Questions marquées «weighted-mean»

Une moyenne pondérée (ou moyenne pondérée) est comme une moyenne ordinaire, mais les observations ne contribuent pas également - l'accent est mis davantage sur certaines valeurs de données que sur d'autres; ils sont pondérés par un montant supérieur ou inférieur à 1 / n.

71
Générer une variable aléatoire avec une corrélation définie avec une ou plusieurs variables existantes

Pour une étude de simulation , je dois générer des variables aléatoires qui montrent une corrélation prefined (population) à une variable existante .YYY J'ai examiné les Rpackages copulaet ceux CDVinequi peuvent produire des distributions multivariées aléatoires avec une structure de dépendance...

r correlation random-variable random-generation independence assumptions random-variable unbiased-estimator regression hypothesis-testing heteroscedasticity generalized-least-squares distributions networks data-visualization sas reproducible-research philosophical time-series variance outliers quality-control mean multilevel-analysis average weighted-mean regression confidence-interval prediction-interval correlation matlab matrix data-mining maximum-likelihood r time-series survival predictive-models
17
Variance pondérée, une fois de plus

La variance pondérée non biaisée a déjà été abordée ici et ailleurs, mais il semble toujours y avoir une confusion surprenante. Il semble y avoir un consensus sur la formule présentée dans le premier lien ainsi que dans l'article Wikipedia . Cela ressemble également à la formule utilisée par R,...

variance weighted-mean weighted-data
16
Comment calculer la durée moyenne d'adhésion au végétarisme alors que nous ne disposons que de données d'enquête sur les végétariens actuels?

Un échantillon de population aléatoire a été sondé. On leur a demandé s'ils avaient un régime végétarien. S'ils ont répondu oui, on leur a également demandé de préciser depuis combien de temps ils suivaient un régime végétarien sans interruption. Je veux utiliser ces données pour calculer la durée...

survival mean missing-data survey weighted-mean
8
Pourquoi un modèle statistique serait-il surchargé s'il était doté d'un énorme ensemble de données?

Mon projet actuel peut m'obliger à construire un modèle pour prédire le comportement d'un certain groupe de personnes. l'ensemble de données de formation ne contient que 6 variables (id est uniquement à des fins d'identification): id, age, income, gender, job category, monthly spend dans laquelle...

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