variance पर टैग किए गए जवाब

व्यवहार में सांख्यिकीय विश्लेषण पैकेजों द्वारा गणना की गई var / cov त्रुटि मैट्रिक्स कैसे है? यह विचार मेरे लिए सिद्धांत रूप में स्पष्ट है। लेकिन व्यवहार में नहीं। मेरा मतलब है, अगर मेरे पास रैंडम वैरिएबल , तो मैं समझता हूं कि मैट्रिक्स विचलन-से-मतलब वैक्टर के बाहरी उत्पाद दिया …

12 variance  error  covariance-matrix  beta-regression 

मान लीजिए कि मेरे पास एक मैट्रिक्स X है जो p द्वारा n है, अर्थात इसमें n अवलोकन हैं, जिसमें प्रत्येक अवलोकन p- आयामी स्थान के साथ है। मुझे इन n अवलोकनों का विचरण कैसे पता चलेगा? मामले में जहां पी = 1, मुझे बस नियमित रूप से विचरण सूत्र …

12 variance 

जब हम एक प्रतिगमन गुणांक की मानक त्रुटि की गणना करते हैं, तो हम डिजाइन मैट्रिक्स में यादृच्छिकता के लिए जिम्मेदार नहीं हैं । उदाहरण के लिए OLS में, हम रूप में गणना करते हैंXXXvar(β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta})var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) = \sigma^2(X^TX)^{-1} यदि को यादृच्छिक माना जाता है, तो कुल विचरण का कानून, एक तरह …

11 regression  probability  variance  inference 

नेटफ्लिक्स अपने सुझावों को उपयोगकर्ता की अन्य फिल्मों / शो की रेटिंग पर आधारित करता था। इस रेटिंग प्रणाली में पाँच तारे थे। अब, नेटफ्लिक्स उपयोगकर्ताओं को फिल्मों / शो को पसंद / नापसंद (अंगूठे-ऊपर / अंगूठे नीचे) करने की अनुमति देता है। उनका दावा है कि फिल्मों को रेट …

11 variance  predictive-models  prediction 

हमारी मानवीय समझ में कुछ ऐसा प्रतीत होता है जो सहज रूप से विचरण के विचार को समझने में कठिनाई पैदा करता है। एक संकीर्ण अर्थ में उत्तर तत्काल है: स्क्वेरिंग हमें अपनी प्रतिवर्तवादी समझ से दूर फेंक देता है। लेकिन, क्या यह केवल भिन्नता है जो समस्याओं को प्रस्तुत …

11 variance  dispersion 

मुझे पता है कि हम 1 का उपयोग करते हैंएक जनसंख्या का विचरण अनुमान लगाने के लिए। मैं खान अकादमी से एक वीडियो याद जहां अंतर्ज्ञान दिया था कि हमारे अनुमान के अनुसार मतलब शायद वास्तविक एक बंद एक सा तो दूरी हैxमैं- ˉ एक्स वास्तव में अधिक से अधिक …

11 variance  sample 

मान लें कि एक स्केलर यादृच्छिक चर पीडीएफ के साथ एक वेक्टर-पैरामीटर घातीय परिवार से संबंधित हैXXX fX(x|θ)=h(x)exp(∑i=1sηi(θ)Ti(x)−A(θ))fX(x|θ)=h(x)exp⁡(∑i=1sηi(θ)Ti(x)−A(θ)) f_X(x|\boldsymbol \theta) = h(x) \exp\left(\sum_{i=1}^s \eta_i({\boldsymbol \theta}) T_i(x) - A({\boldsymbol \theta}) \right) जहाँ θ=(θ1,θ2,⋯,θs)Tθ=(θ1,θ2,⋯,θs)T{\boldsymbol \theta} = \left(\theta_1, \theta_2, \cdots, \theta_s \right )^T पैरामीटर वेक्टर है और T(x)=(T1(x),T2(x),⋯,Ts(x))TT(x)=(T1(x),T2(x),⋯,Ts(x))T\mathbf{T}(x)= \left(T_1(x), T_2(x), \cdots,T_s(x) \right)^T संयुक्त …

