iid est un acronyme pour indépendant et identique. De nombreuses méthodes statistiques supposent que les données sont iid; c'est-à-dire que chaque observation provient de la même distribution et est indépendante des autres observations.
Dans l’apprentissage statistique, implicitement ou explicitement, on suppose toujours que l’apprentissage D={X,y}ré={X,y}\mathcal{D} = \{ \bf {X}, \bf{y} \} est composé de NNN tuples d’entrée / réponse qui sont indépendamment tirés du même joint distribution avec(Xi,yi)(Xje,yje)({\bf{X}}_i,y_i)...
Il s'agit d'une question d'entrevue pour un poste d'analyste quantitatif, rapportée ici . Supposons que nous dessinons à partir d'une distribution uniforme et que les tirages soient iid, quelle est la longueur attendue d'une distribution augmentant de façon monotone? C'est-à-dire que nous arrêtons...
Nous utilisons généralement l'ACP comme technique de réduction de la dimensionnalité pour les données où les cas sont supposés être iid Question: Quelles sont les nuances typiques dans l'application de l'ACP pour des données dépendantes et non iid? Quelles propriétés agréables / utiles de PCA...
J'ai eu du mal à comprendre la signification de "échantillon aléatoire" ainsi que de "variable aléatoire iid". J'ai essayé de trouver le sens à partir de plusieurs sources, mais je suis devenu de plus en plus confus. Je poste ici ce que j'ai essayé et appris à connaître: Probabilité et statistiques...
Existe-t-il une hypothèse sur la variable de réponse de la régression logistique? Par exemple, supposons que nous ayons points de données. Il semble que la réponse provienne d'une distribution de Bernoulli avec . Par conséquent, nous devrions avoir distributions de Bernoulli, avec différents...
Comment testeriez-vous ou vérifiez-vous que l'échantillonnage est IID (indépendant et identique)? Notez que je ne veux pas dire gaussien et identique, juste IID. Et l'idée qui me vient à l'esprit est de diviser à plusieurs reprises l'échantillon en deux sous-échantillons de taille égale,...
Cela peut être une question étrange du tout, mais en tant que novice sur le sujet, je me demande pourquoi utilisons-nous la régression pour détrôner une série chronologique si l'une des hypothèses de la régression est que les données devraient iid tandis que les données sur lesquelles la régression...
Supposons que sont des variables aléatoires iid qui suivent la distribution de Poisson avec la moyenne . Comment puis-je prouver qu'il n'y a pas d'estimateur non biaisé de la quantité ?X0,X1,…,XnX0,X1,…,Xn X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} λλ \lambda 1λ1λ \dfrac{1}{\lambda}
Comme suggéré dans le titre. Supposons que sont des variables aléatoires iid continues avec pdf . Considérons l'événement que , , donc est lorsque la séquence diminue pour la première fois. Alors quelle est la valeur de ?X1,X2,…,XnX1,X2,…,XnX_1, X_2, \dotsc,
Je suis tombé sur cette dérivation que je ne comprends pas: si sont des échantillons aléatoires de taille n pris dans une population de moyenne et de variance , alorsX1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, ..., X_nμμ\muσ2σ2\sigma^2 X¯=(X1+X2+...+Xn)/nX¯=(X1+X2+...+Xn)/n\bar{X} = (X_1 + X_2 + ... + X_n)/n...
Est-il possible que le PDF de la différence de deux iid rv ressemble à un rectangle (au lieu, disons, du triangle que nous obtenons si les rv sont tirés de la distribution uniforme). c'est-à-dire est-il possible que le PDF f de jk (pour deux iid rv pris dans une distribution) ait f (x) = 0,5 pour...