J'essaie d'adapter un modèle linéaire sur certaines données avec un seul prédicteur (disons (x, y)). Les données sont telles que pour les petites valeurs de x, les valeurs y donnent un ajustement serré à une ligne droite, mais à mesure que les valeurs x augmentent, les valeurs y deviennent plus...
J'ai un peu de confusion. Je lisais cet article où il expliquait que la technique d'ensachage réduit considérablement la variance et n'augmente que légèrement le biais. Je ne l'ai pas compris comment cela réduit la variance. Je sais ce qu'est la variance et le biais. Le biais est l'incapacité du...
Pour une variable aléatoire donnée (ou une population, ou un processus stochastique), l'attente mathématique est la réponse à une question Quelle prévision ponctuelle minimise la perte carrée attendue? . Aussi, c'est la solution optimale à un jeu Devinez la prochaine réalisation d'une variable...
Est-il possible de dériver une formule de variance des puissances d'une variable aléatoire en termes de valeur attendue et de variance de X? et var(Xn)=?var(Xn)=?\operatorname{var}(X^n)=
Je suis simplement curieux de savoir l'hypothèse nulle d'un test de Mann-Whitney U. Je vois souvent qu'il est déclaré que l'hypothèse nulle est que deux populations ont des distributions égales. Mais je pense - si j'avais deux populations normales avec la même variance moyenne mais extrêmement...
Je cherche l'équation correcte pour calculer la covariance sans biais pondérée de l'échantillon. Les sources Internet sont assez rares sur ce thème et elles utilisent toutes des équations différentes. L'équation la plus probable que j'ai trouvée est celle-ci: qj k=∑Ni = 1wje(∑Ni = 1wje)2-∑Ni =...
Si sont des distributions de Poisson iid avec le paramètre j'ai calculé que l'estimation du maximum de vraisemblance est pour les données . On peut donc définir l'estimateur correspondant Ma question est de savoir comment calculer la variance de cet estimateur?K1,…,KnK1,…,KnK_1, \dots,...
Soit des observations distinctes (pas de liens). Soit un échantillon bootstrap (un échantillon du CDF empirique) et laissez . Recherchez et . X * 1 , . . . , X ∗ n ˉ X ∗ n = 1X1, . . . ,XnX1,...,XnX_{1},...,X_{n}X∗1, . . . , X∗nX1∗,...,Xn∗X_{1}^{*},...,X_{n}^{*} E( ˉ X ∗ n )Var( ˉ X ∗ n )X¯∗n=...
Tout en apprenant à calculer les matrices de covariance et de corrélation et leurs inverses en VB et T-SQL il y a quelques années, j'ai appris que les différentes entrées ont des propriétés intéressantes qui peuvent les rendre utiles dans les bons scénarios d'exploration de données. Un exemple...
Je sais que la variance de la différence de deux variables indépendantes est la somme des variances, et je peux le prouver. Je veux savoir où va la covariance dans l'autre
Selon la loi de la variance totale, Var( X) = E( Var( X∣ Y) ) + Var( E( X∣ Y) )Var(X)=E(Var(X∣Y))+Var(E(X∣Y))\operatorname{Var}(X)=\operatorname{E}(\operatorname{Var}(X\mid Y)) + \operatorname{Var}(\operatorname{E}(X\mid Y)) En essayant de le prouver, j'écris Var( X)= E( X- EX)2= E{ E[ ( X-...
Pour un nombre constant donné (par exemple 4), est-il possible de trouver une distribution de probabilité pour , de sorte que nous ayons
J'essaie de réduire la dimensionnalité et le bruit d'un ensemble de données en effectuant l'ACP sur l'ensemble de données et en jetant les derniers PC. Après cela, je veux utiliser certains algorithmes d'apprentissage automatique sur les PC restants, et donc je veux normaliser les données en...
soit des variables aléatoires définies sur le même espace de probabilité et que la covariance de et soit finie, alors la loi de la formule de décomposition de la covariance totale / covariance indique: Quelle est l'interprétation de et ?X, Y, ZX,Y,ZX,Y,ZXXXOuiYYCov ( X, Y) =E [ Cov(X, Y| Z)...
Casella et Berger énoncent la propriété d'invariance de l'estimateur ML comme suit: Cependant, il me semble qu'ils définissent la "probabilité" de d'une manière complètement ad hoc et absurde:ηη\eta Si j'applique les règles de base de la théorie des probabilités au cas simple où , j'obtiens à la...
Selon l'aide de Microsoft Excel: VAR utilise la formule suivante: où x est la MOYENNE moyenne de l'échantillon (nombre1, nombre2,…) et n est la taille de l'échantillon. Ne devrait-il pas être n, plutôt que n - 1, dans le
Je suis familier avec l'utilisation des connaissances de la théorie des matrices aléatoires pour déterminer le nombre de composants principaux de l'ACP d'une matrice de covariance / corrélation à utiliser pour former des facteurs. Si la valeur propre associée au premier PC est grande, cela signifie...
comment puis-je calculer la variance de p dérivée d'une distribution binomiale? Disons que je lance n pièces et que j'obtiens k têtes. Je peux estimer p comme k / n, mais comment puis-je calculer la variance de cette estimation? Cela m'intéresse afin de pouvoir contrôler la variance de mes...
J'essaie de comprendre comment fonctionne la matrice de covariance . Supposons donc que nous ayons deux variables:X, YX,YX, Y, où Cov ( X, Y) = E [ ( x - E [ X] ) ( y- E [ Y] ) ]Cov(X,Y)=E[(x−E[X])(y−E[Y])]\text{Cov}(X,Y) = \mathbb{E}[(x -\mathbb{E}[X])(y-\mathbb{E}[Y])] donne la relation entre les...
J'ai lu les excellents commentaires sur la façon de traiter les valeurs manquantes avant d'appliquer SVD, mais j'aimerais savoir comment cela fonctionne avec un exemple simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Étant donné la matrice ci-dessus, si je...