11 variance  mean  exponential-family  sufficient-statistics 

मैं वित्तीय रिटर्न की एक समय श्रृंखला के पूरे संस्करण / एसटीडी त्रुटि बात को समझने की कोशिश कर रहा हूं, और मुझे लगता है कि मैं फंस गया हूं। मेरे पास मासिक स्टॉक रिटर्न डेटा की एक श्रृंखला है (चलो इसे कहते हैं ), जिसका अपेक्षित मूल्य 1.00795 है, …

11 time-series  variance  independence  finance 

उसकी में जवाब मेरे पिछले सवाल का, @Erik पी अभिव्यक्ति देता है जहां है अतिरिक्त कुकुदता वितरण की। नमूना विचरण के वितरण पर विकिपीडिया प्रविष्टि का संदर्भ दिया गया है, लेकिन विकिपीडिया पृष्ठ कहता है कि "उद्धरण आवश्यक है"।Var[s2]=σ4(2n−1+κn),Var[s2]=σ4(2n−1+κn), \mathrm{Var}[s^2]=\sigma^4 \left(\frac{2}{n-1} + \frac{\kappa}{n}\right) \>, κκ\kappa मेरा प्राथमिक प्रश्न यह है …

11 estimation  variance  references 

आमतौर पर को दो मानों के बीच अंतर का परीक्षण करने के लिए फिशर में बदल दिया जाता है । लेकिन, जब एक मेटा-विश्लेषण किया जाना है, तो हमें ऐसा कदम क्यों उठाना चाहिए? क्या यह माप त्रुटि या गैर-नमूना त्रुटि के लिए सही है और हमें यह क्यों मानना …

11 correlation  variance  sampling  meta-analysis 

मैं एक डेटा विश्लेषण वर्ग में भाग ले रहा हूं और मेरे कुछ अच्छे विचारों को हिलाया जा रहा है। अर्थात्, यह विचार कि त्रुटि (एप्सिलॉन), साथ ही साथ किसी अन्य प्रकार का विचरण, केवल एक समूह (एक नमूना या पूरी आबादी) पर लागू होता है। अब, हमें सिखाया जा …

11 regression  variance  error  measurement-error 

क्या कोई यह दिखा सकता है कि संभावना मान समारोह के साथ शून्य फुलाया हुआ पॉइसन का अपेक्षित मूल्य और संस्करण कैसे है f(y)={π+(1−π)e−λ,(1−π)λye−λy!,if y=0if y=1,2....f(y)={π+(1−π)e−λ,if y=0(1−π)λye−λy!,if y=1,2.... f(y) = \begin{cases} \pi+(1-\pi)e^{-\lambda}, & \text{if }y=0 \\ (1-\pi)\frac{\lambda^{y}e^{-\lambda}}{y!}, & \text{if }y=1,2.... \end{cases} जहां ππ\pi संभावना है कि अवलोकन शून्य एक द्विपद …

11 variance  poisson-distribution  expected-value  zero-inflation 

पृष्ठभूमि मैं एक मेटा-विश्लेषण कर रहा हूं जिसमें पहले प्रकाशित डेटा शामिल है। अक्सर, उपचार के बीच अंतर को पी-मूल्यों, कम से कम महत्वपूर्ण अंतर (एलएसडी) और अन्य आंकड़ों के साथ सूचित किया जाता है, लेकिन विचरण का कोई प्रत्यक्ष अनुमान नहीं देता है। मेरे द्वारा उपयोग किए जा रहे …

11 multiple-comparisons  variance  data-transformation  meta-analysis 

यदि हम पूर्ण विकसित निर्णय वृक्ष (यानी एक अप्रत्याशित निर्णय वृक्ष) पर विचार करते हैं तो इसमें उच्च विचरण और निम्न पूर्वाग्रह होते हैं। बैगिंग और रैंडम फ़ॉरेस्ट इन उच्च विचरण मॉडल का उपयोग करते हैं और विचरण को कम करने के लिए उन्हें एकत्र करते हैं और इस प्रकार …

11 variance  random-forest  cart  bias  bagging 

यादृच्छिक चर को देखते हुए , का माध्य और विचरण क्या है ?Y= ईx p ( λ )Y=Exp(λ)Y = Exp(\lambda)जी = १YG=1YG=\dfrac{1}{Y} मैं उलटा गामा वितरण को देखता हूं, लेकिन माध्य और विचरण केवल और क्रमशः परिभाषित किए जाते हैं ...α > 2α > 1α>1\alpha>1α > 2α>2\alpha>2

11 variance  mean  exponential