Preguntas etiquetadas con variance

Estoy revisando un documento sobre polinización, donde los datos se distribuyen binomialmente (la fruta madura o no). Así que usé glmercon un efecto aleatorio (planta individual) y un efecto fijo (tratamiento). Un revisor quiere saber si la planta tuvo un efecto en el conjunto de frutos, pero tengo problemas para …

13 r  generalized-linear-model  variance  lme4-nlme  ecology 

La de Cohen es una de las formas más comunes en que medimos el tamaño de un efecto ( ver Wikipedia ). Simplemente mide la distancia entre dos medias en términos de la desviación estándar agrupada. ¿Cómo podemos derivar la fórmula matemática de la estimación de la varianza de la …

12 variance  effect-size  cohens-d 

( Publiqué una pregunta similar en math.se. ) En geometría de la información, el determinante de la matriz de información de Fisher es una forma de volumen natural en una variedad estadística, por lo que tiene una buena interpretación geométrica. El hecho de que aparezca en la definición de Jeffreys …

12 variance  information-theory  fisher-information  information-geometry 

Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Me preguntaba cómo deducir la varianza de una variable usando un diagrama de caja. ¿Es al menos posible deducir si dos variables tienen la misma varianza observando su diagrama de caja?

12 variance  boxplot 

Confunde / me sorprende que el Binomial tenga una varianza proporcional a . De manera equivalente, la información de Fisher es proporcional a 1p ( 1 - p )p(1−p)p(1-p) . ¿Cuál es la razón para esto? ¿Por qué se minimiza la información de Fisher enp=0.5? Es decir, ¿por qué la …

12 variance  binomial  interpretation 

Me preocupa el problema de que me gustaría arrancar el valor p para una estimación de partir de datos de imputación múltiple (MI), pero que no está claro para mí cómo combinar los valores p en los conjuntos de MI.θθ\theta Para los conjuntos de datos MI, el enfoque estándar para …

12 confidence-interval  variance  p-value  bootstrap  multiple-imputation 

¿Cuál es la varianza del producto de variables aleatorias correlacionadas?kkk

12 variance  random-variable 

Me gustaría comparar las medias en tres grupos de igual tamaño (el mismo tamaño de muestra es pequeño, 21). Las medias de cada grupo se distribuyen normalmente, pero sus variaciones son desiguales (probadas a través de Levene). ¿Es una transformación la mejor ruta en esta situación? ¿Debo considerar algo más …

12 anova  variance  heteroscedasticity 

Nota: esta pregunta es una nueva publicación, ya que mi pregunta anterior tuvo que ser eliminada por razones legales. Al comparar PROC MIXED de SAS con la función lmedel nlmepaquete en R, me topé con algunas diferencias bastante confusas. Más específicamente, los grados de libertad en las diferentes pruebas difieren …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Estoy buscando modelar algunos datos, pero no estoy seguro de qué tipo de modelo puedo usar. Tengo datos de conteo y quiero un modelo que proporcione estimaciones paramétricas tanto de la media como de la varianza de los datos. Es decir, tengo varios factores predictivos y quiero determinar si alguno …

12 variance  modeling  count-data  overdispersion  gamlss 

Problema: estoy parametrizando distribuciones para usar como antecedentes y datos en un metanálisis bayesiano. Los datos se proporcionan en la literatura como estadísticas de resumen, casi exclusivamente se supone que se distribuyen normalmente (aunque ninguna de las variables puede ser <0, algunas son proporciones, algunas son masivas, etc.). Me he …

12 distributions  bayesian  variance  random-variable  meta-analysis 

Yo hace poco hice una pregunta en busca de una interpretación matemática / intuición detrás de la ecuación primaria relacionada muestra de varianza media y: , geométrico o de otra manera.E[X2]=Var(X)+(E[X])2E[X2]=Var(X)+(E[X])2 E[X^2] = Var(X) +(E[X])^2 Pero ahora tengo curiosidad por la ecuación de compensación de sesgo-varianza superficialmente similar. MSE(θ^)=E[(θ^−θ)2]==E[(θ^−E[θ^])2]+(E[θ^]−θ)2Var(θ^)+Bias(θ^,θ)2MSE(θ^)=E[(θ^−θ)2]=E[(θ^−E[θ^])2]+(E[θ^]−θ)2=Var(θ^)+Bias(θ^,θ)2 \begin{eqnarray} …

12 variance  bias 

Estaba leyendo acerca de las métricas de regresión en la pitón scikit-learn Manual y aunque cada uno de ellos tiene su propia fórmula, no puedo decir intuitivamente cuál es la diferencia entre y la puntuación de la varianza y, por tanto, cuándo se debe utilizar una u otra de evaluar …

12 regression  variance  scikit-learn  r-squared  model-evaluation 

¿Cómo se calcula la matriz de error var / cov mediante paquetes de análisis estadístico en la práctica? Esta idea es clara para mí en teoría. Pero no en la práctica. Quiero decir, si tengo un vector de variables aleatorias , entiendo que la matriz de varianza / covarianza se …

12 variance  error  covariance-matrix  beta-regression