Preguntas etiquetadas con variance

Quiero comprender completamente la noción de describe la cantidad de variación entre las variables. Cada explicación web es un poco mecánica y obtusa. Quiero "entender" el concepto, no solo usar mecánicamente los números.r2r2r^2 Por ejemplo: horas estudiadas vs. puntaje de la prueba rrr = .8 r2r2r^2 = .64 ¿Entonces, qué …

21 regression  correlation  variance 

Según un texto que estoy usando, la fórmula para la varianza del residuo yot hyothi^{th} viene dada por: σ2( 1 - 1norte- ( xyo- x¯¯¯)2Sx x)σ2(1-1norte-(Xyo-X¯)2SXX)\sigma^2\left ( 1-\frac{1}{n}-\frac{(x_{i}-\overline{x})^2}{S_{xx}} \right ) Me parece difícil de creer ya que la yot hyothi^{th} residual es la diferencia entre el ithyothi^{th} valor observado y …

21 regression  variance  residuals 

Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de rotación PCA. ¿Deben …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Por favor, demuestre que si tenemos dos variables (tamaño de muestra igual) e y la varianza en es mayor que en , entonces la suma de las diferencias al cuadrado (es decir, las distancias al cuadrado euclidianas) entre los puntos de datos dentro de también es mayor que que dentro …

20 variance  distance 

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 

¿Hay una palabra que significa "inverso de la varianza"? Es decir, si tiene una varianza alta, entonces tiene bajos . ¿No le interesa un antónimo cercano (como 'acuerdo' o 'similitud') pero significa específicamente ?XXXXXX......\dots1 / σ21/ /σ21/\sigma^2

19 bayesian  variance  terminology  precision 

Esta puede ser una pregunta simple para muchos, pero aquí está: ¿Por qué no se define la varianza como la diferencia entre cada valor que se sigue entre sí en lugar de la diferencia con el promedio de los valores? Esta sería la opción más lógica para mí, supongo que …

19 variance 

Este es un tratamiento más general del problema planteado por esta pregunta . Después de deducir la distribución asintótica de la varianza de la muestra, podemos aplicar el método Delta para llegar a la distribución correspondiente para la desviación estándar. Deje una muestra de tamaño de iid variables aleatorias no …

19 mathematical-statistics  variance  central-limit-theorem  asymptotics 

Estoy leyendo esta nota . En la página 2, dice: "¿Qué parte de la varianza en los datos se explica por un modelo de regresión dado?" "La interpretación de la regresión se trata de la media de los coeficientes; la inferencia se trata de su varianza". He leído sobre tales …

19 regression  variance  interpretation 

Si es rango completo, existe el inverso de y obtenemos la estimación de mínimos cuadrados: yX T X β = ( X T X ) - 1 X Y Var ( β ) = σ 2 ( X T X ) - 1XXXXTXXTXX^TXβ^=(XTX)−1XYβ^=(XTX)−1XY\hat\beta = (X^TX)^{-1}XYVar(β^)=σ2(XTX)−1Var⁡(β^)=σ2(XTX)−1\operatorname{Var}(\hat\beta) = \sigma^2(X^TX)^{-1} ¿Cómo podemos explicar …

18 regression  variance  least-squares 

Considere la identidad elemental de la varianza: Var(X)===E[(X−E[X])2]...E[X2]−(E[X])2Var(X)=E[(X−E[X])2]=...=E[X2]−(E[X])2 \begin{eqnarray} Var(X) &=& E[(X - E[X])^2]\\ &=& ...\\ &=& E[X^2] - (E[X])^2 \end{eqnarray} Es una simple manipulación algebraica de la definición de un momento central en momentos no centrales. Permite la manipulación conveniente de en otros contextos. También permite el cálculo de …

18 variance  descriptive-statistics  intuition 

En este sitio web de psicometría leí que [A] ta la variación de nivel profundo es un concepto más fundamental que la desviación estándar. El sitio en realidad no explica más por qué la variación debe ser más fundamental que la desviación estándar, pero me recordó que he leído algunas …

18 variance  standard-deviation 

El problema ha surgido antes, pero quiero hacer una pregunta específica que intentará obtener una respuesta que lo aclare (y clasifique): En "La asíntota del pobre hombre", uno mantiene una clara distinción entre (a) una secuencia de variables aleatorias que converge en probabilidad a una constante en contraste con (b) …

18 mathematical-statistics  variance  convergence  asymptotics  consistency 

Estoy sufriendo un apagón. Se me presentó la siguiente imagen para mostrar el equilibrio de sesgo-varianza en el contexto de la regresión lineal: Puedo ver que ninguno de los dos modelos encaja bien: el "simple" no aprecia la complejidad de la relación XY y el "complejo" simplemente se sobreajusta, básicamente …

18 regression  variance  bias 

No sé si esto se ha preguntado antes, pero no encontré nada al respecto. Mi pregunta es si alguien puede proporcionar una buena referencia para aprender cómo obtener la proporción de varianza explicada por cada uno de los factores fijos y aleatorios en un modelo de efectos mixtos.

18 mixed-model  variance