variance पर टैग किए गए जवाब

TL, DR: ऐसा प्रतीत होता है कि, बार-बार की गई सलाह के विपरीत, लीव-वन-आउट क्रॉस वैरिडेशन (LOO-CV) - यानीकश्मीरकश्मीरK साथ Fold CVकश्मीरकश्मीरK(एनएनN की संख्या केबराबर)प्रशिक्षण टिप्पणियों का) - सामान्यीकरण त्रुटि का अनुमान लगाता है जोकिसी भी K के लिएसबसे कम परिवर्तनशील है, न कि सबसे अधिक चर,मॉडल / एल्गोरिथ्म, डेटासेट, …

37 regression  machine-learning  variance  cross-validation  predictive-models 

सरल रैखिक प्रतिगमन में, हमारे पास , जहां । मैंने अनुमानक प्राप्त किया: जहां और और का नमूना साधन हैं ।y=β0+β1x+uy=β0+β1x+uy = \beta_0 + \beta_1 x + uu∼iidN(0,σ2)u∼iidN(0,σ2)u \sim iid\;\mathcal N(0,\sigma^2)β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 ,β1^=∑i(xi−x¯)(yi−y¯)∑i(xi−x¯)2 , \hat{\beta_1} = \frac{\sum_i (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sum_i (x_i - \bar{x})^2}\ , x¯x¯\bar{x}y¯y¯\bar{y}xxxyyy अब मैं का प्रसरण …

37 regression  mathematical-statistics  variance  linear-model  regression-coefficients 

(निष्पक्ष) भिन्नता अनुमानक का भाजक n−1n−1n-1 क्योंकि nnn अवलोकन हैं और केवल एक पैरामीटर का अनुमान लगाया जा रहा है। V(X)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)2n−1V(X)=∑i=1n(Xi−X¯)2n−1 \mathbb{V}\left(X\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)^{2}}{n-1} एक ही टोकन से मुझे आश्चर्य है कि दो मापदंडों का अनुमान लगाए जाने पर सहसंयोजक के क्यों नहीं होना चाहिए n−2n−2n-2? Cov(X,Y)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)(Yi−Y¯¯¯¯)n−1Cov(X,Y)=∑i=1n(Xi−X¯)(Yi−Y¯)n−1 \mathbb{Cov}\left(X, Y\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)\left(Y_{i}-\overline{Y}\right)}{n-1}

36 self-study  variance  covariance  descriptive-statistics  unbiased-estimator 

इसकी सराहना की जाएगी यदि निम्नलिखित उदाहरण दिए जा सकते हैं: अनंत माध्य और अनंत विचरण वाला वितरण। अनंत माध्य और परिमित विचरण वाला वितरण। परिमित माध्य और अनंत विचरण वाला वितरण। परिमित माध्य और परिमित विचरण के साथ वितरण। यह मेरे द्वारा इन अपरिचित शब्दों (अनंत माध्य, अनंत विचरण) …

35 distributions  variance  mean 

बड़ी तस्वीर: मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि नमूना आकार बढ़ने से किसी प्रयोग की शक्ति कैसे बढ़ जाती है। मेरे व्याख्याता की स्लाइड्स में 2 सामान्य वितरणों की एक तस्वीर, एक अशक्त-परिकल्पना के लिए एक और वैकल्पिक-परिकल्पना के लिए एक और उनके बीच एक निर्णय सीमा …

35 variance  sampling  power 

प्रिय हर कोई - मैंने कुछ अजीब देखा है जो मैं समझा नहीं सकता, क्या आप कर सकते हैं? सारांश में: लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल में एक आत्मविश्वास अंतराल की गणना करने के लिए मैनुअल दृष्टिकोण, और आर फ़ंक्शन confint()अलग-अलग परिणाम देते हैं। मैं होस्मेर और लेमेशो के एप्लाइड लॉजिस्टिक रिग्रेशन …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

