variance पर टैग किए गए जवाब

मैं परागण पर एक पेपर को संशोधित कर रहा हूं, जहां डेटा द्विपद रूप से वितरित किए जाते हैं (फल परिपक्व होते हैं या नहीं)। इसलिए मैंने glmerएक यादृच्छिक प्रभाव (व्यक्तिगत संयंत्र) और एक निश्चित प्रभाव (उपचार) के साथ उपयोग किया। एक समीक्षक यह जानना चाहता है कि क्या पौधे …

13 r  generalized-linear-model  variance  lme4-nlme  ecology 

(मैंने math.se पर इसी तरह का प्रश्न पोस्ट किया है ।) सूचना ज्यामिति में, फिशर सूचना मैट्रिक्स का निर्धारक एक सांख्यिकीय आयतन पर एक प्राकृतिक आयतन रूप है, इसलिए इसकी एक अच्छी ज्यामितीय व्याख्या है। तथ्य यह है कि यह एक जेफ्री की परिभाषा में पहले से प्रकट होता है, …

13 variance  information-theory  fisher-information  information-geometry 

मैं तीन आकारों (समान नमूना आकार छोटा है, 21) के तीन समूहों में साधनों की तुलना करना चाहूंगा। प्रत्येक समूह के माध्यम कर रहे हैं सामान्य रूप से वितरित है, लेकिन उनके प्रसरण असमान (Levene के माध्यम से परीक्षण किया) कर रहे हैं। क्या इस स्थिति में एक परिवर्तन सबसे …

13 anova  variance  heteroscedasticity 

कोहेन की सबसे आम तरीकों में से एक है जिसे हम एक प्रभाव के आकार को मापते हैं ( देखें विकिपीडिया )। यह केवल मानक मानक विचलन के संदर्भ में दो साधनों के बीच की दूरी को मापता है। हम कोहेन के अनुमान के गणितीय सूत्र को कैसे प्राप्त कर …

12 variance  effect-size  cohens-d 

मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

मैं सोच रहा था कि एक बॉक्सप्लॉट का उपयोग करके एक चर के प्रसरण को कैसे कम किया जाए। क्या कम से कम यह घटाना संभव है कि क्या दो चर एक समान रूप से अपने बॉक्सप्लॉट को देख रहे हों?

12 variance  boxplot 

यह मेरे मन को भ्रमित करता है / करता है कि द्विपद का विचलन । समान रूप से, फिशर जानकारी समानुपाती होती है । इसका कारण क्या है? फिशर सूचना को पर कम क्यों किया जाता है ? यही कारण है, पर सबसे अधिक मुश्किल क्यों है ?1पी ( 1 …

12 variance  binomial  interpretation 

मैं इस समस्या से चिंतित हूं कि मैं बहु -अनुमानित डेटा (MI) डेटा से एक अनुमान के लिए p-value को बूटस्ट्रैप करना चाहूंगा , लेकिन यह मेरे लिए स्पष्ट नहीं है कि एमआई सेट में पी-वैल्यू को कैसे संयोजित किया जाए।θθ\theta एमआई डेटा सेट के लिए, अनुमानों के कुल विचरण …

12 confidence-interval  variance  p-value  bootstrap  multiple-imputation 

सहसंबद्ध यादृच्छिक चर के उत्पाद का विचरण क्या है ?कkk

12 variance  random-variable 

नोट: यह प्रश्न एक रिपॉजिट है, क्योंकि मेरे पिछले प्रश्न को कानूनी कारणों से हटाना पड़ा था। आर में पैकेज lmeसे फ़ंक्शन के साथ एसएएस से PROC MIXED की तुलना करते समय nlme, मैंने कुछ अंतर भ्रामक मतभेदों पर ठोकर खाई। विशेष रूप से, विभिन्न परीक्षणों में स्वतंत्रता की डिग्री …

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मैं कुछ डेटा मॉडल करना चाह रहा हूं, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि मैं किस प्रकार के मॉडल का उपयोग कर सकता हूं। मेरे पास गणना डेटा है, और मुझे एक मॉडल चाहिए जो डेटा के माध्य और विचरण दोनों का पैरामीट्रिक अनुमान लगाएगा। यही है, मेरे पास विभिन्न …

12 variance  modeling  count-data  overdispersion  gamlss 

समस्या: मैं एक बेयर्सियन मेटा-विश्लेषण में एक पुजारी और डेटा के रूप में उपयोग के लिए वितरण को पैरामीटर कर रहा हूं। डेटा को सारांश आंकड़ों के रूप में साहित्य में प्रदान किया जाता है, लगभग विशेष रूप से सामान्य रूप से वितरित होने के लिए माना जाता है (हालांकि …

12 distributions  bayesian  variance  random-variable  meta-analysis 

मैंने हाल ही में एक सवाल पूछा है जो नमूना अर्थ और भिन्नता से संबंधित प्राथमिक समीकरण के पीछे गणितीय व्याख्या / अंतर्ज्ञान की मांग कर रहा है : , ज्यामितीय या अन्यथा।E[X2]=Var(X)+(E[X])2E[X2]=Var(X)+(E[X])2 E[X^2] = Var(X) +(E[X])^2 लेकिन अब मैं सतही रूप से इसी तरह के पूर्वाग्रह-भिन्नता व्यापार समीकरण को …

12 variance  bias 

मैं अजगर स्किट-लर्न मैनुअल में रिग्रेशन मेट्रिक्स के बारे में पढ़ रहा था और भले ही उनमें से हर एक का अपना सूत्र हो, मैं सहजता से नहीं बता सकता कि और विचरण स्कोर में क्या अंतर है और इसलिए जब एक या दूसरे का मूल्यांकन करना हो मेरे मॉडल।R2R2R^2

12 regression  variance  scikit-learn  r-squared  model-evaluation 

पीजी पर। 34 सांख्यिकीय शिक्षा का परिचय : \newcommand{\Var}{{\rm Var}} हालांकि गणितीय प्रमाण इस पुस्तक के दायरे से बाहर है, यह दिखाने के लिए कि उम्मीद परीक्षण एमएसई, किसी दिए गए मूल्य के लिए संभव है x0x0x_0 :, हमेशा तीन मौलिक मात्रा की राशि में विघटित किया जा सकता है …

12 machine-learning  variance