Ereignisse (oder Zufallsvariablen) sind unabhängig, wenn Informationen zu einigen von ihnen nichts über die Wahrscheinlichkeit des Auftretens (/ der Verteilung) der anderen aussagen. Bitte verwenden Sie dieses Tag NICHT für die unabhängige Variablenverwendung [Prädiktor].
Was ist Kovarianz im Klartext und wie hängt sie mit den Begriffen Abhängigkeit , Korrelation und Varianz-Kovarianz-Struktur in Bezug auf Wiederholungsentwürfe
Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45,...
Für eine Simulationsstudie muss ich Zufallsvariablen generieren, die eine vorab festgelegte (Populations-) Korrelation zu einer vorhandenen Variablen .Y.YY Ich sah in die RPakete copulaund CDVineder Zufall multivariate Verteilungen mit einer bestimmten Abhängigkeitsstruktur erzeugen kann. Es ist...
Ich gehe davon aus, dass Folgendes zutrifft: Wenn Sie von einer fairen Münze ausgehen und beim Werfen einer Münze 10 Köpfe hintereinander werfen, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass die nächste Münze einen Schwanz wirft , nicht, unabhängig von der Wahrscheinlichkeit und / oder dem statistischen...
Ich habe aus meinem Lehrbuch gelesen, dass nicht garantiert, dass X und Y unabhängig sind. Aber wenn sie unabhängig sind, muss ihre Kovarianz 0 sein. Ich konnte mir noch kein richtiges Beispiel vorstellen; könnte jemand eine
Angenommen , ich habe eine Probe aus der gemeinsamen Verteilung von und . Wie teste ich die Hypothese , dass und sind unabhängig ?X Y X Y(Xn,Yn),n=1..N(Xn,Yn),n=1..N(X_n,Y_n), n=1..NXXXYYYXXXYYY Es wird keine Annahme über die Gelenk- oder Randverteilungsgesetze von und (am allerwenigsten die...
Wir kennen die Antwort für zwei unabhängige Variablen: V a r (XY.) = E( X2Y.2) - ( E( XY.) )2= V a r ( X) V ein R ( Y) + V a r ( X) ( E( Y) )2+ V a r ( 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^2Y^2) − (E(XY))^2={\rm Var}(X){\rm Var}(Y)+{\rm...
Ich hatte kürzlich eine Meinungsverschiedenheit mit einem Freund über die Minimierung des Sterbens in einem Flugzeug aufgrund eines Absturzes. Dies ist eine rudimentäre Statistikfrage. Er gab an, dass er es vorzieht, direkt zu einem Ziel zu fliegen, da dies die Wahrscheinlichkeit verringert, dass...
Wenn zwei Variablen eine Korrelation von 0 aufweisen, warum sind sie dann nicht unbedingt unabhängig? Sind nullkorrelierte Variablen unter bestimmten Umständen unabhängig? Wenn möglich, suche ich eine intuitive Erklärung, keine
Zwei Zufallsvariablen A und B sind statistisch unabhängig. Das bedeutet im DAG des Prozesses: und natürlich . Aber heißt das auch, dass es von B nach A keine Haustür gibt?(A⊥⊥B)(A⊥⊥B)(A {\perp\!\!\!\perp} B)P(A|B)=P(A)P(A|B)=P(A)P(A|B)=P(A) Denn dann sollten wir . Wenn dies der Fall ist, bedeutet...
Wenn zwei Zufallsvariablen und nicht korreliert sind, können wir dann auch wissen, dass und korreliert sind? Meine Hypothese lautet ja.XXXYYYX2X2X^2YYY E [ X Y ] = E [ X ] E [ Y ]X,YX,YX, Y unkorreliert bedeutet
Ich versuche zu verstehen, was die Annahme unabhängiger Beobachtungen bedeutet. Einige Definitionen sind: "Zwei Ereignisse sind genau dann unabhängig, wenn ." ( Statistisches Wörterbuch )P(a∩b)=P(a)∗P(b)P(a∩b)=P(a)∗P(b)P(a \cap b) = P(a) * P(b) "Das Eintreten eines Ereignisses ändert nicht die...
Jeder fleißige Student ist ein Gegenbeispiel zu "alle Studenten sind faul". Was sind einige einfache Gegenbeispiele zu "Wenn die Zufallsvariablen XXX und YYY nicht korreliert sind, sind sie
Ich habe einen Artikel gelesen, der besagt, dass bei der Verwendung geplanter Kontraste zum Auffinden von Mitteln, die sich in einer ANOVA unterscheiden, Nebenbedingungen orthogonal sein sollten, damit sie nicht korrelieren und verhindern, dass der Fehler vom Typ I aufgeblasen wird. Ich verstehe...
Ist die Behauptung, dass Funktionen unabhängiger Zufallsvariablen selbst unabhängig sind, wahr? Ich habe gesehen, dass dieses Ergebnis oft implizit in einigen Beweisen verwendet wird, zum Beispiel beim Nachweis der Unabhängigkeit zwischen dem Stichprobenmittelwert und der Stichprobenvarianz einer...
Soweit meine gesammelten (und knappen) statistischen Kenntnisse dies zulassen , habe ich verstanden, dass, wenn Zufallsvariablen sind, sie, wie der Begriff impliziert, unabhängig und identisch verteilt sind.X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,..., X_n Mein Anliegen ist hier die frühere Eigenschaft von...
In vielen Anwendungen des maschinellen Lernens haben die sogenannten Datenerweiterungsmethoden die Erstellung besserer Modelle ermöglicht. Nehmen Sie zum Beispiel einen Trainingssatz mit Bildern von Katzen und Hunden an. Durch Drehen, Spiegeln, Anpassen des Kontrasts usw. ist es möglich,...
Präzision ist definiert als: p = true positives / (true positives + false positives) Ist es richtig, dass sich die Genauigkeit 1 nähert true positivesund false positivessich 0 nähert? Gleiche Frage zum Rückruf: r = true positives / (true positives + false negatives) Ich führe derzeit einen...
Beim Versuch, Clusteranalysen zu erklären, wird der Prozess häufig falsch verstanden, da er damit zusammenhängt, ob die Variablen korreliert sind. Ein Weg, um die Leute an dieser Verwirrung vorbei zu bringen, ist eine Handlung wie diese: Dies zeigt deutlich den Unterschied zwischen der Frage, ob es...
Offensichtlich sind die Ereignisse A und B unabhängig, wenn Pr = Pr Pr . Definieren wir eine verwandte Menge Q:(A∩B)(A∩B)(A\cap B)(A)(A)(A)(B)(B)(B) Q≡Pr(A∩B)Pr(A)Pr(B)Q≡Pr(A∩B)Pr(A)Pr(B)Q\equiv\frac{\mathrm{Pr}(A\cap B)}{\mathrm{Pr}(A)\mathrm{Pr}(B)} Also sind A und B unabhängig, wenn Q = 1 ist...