Preguntas etiquetadas con variance

Supongamos que tengo una matriz X que es n por p, es decir, tiene n observaciones, con cada observación en el espacio p-dimensional. ¿Cómo encuentro la varianza de estas n observaciones? En el caso donde p = 1, solo necesito usar la fórmula de varianza regular. ¿Qué pasa con los …

12 variance 

Cuando se calcula el error estándar de un coeficiente de regresión, no tenemos en cuenta la aleatoriedad en la matriz de diseño . En OLS, por ejemplo, calculamos comoXXXvar(β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta})var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) = \sigma^2(X^TX)^{-1} Si la se considerara aleatoria, la ley de la varianza total exigiría, en cierto sentido, la contribución adicional de …

11 regression  probability  variance  inference 

Netflix solía basar sus sugerencias en las calificaciones enviadas por el usuario de otras películas / programas. Este sistema de calificación tenía cinco estrellas. Ahora, Netflix permite a los usuarios gustar / no me gusta (pulgar hacia arriba / pulgar hacia abajo) películas / espectáculos. Afirman que es más fácil …

11 variance  predictive-models  prediction 

Parece haber algo en nuestra comprensión humana que crea dificultades para comprender intuitivamente la idea de variación. En un sentido estricto, la respuesta es inmediata: la cuadratura nos saca de nuestra comprensión reflexiva. Pero, ¿es solo la varianza la que presenta problemas, o es la idea completa de propagación en …

11 variance  dispersion 

Sé que usamos para estimar la varianza de una población. Recuerdo un video de Khan Academy donde la intuición dada era que nuestra media estimada probablemente esté un poco fuera de la real, por lo que las distancias realidad serían mayores, por lo que dividimos por menos ( lugar de …

11 variance  sample 

Suponga que una variable aleatoria escalar XXX pertenece a una familia exponencial de parámetros vectoriales con pdf fX(x|θ)=h(x)exp(∑i=1sηi(θ)Ti(x)−A(θ))fX(x|θ)=h(x)exp⁡(∑i=1sηi(θ)Ti(x)−A(θ)) f_X(x|\boldsymbol \theta) = h(x) \exp\left(\sum_{i=1}^s \eta_i({\boldsymbol \theta}) T_i(x) - A({\boldsymbol \theta}) \right) donde es el vector de parámetros y es la estadística conjunta suficiente.θ=(θ1,θ2,⋯,θs)Tθ=(θ1,θ2,⋯,θs)T{\boldsymbol \theta} = \left(\theta_1, \theta_2, \cdots, \theta_s \right )^TT(x)=(T1(x),T2(x),⋯,Ts(x))TT(x)=(T1(x),T2(x),⋯,Ts(x))T\mathbf{T}(x)= …

11 variance  mean  exponential-family  sufficient-statistics 

Estoy tratando de entender todo el error de varianza / estándar de una serie temporal de retornos financieros, y creo que estoy estancado. Tengo una serie de datos de devolución de existencias mensuales (llamémosla ), que tiene un valor esperado de 1.00795 y una varianza de 0.000228 (el desarrollo estándar …

11 time-series  variance  independence  finance 

En su respuesta a mi pregunta anterior, @Erik P. da la expresión donde κ es el exceso de curtosis de la distribución. Se da una referencia a la entrada de Wikipedia sobre ladistribución de la varianza de la muestra, pero la página de Wikipedia dice "cita requerida".V a r [ …

11 estimation  variance  references 

Por lo general, se transforma en Fisher z para probar la diferencia entre dos valores de r . Pero, cuando se va a realizar un metanálisis, ¿por qué deberíamos dar ese paso? ¿Corrige el error de medición o el error de no muestreo y por qué deberíamos asumir que r …

11 correlation  variance  sampling  meta-analysis 

Asisto a una clase de análisis de datos y algunas de mis ideas bien enraizadas están siendo sacudidas. A saber, la idea de que el error (épsilon), así como cualquier otro tipo de variación, solo se aplica (por lo que pensé) a un grupo (una muestra o población completa). Ahora, …

11 regression  variance  error  measurement-error 

¿Alguien puede mostrar cómo el valor esperado y la varianza del Poisson inflado cero, con función de masa de probabilidad f(y)={π+(1−π)e−λ,(1−π)λye−λy!,if y=0if y=1,2....f(y)={π+(1−π)e−λ,if y=0(1−π)λye−λy!,if y=1,2.... f(y) = \begin{cases} \pi+(1-\pi)e^{-\lambda}, & \text{if }y=0 \\ (1-\pi)\frac{\lambda^{y}e^{-\lambda}}{y!}, & \text{if }y=1,2.... \end{cases} donde ππ\pi es la probabilidad de que la observación sea cero por …

11 variance  poisson-distribution  expected-value  zero-inflation 

Antecedentes Estoy realizando un metanálisis que incluye datos publicados anteriormente. A menudo, las diferencias entre tratamientos se informan con valores de P, diferencias menos significativas (LSD) y otras estadísticas, pero no proporcionan una estimación directa de la varianza. En el contexto del modelo que estoy usando, una sobreestimación de la …

11 multiple-comparisons  variance  data-transformation  meta-analysis 

Si consideramos un árbol de decisión completamente desarrollado (es decir, un árbol de decisión no podado) tiene una alta varianza y un bajo sesgo. El ensacado y los bosques aleatorios usan estos modelos de alta varianza y los agregan para reducir la varianza y así mejorar la precisión de la …

11 variance  random-forest  cart  bias  bagging 

Dada una variable aleatoria , ¿cuál es la media y la varianza de ?Y=Exp(λ)Y=Exp(λ)Y = Exp(\lambda)G=1YG=1YG=\dfrac{1}{Y} Miro la distribución gamma inversa, pero la media y la varianza solo se definen para y respectivamente ...α>1α>1\alpha>1α>2α>2\alpha>2

11 variance  mean  exponential 

Supongamos que se distribuye uniformemente en . Let y . Demuestre que la correlación entre y es cero.[ 0 , 2 π ] Y = sen X Z = cos X Y ZXXX[0,2π][0,2π][0, 2\pi]Y=sinXY=sin⁡XY = \sin XZ=cosXZ=cos⁡XZ = \cos XYYYZZZ Parece que necesitaría saber la desviación estándar del seno y …

11 correlation  variance  random-variable  expected-value