Preguntas etiquetadas con weighted-mean

Una media ponderada (o promedio ponderado) es como una media ordinaria, pero las observaciones no contribuyen por igual: se pone más énfasis en algunos valores de datos que en otros; están ponderados por una cantidad mayor o menor que 1 / n.

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Generar una variable aleatoria con una correlación definida con una variable o variables existentes
Para un estudio de simulación tengo para generar variables aleatorias que muestran un (población) de correlación prefined a una variable existente .YYY Miré en los Rpaquetes copulay CDVineque pueden producir distribuciones aleatorias multivariadas con una estructura de dependencia dada. Sin embargo, no es posible arreglar una de las variables resultantes …
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Corrección de sesgo en varianza ponderada
Para la varianza no ponderada Var(X):=1n∑i(xi−μ)2Var(X):=1n∑i(xi−μ)2\text{Var}(X):=\frac{1}{n}\sum_i(x_i - \mu)^2 existe la varianza muestral corregida por sesgo, cuando la media se estimó a partir de los mismos datos: Var(X):=1n−1∑i(xi−E[X])2Var(X):=1n−1∑i(xi−E[X])2\text{Var}(X):=\frac{1}{n-1}\sum_i(x_i - E[X])^2 Estoy investigando la media ponderada y la varianza, y me pregunto cuál es la corrección de sesgo adecuada para la varianza …
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Variación ponderada, una vez más
La variación ponderada imparcial ya se abordó aquí y en otros lugares, pero todavía parece haber una sorprendente cantidad de confusión. Parece haber un consenso hacia la fórmula presentada en el primer enlace, así como en el artículo de Wikipedia . Esto también se parece a la fórmula utilizada por …
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¿Cómo calcular la duración promedio de la adhesión al vegetarianismo cuando solo tenemos datos de encuestas sobre vegetarianos actuales?
Se encuestó una muestra de población aleatoria. Se les preguntó si comen dieta vegetariana. Si respondieron que sí, también se les pidió que especificaran cuánto tiempo habían estado comiendo una dieta vegetariana sin interrupción. Quiero usar estos datos para calcular la duración promedio de la adherencia al vegetarianismo. En otras …
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¿Por qué un modelo estadístico se sobreajusta si se le da un gran conjunto de datos?
Mi proyecto actual puede requerir que construya un modelo para predecir el comportamiento de un determinado grupo de personas. el conjunto de datos de entrenamiento contiene solo 6 variables (la identificación es solo para fines de identificación): id, age, income, gender, job category, monthly spend en el cual monthly spendestá …
8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 
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