Daten, Ereignisse, Prozesse usw. sind nicht unabhängig, wenn die Kenntnis von 1 Informationen über den Zustand oder den Wert des anderen liefert.
Beim statistischen Lernen wird implizit oder explizit immer davon ausgegangen, dass die Trainingsmenge aus Eingabe- / Antworttupeln besteht , die unabhängig voneinander aus derselben gemeinsamen Verteilung gezogen werden mitD ={ X , y }D={X,y}\mathcal{D} = \{ \bf {X}, \bf{y} \}NNN( Xich,...
Für Diagramm 1 kann ich die Zuordnung zwischen x und y testen, indem ich eine einfache Korrelation durchführe. Wie kann ich für Diagramm 2, in dem die Beziehung nichtlinear ist, jedoch eine eindeutige Beziehung zwischen x und y besteht, die Zuordnung testen und ihre Natur kennzeichnen?...
Benjamini und Hochberg entwickelten die erste (und meines Erachtens immer noch am weitesten verbreitete) Methode zur Kontrolle der Falschentdeckungsrate (FDR). Ich möchte mit einer Reihe von P-Werten beginnen, von denen jeder für einen anderen Vergleich dient, und entscheiden, welche niedrig genug...
Mein Statistikprofessor behauptet, dass das Wort "Korrelation" ausschließlich für lineare Beziehungen zwischen Variablen gilt, wohingegen das Wort "Assoziation" allgemein für jede Art von Beziehung gilt. Mit anderen Worten, er behauptet, der Begriff "nichtlineare Korrelation" sei ein Oxymoron. Der...
In der Regel verwenden wir PCA als Methode zur Dimensionsreduktion für Daten, bei denen angenommen wird, dass es sich um iid-Fälle handelt Frage: Was sind die typischen Nuancen bei der Anwendung von PCA für abhängige, nicht-iid-bezogene Daten? Welche netten / nützlichen Eigenschaften von PCA, die...
Sowohl in der Literatur zur familienbezogenen Fehlerrate (FWER) als auch zur Falschentdeckungsrate (FDR) gelten bestimmte Methoden zur Steuerung von FWER oder FDR als geeignet für abhängige oder unabhängige Tests. Zum Beispiel schrieb Holm 1979 in dem Aufsatz "Ein einfaches sequentiell rejektives...
Um zu erklären, warum unkorreliert nicht unabhängig bedeutet, gibt es mehrere Beispiele, die eine Reihe von Zufallsvariablen beinhalten, die jedoch alle so abstrakt erscheinen: 1 2 3 4 . Diese Antwort scheint sinnvoll zu sein. Meine Interpretation: Eine Zufallsvariable und ihr Quadrat mögen...
Angenommen, ich habe eine Antwortvariable yijyijy_{ij} , die vom jjj ten Geschwister in der iii ten Familie gemessen wurde . Darüber hinaus sind einige Verhaltensdaten xijxijx_{ij} in der gleichen Zeit von jedem Probanden erhoben wurden. Ich versuche die Situation mit dem folgenden linearen...
Angenommen, wir sind daran interessiert, wie sich die Noten der Schülerprüfungen auf die Anzahl der Stunden auswirken, die diese Schüler studieren. Um diese Beziehung zu untersuchen, könnten wir die folgende lineare Regression durchführen:
Ich weiß, ich kann Faltung nicht verwenden. Ich habe zwei Zufallsvariablen A und B und sie sind abhängig. Ich benötige die Verteilungsfunktion von A +
Wie ist die langfristige Varianz im Bereich der Zeitreihenanalyse definiert? Ich verstehe, dass es für den Fall verwendet wird, dass die Daten eine Korrelationsstruktur aufweisen. Unser stochastischer Prozess wäre also keine Familie von X1,X2…X1,X2…X_1, X_2 \dots iid Zufallsvariablen, sondern nur...
Ich weiß, dass der Mittelwert der Summe unabhängiger Variablen die Summe der Mittelwerte jeder unabhängigen Variablen ist. Gilt das auch für abhängige
Bitte erläutern Sie, was der Unterschied zwischen zwei linear abhängigen oder linear korrelierten Variablen ist . Ich habe den Wikipedia-Artikel nachgeschlagen, aber kein richtiges Beispiel gefunden. Bitte erläutern Sie es anhand eines
Ich habe einen sehr großen Datensatz und es fehlen ungefähr 5% zufällige Werte. Diese Variablen sind miteinander korreliert. Der folgende Beispiel-R-Datensatz ist nur ein Spielzeugbeispiel mit Dummy-korrelierten Daten. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000,...
Miller und Chapman (2001) argumentieren, dass es absolut unangemessen ist, in einer Beobachtungsstudie (nicht randomisiert) nicht unabhängige Kovariaten zu kontrollieren, die sowohl mit den unabhängigen als auch mit den abhängigen Variablen zusammenhängen - obwohl dies in den Sozialwissenschaften...
Wenn (dh stammt aus dem linearen Regressionsmodell), ist und in diesem Fall Residuen sind korreliert und nicht unabhängig. Wenn wir jedoch eine Regressionsdiagnose durchführen und die Annahme testen möchten, schlägt jedes Lehrbuch vor, Q-Q-Diagramme und statistische Tests für Residuen Diese...
Ich weiß, dass die Varianz der Differenz zweier unabhängiger Variablen die Summe der Varianzen ist, und ich kann es beweisen. Ich möchte wissen, wohin die Kovarianz im anderen Fall
Beispiele: Ich habe einen Satz in der Stellenbeschreibung: "Java Senior Engineer in UK". Ich möchte ein Deep-Learning-Modell verwenden, um es als zwei Kategorien vorherzusagen: English und IT jobs. Wenn ich ein traditionelles Klassifizierungsmodell verwende, kann es nur 1 Etikett mit...
Ich habe fast die gleichen Fragen wie diese: Wie kann ich die Summe der Bernoulli-Zufallsvariablen effizient modellieren? Aber die Einstellung ist ganz anders: S=∑i=1,NXiS=∑i=1,NXiS=\sum_{i=1,N}{X_i} , , ~ 20, ~ 0,1P(Xi=1)=piP(Xi=1)=piP(X_{i}=1)=p_iNNNpipip_i Wir haben die Daten für die Ergebnisse...
Ich habe also 16 Studien, in denen ich versuche, eine Person anhand eines biometrischen Merkmals mithilfe von Hamming Distance zu authentifizieren. Mein Schwellenwert ist auf 3,5 eingestellt. Meine Daten sind unten und nur Versuch 1 ist ein wahres Positiv: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3...