca  discriminant-analysis 

Sabemos que si un estimador es un estimador imparcial de theta y si su varianza tiende a 0 cuando n tiende al infinito, entonces es un estimador consistente para theta. Pero esta es una condición suficiente y no necesaria. Estoy buscando un ejemplo de un estimador que sea consistente pero …

8 probability  variance  mathematical-statistics  unbiased-estimator  consistency 

Tengo dos grupos de 10 participantes que fueron evaluados tres veces durante un experimento. Para probar las diferencias entre los grupos y entre las tres evaluaciones, ejecuté un ANOVA de diseño mixto 2x3 con group(control, experimental), time(primero, segundo, tres) y group x time. Ambos timey groupresultaron significativos, además hubo una …

8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 

Sean variables de series de tiempo y se conoce la covarianza entre dos pares de estos.X,A,B,C,DX,A,B,C,DX,A,B,C,D Supongamos que queremos encontrar , donde a, b, c, d son constantes.cov(X,aA+bB+cC+dD)cov(X,aA+bB+cC+dD)\textrm{cov}(X,aA + bB + cC + dD)a,b,c,da,b,c,da,b,c,d ¿Hay alguna forma de hacerlo sin expandir E[(X−E[X])(aA+......)]E[(X−E[X])(aA+......)]E[(X-E[X])(aA+......)] ?

8 correlation  variance  covariance 

Tengo 4 grupos que estoy comparando con un criterio. En uno de mis grupos, todos los participantes respondieron lo mismo en cada ítem, es decir, no hay variación. ¿Cómo trato eso en mi ANOVA? Además, ¿qué hago con eso en la prueba que estoy ejecutando comparándolo con un criterio ya …

8 hypothesis-testing  anova  variance  t-test 

La prueba z para comparar dos proporciones es z=p^1−p^2Var(p^1−p^2)√z=p^1−p^2Var(p^1−p^2)\newcommand{\p}{\hat{p}}\newcommand{\v}{\mathrm{Var}} z=\frac{\p_1-\p_2}{\sqrt{\v(\p_1-\p_2)}} . Por lo general, se define que Var(p^1−p^2)=p^(1−p^)(1/n1+1/n2),Var(p^1−p^2)=p^(1−p^)(1/n1+1/n2),\v(\p_1-\p_2)=\p(1-\hat{p})(1/n_1+1/n_2), dónde p^=n1p^1+n2p^2n1+n2.p^=n1p^1+n2p^2n1+n2.\p=\frac{n_1 \p_1+n_2 \p_2}{n_1+n_2}. ¿Hay alguna referencia escrita que me legitime para usar la varianza no agrupada, es decir Var(p^1−p^2)=p^1(1−p^1)n1+p^2(1−p^2)n2?Var(p^1−p^2)=p^1(1−p^1)n1+p^2(1−p^2)n2?\v(\p_1-\p_2)=\frac{\p_1(1-\p_1)}{n_1}+\frac{\p_2(1-\p_2)}{n_2}?

8 variance  proportion  hypothesis-testing 

Dada una matriz de datos de digamos 1000000 observaciones 100 características, ¿hay una manera rápida de construir una aproximación tridiagonal ? Entonces uno podría factorizar , todos 0 excepto y , y realizar una rápida descorrelación (blanqueamiento) resolviendo . (Por "rápido" me refiero a .)XXX××\timesA≈cov(X)A≈cov(X)A \approx cov(X)A=LLTA=LLTA = L L^TLLLLi …

8 variance  approximation  covariance-matrix