मैं कल्पना करता हूं कि एक चर पर जितना बड़ा गुणांक होता है, उस आयाम में मॉडल को "स्विंग" करने की अधिक क्षमता होती है, जिससे शोर को फिट करने का एक बढ़ा मौका मिलता है। हालांकि मुझे लगता है कि मुझे मॉडल और बड़े गुणांक में विचरण के बीच …

33 regression  variance  linear-model  bias  regularization 

परिमित और अनंत भिन्नता के बीच क्या अंतर है? मेरे आँकड़े ज्ञान बल्कि बुनियादी है; विकिपीडिया / Google यहाँ बहुत मदद नहीं करता था।

33 variance  intuition  partial-moments 

कहते हैं कि हमारे पास ज्ञात चर और माध्य के साथ यादृच्छिक चर XXX है। प्रश्न यह है: किसी दिए गए फ़ंक्शन के लिए का विचरण क्या है f(X)f(X)f(X)। एकमात्र सामान्य विधि जिसके बारे में मुझे पता है वह डेल्टा विधि है, लेकिन यह केवल प्रतिफल देती है। अब मैं …

33 variance  random-variable  delta-method 

मान लें कि m+nm+nm+n तत्व दो समूहों ( mmm और nnn ) में विभाजित हैं । पहले समूह का विचरण है σ2mσm2\sigma_m^2 और दूसरे समूह के विचरण है σ2nσn2\sigma^2_n । तत्वों को अज्ञात माना जाता है, लेकिन मुझे पता है कि μmμm\mu_m और μnμn\mu_n । वहाँ संयुक्त विचरण गणना करने …

32 variance  pooling 

मेरे पास एक मिश्रित प्रभाव वाला मॉडल है (वास्तव में एक सामान्यीकृत मिश्रित मॉडल है) जो मुझे समय के लिए भविष्यवाणियां देता है। ऑटोकरेलेशन को काउंटर करने के लिए, मैं एक corCAR1 मॉडल का उपयोग करता हूं, इस तथ्य को देखते हुए कि मेरे पास लापता डेटा है। डेटा मुझे …

32 mixed-model  variance  random-variable 

निर्भर चर के उत्पाद के विचरण के लिए सूत्र क्या है? स्वतंत्र चर के मामले में सूत्र सरल है: var(XY)=E(X2Y2)−E(XY)2=var(X)var(Y)+var(X)E(Y)2+var(Y)E(X)2var(XY)=E(X2Y2)−E(XY)2=var(X)var(Y)+var(X)E(Y)2+var(Y)E(X)2 {\rm var}(XY) = E(X^{2}Y^{2}) - E(XY)^{2} = {\rm var}(X){\rm var}(Y) + {\rm var}(X)E(Y)^2 + {\rm var}(Y)E(X)^2 लेकिन सहसंबद्ध चर के लिए सूत्र क्या है? वैसे, मैं सांख्यिकीय आंकड़ों के आधार …

31 correlation  variance 

मैं अपनी समस्या को एक उदाहरण से समझाता हूँ। मान लीजिए कि आप किसी व्यक्ति की आय का अनुमान लगाना चाहते हैं, जो कुछ विशेषताएं बताती है: {आयु, लिंग, देश, क्षेत्र, शहर}। आपके पास एक प्रशिक्षण डाटासेट है train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

क्या किसी नमूने को दिए गए यादृच्छिक चर के भिन्नता के परिमितता (या अस्तित्व) के लिए परीक्षण करना संभव है? एक अशक्त के रूप में, या तो {विचरण मौजूद है और परिमित है} या {विचरण मौजूद नहीं है / अनंत है} स्वीकार्य होगा। दार्शनिक रूप से (और कम्प्यूटेशनल रूप से), …

29 hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem 

मैं एक प्रयोग के लिए एक वितरण की गैर-एकरूपता को मापने के लिए एक मीट्रिक के साथ आने की कोशिश कर रहा हूं। मेरे पास एक यादृच्छिक चर है जिसे ज्यादातर मामलों में समान रूप से वितरित किया जाना चाहिए, और मैं उन डेटा सेटों के उदाहरणों की पहचान करना …

28 distributions  variance  random-variable  uniform