Als «variance» getaggte Fragen

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Wie kann ich

Ich habe einige hundert Schätzungen eines Parameters, der aus zwei verschiedenen Modellen berechnet wurde, und ich möchte wissen, ob diese Parameter unterschiedliche Varianzen aufweisen. Was ist ein einfacher Test zum Vergleichen der Varianzen dieser Parameter? (einfache Bedeutung, geringste...

hypothesis-testing variance mean
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Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?

Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und...

anova mixed-model spss post-hoc bonferroni time-series unevenly-spaced-time-series classification normal-distribution discriminant-analysis probability normal-distribution estimation sampling classification svm terminology pivot-table random-generation self-study estimation sampling estimation categorical-data maximum-likelihood excel least-squares instrumental-variables 2sls total-least-squares correlation self-study variance unbiased-estimator bayesian mixed-model ancova statistical-significance references p-value fishers-exact probability monte-carlo particle-filter logistic predictive-models modeling interaction survey hypothesis-testing multiple-regression regression variance data-transformation residuals minitab r time-series forecasting arima garch correlation estimation least-squares bias pca predictive-models genetics sem partial-least-squares nonparametric ordinal-data wilcoxon-mann-whitney bonferroni wilcoxon-signed-rank traminer regression econometrics standard-error robust misspecification r probability logistic generalized-linear-model r-squared effect-size gee ordered-logit bayesian classification svm kernel-trick nonlinear bayesian pca dimensionality-reduction eigenvalues probability distributions mathematical-statistics estimation nonparametric kernel-smoothing expected-value filter mse time-series correlation data-visualization clustering estimation predictive-models recommender-system sparse hypothesis-testing data-transformation parametric probability summations correlation pearson-r spearman-rho bayesian replicability dimensionality-reduction discriminant-analysis outliers weka
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Hat die Binomialverteilung die kleinstmögliche Varianz unter allen „vernünftigen“ Verteilungen, die binäre Wahlen modellieren können?

Stellen Sie sich eine Wahl vor, bei der Personen eine binäre Wahl treffen: Sie stimmen für A oder dagegen. Das Ergebnis ist, dass m Menschen für A stimmen, und daher ist das Ergebnis von A p = m / n .nnnmmmp=m/np=m/np=m/n Wenn ich diese Wahlen modellieren möchte, kann ich davon ausgehen, dass jede...

mathematical-statistics variance binomial underdispersion
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Wie berechnet man den p.-Wert eines Odds Ratio in R?

Ich habe folgende Wertetabelle: 25 75 38 162 Das Odds Ratio beträgt 0,7037 und log (OR) beträgt -0,3514. Für eine Kontingenztabelle mit den Werten a, b, c und d ist die Varianz von log (OR) gegeben durch (1/a + 1/b + 1/c + 1/d) Wie kann ich den p.-Wert von log (OR) aus diesen Daten in R...

r variance
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Wäre ein

Nehmen wir an, wir kennen den Mittelwert einer bestimmten Verteilung. Beeinflusst dies die Intervallschätzung der Varianz einer Zufallsvariablen (die ansonsten anhand der Stichprobenvarianz berechnet wird)? Können wir wie in ein kleineres Intervall für das gleiche Konfidenzniveau...

normal-distribution confidence-interval variance
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Kovarianz für drei Variablen

Ich versuche zu verstehen, wie die Kovarianzmatrix funktioniert. Nehmen wir also an, wir haben zwei Variablen: , wobei Cov ( X , Y ) = E [ ( x - E [ X ] ) ( y - E [ Y ] ) ] die Beziehung zwischen den Variablen angibt, dh wie viel eine hängt vom anderen ab.X., Y.X,YX, YCov ( X., Y.) = E [ ( x - E [...

correlation covariance moments
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Ein konkretes Beispiel ist die Durchführung einer SVD, um fehlende Werte zu unterstellen

Ich habe die großartigen Kommentare zum Umgang mit fehlenden Werten vor dem Anwenden von SVD gelesen, möchte aber anhand eines einfachen Beispiels wissen, wie dies funktioniert: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Wenn ich in der obigen Matrix die NA-Werte...

r missing-data data-imputation svd sampling matlab mcmc importance-sampling predictive-models prediction algorithms graphical-model graph-theory r regression regression-coefficients r-squared r regression modeling confounding residuals fitting glmm zero-inflation overdispersion optimization curve-fitting regression time-series order-statistics bayesian prior uninformative-prior probability discrete-data kolmogorov-smirnov r data-visualization histogram dimensionality-reduction classification clustering accuracy semi-supervised labeling state-space-models t-test biostatistics paired-comparisons paired-data bioinformatics regression logistic multiple-regression mixed-model random-effects-model neural-networks error-propagation numerical-integration time-series missing-data data-imputation probability self-study combinatorics survival cox-model statistical-significance wilcoxon-mann-whitney hypothesis-testing distributions normal-distribution variance t-distribution probability simulation random-walk diffusion hypothesis-testing z-test hypothesis-testing data-transformation lognormal r regression agreement-statistics classification svm mixed-model non-independent observational-study goodness-of-fit residuals confirmatory-factor neural-networks deep-learning
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Verstehen, dass

Ich habe gerade diese Frage und die wundervolle akzeptierte Antwort in diesem Forum gesehen. Ich wurde dann veranlasst, intuitiv zu verstehen, warum die Division von die Kovarianz normalisiert:S.xS.ySxSyS_xS_y COV( X., Y.)S.xS.y∈ [ - 1 , 1 ]COV⁡(X,Y)SxSy∈[−1,1]\frac{\operatorname{COV}(X,Y)}{S_xS_y}...

correlation variance covariance intuition
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Schritt Änderungserkennung

Ich verwende eine nichtlineare Methode der kleinsten Quadrate, um eine analytische Funktion an einige experimentelle Daten anzupassen. Ich muss dem Algorithmus einige anfängliche Schätzwerte geben, also versuche ich herauszufinden, wie dies automatisch gemacht wird (und nicht mit dem Auge, was ich...

time-series variance