Question: Quelles sont les principales différences et similitudes entre l'utilisation des erreurs types de Newey-West (1987) et de Hansen-Hodrick (1980)? Dans quelles situations faut-il privilégier l’un d’eux? Remarques: Je sais comment fonctionne chacune de ces procédures d'ajustement; cependant,...
Si je comprends bien, les écoles britanniques enseignent que l'écart-type se trouve en utilisant: alors que les écoles américaines enseignent: (au niveau de base de toute façon). Cela a causé un certain nombre de problèmes à mes étudiants dans le passé, car ils ont cherché sur Internet, mais ils...
Dans le livre "Biostatistique pour les nuls" à la page 40, je lis: L'erreur standard (abrégée SE) est un moyen d'indiquer la précision de votre estimation ou mesure de quelque chose. et Les intervalles de confiance fournissent une autre façon d'indiquer la précision d'une estimation ou d'une mesure...
J'ai une unité GPS qui émet une mesure de bruit via une matrice de covariance :ΣΣ\Sigma Σ=⎡⎣⎢σxxσyxσxzσxyσyyσyzσxzσyzσzz⎤⎦⎥Σ=[σxxσxyσxzσyxσyyσyzσxzσyzσzz]\Sigma = \left[\begin{matrix} \sigma_{xx} & \sigma_{xy} & \sigma_{xz} \\ \sigma_{yx} & \sigma_{yy} & \sigma_{yz} \\ \sigma_{xz} & \sigma_{yz} &...
Ma question est très simple: pourquoi nous choisissons la distribution normale comme terme d'erreur dans l'hypothèse d'une régression linéaire? Pourquoi nous n'en choisissons pas d'autres comme l'uniforme, le t ou
J'utilise une régression logistique binomiale pour identifier si l'exposition à has_xou has_yaffecte la probabilité qu'un utilisateur clique sur quelque chose. Mon modèle est le suivant: fit = glm(formula = has_clicked ~ has_x + has_y, data=df, family = binomial()) Voici la sortie de mon modèle:...
MAD = écart absolu moyen MSE = erreur quadratique moyenne J'ai vu des suggestions de divers endroits selon lesquelles MSE est utilisé malgré certaines qualités indésirables (par exemple http://www.stat.nus.edu.sg/~staxyc/T12.pdf , qui déclare en p8 "On pense généralement que MAD est un meilleur...
J'ai vu différentes métriques d'erreur utilisées dans les compétitions Kaggle: RMS, moyenne quadratique, AUC, entre autres. Quelle est la règle générale sur le choix d'une métrique d'erreur, c'est-à-dire comment savoir quelle métrique d'erreur utiliser pour un problème donné? Y a-t-il des...
Je recherche le cadre théorique ou la spécialité appropriée pour m'aider à comprendre comment gérer les erreurs du système GPS - en particulier lorsqu'il s'agit d'itinéraires. Fondamentalement, je recherche les exigences sur les données et les algorithmes à utiliser pour pouvoir établir la longueur...
J'ai un ensemble de données sur les cas incidents par saison d'une maladie rare. Par exemple, disons qu'il y a eu 180 cas au printemps, 90 en été, 45 en automne et 210 en hiver. Je me demande s'il est approprié de joindre des erreurs standard à ces chiffres. Les objectifs de recherche sont...
Considérons un problème d'analyse de données classique où vous avez un résultat YiYiY_{i} et comment elle est liée à un certain nombre de facteurs prédictifs Xi1,...,XipXi1,...,XipX_{i1}, ..., X_{ip} . Le type d'application de base à l'esprit ici est que YiYiY_{i} est un résultat au niveau du...
Je lisais sur le calcul de l'estimation non biaisée de l'écart-type et la source que j'ai lue a déclaré (...) sauf dans certaines situations importantes, la tâche a peu de pertinence pour les applications de la statistique car son besoin est évité par des procédures standard, telles que...
Une erreur standard est l'écart - type estimé σ ( θ ) d'un estimateur θ pour un paramètre .σ^( θ^)σ^(θ^)\hat \sigma(\hat\theta)θ^θ^\hat\thetaθθ\theta Pourquoi l'écart-type estimé des résidus est-il appelé "erreur-type résiduelle" (par exemple, dans la sortie de la summary.lmfonction de R ) et non...
Je suis en train de terminer un article et suis tombé sur cette question d'hier qui m'a amené à me poser la même question. Est-il préférable de fournir à mon graphique l'erreur standard réelle à partir des données ou celle estimée à partir de mon ANOVA? Comme la question d'hier n'était pas très...
La formule suivante est-elle correcte si je veux mesurer l'erreur-type de la médiane dans le cas d'un petit échantillon avec une distribution non normale (j'utilise python)? sigma=np.std(data) n=len(data) sigma_median=1.253*sigma/np.sqrt(n)
L'erreur type du terme d'interception ( β 0 ) dans est donnée par où est la moyenne de la .β^0β^0\hat{\beta}_0y=β1x+β0+εy=β1x+β0+εy=\beta_1x+\beta_0+\varepsilonSE(β^0)2=σ2[1n+x¯2∑ni=1(xi−x¯)2]SE(β^0)2=σ2[1n+x¯2∑i=1n(xi−x¯)2]SE(\hat{\beta}_0)^2 =
Je me rends compte que c'est probablement une question très simple, mais après avoir cherché, je ne trouve pas la réponse que je cherche. J'ai un problème où j'ai besoin de normaliser les variables exécutez la (régression de crête) pour calculer les estimations de crête des bêtas. J'ai ensuite...
Je suis relativement nouveau dans les statistiques et j'apprécierais de pouvoir mieux comprendre cela. Dans mon domaine, il existe un modèle de formulaire couramment utilisé: Pt= Po( Vt)αPt=Po(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha Lorsque les gens adaptent le modèle aux données, ils le linéarisent généralement...
Je connais la formule de l'erreur quadratique moyenne et comment la calculer. Lorsque nous parlons d'une régression, nous pouvons calculer l'erreur quadratique moyenne. Mais peut-on parler d'un MSE pour un problème de classification et comment le
J'ai posé cette question hier sur StackOverflow, et j'ai obtenu une réponse, mais nous avons convenu que cela semble un peu hack et il pourrait y avoir une meilleure façon de voir les choses. La question: je voudrais calculer les erreurs-types de Newey-West (HAC) pour un vecteur (dans ce cas un...