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...
Angenommen, wir sind daran interessiert, wie sich die Anzahl der Stunden, die diese Schüler studieren, auf die Noten der Schülerprüfungen auswirkt. Wir befragen Schüler aus verschiedenen Schulen. Wir führen das folgende Modell mit gemischten Effekten aus: Exam.gradesich= a + β1× Stunden...
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...
Mein Verständnis der Funktionsweise der Kovarianz ist, dass korrelierte Daten eine etwas hohe Kovarianz aufweisen sollten. Ich bin auf eine Situation gestoßen, in der meine Daten korreliert aussehen (wie im Streudiagramm gezeigt), die Kovarianz jedoch nahe Null liegt. Wie kann die Kovarianz der...
SE-Community, ich hoffe, einige Einblicke in das folgende Problem zu bekommen. Bei einem einfachen linearen Regressionsmodell ist Unter einer Gaußschen Wahrscheinlichkeitsfunktion mit homoskedastischen Fehlertermen nimmt die bedingte Verteilung der abhängigen Variablen die Form Ich weise ein...
Wie kann ich die Varianz von p berechnen, die aus einer Binomialverteilung abgeleitet wird? Nehmen wir an, ich werfe n Münzen und bekomme k Köpfe. Ich kann p als k / n schätzen, aber wie kann ich die Varianz in dieser Schätzung berechnen? Ich bin daran interessiert, damit ich die Varianz meiner...
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 [...
Betrachten Sie in einer anderen Folge von Intuitionen für Identitäten in der Wahrscheinlichkeit das elementare Identitätsgesetz der Gesamtvarianz V a r (X.)=E [ V a r (X | Y)]+ V a r (E[X | Y])V.einr(X.)=E.[V.einr(X.|Y.)]]+V.einr(E.[X.|Y.]]) \begin{eqnarray} \rm{Var}(X) &=&\rm{E}[\rm{Var}(X|Y)] +...
Ist das Folgende wahr? niedrige Vorspannung = hohe Varianz hohe Vorspannung = niedrige Varianz Ich verstehe hohe und niedrige Vorurteile, aber wie unterscheidet sich die Varianz? Oder sind die oben genannten
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...
Ich analysiere derzeit große Datenmengen mit verschiedenen Merkmalen (z. B. Stadt). Ich wollte ein Maß finden, das im Wesentlichen sagt, wie viel oder wie wenig Abweichung zwischen den Daten besteht. Dies wäre viel nützlicher, als nur die Anzahl der verschiedenen Elemente zu ermitteln. Betrachten...
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}...
Ein Rezensent von mir fragt nach einem Grund, warum ich ungewichtete Daten anstelle von gewichteten Daten verwendet habe. Ich habe das Problem mit einem Statistiker besprochen, und seine Antwort war in etwa so Wenn Sie unabhängige Beobachtungen haben und den Gesamtmittelwert nehmen, ist seine...
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...
Ich sah mich einer begrenzenden Verteilung mit einer Kovarianz von Null zwischen zwei Variablen gegenüber, aber ihre Korrelation ist . Gibt es eine solche Verteilung? Wie kann es erklärt werden?111 Sie haben Recht, vielleicht muss ich mehr Details geben. OK, X und Y sind bivariate...
Es gibt also Standardabweichung, Varianz und Kovarianz, aber gibt es eine Co-Standardabweichung? Wenn nicht, warum nicht? Gibt es einen fundamentalen mathematischen Grund oder ist es nur eine Konvention? Wenn ja, warum wird es nicht mehr verwendet oder ist mit der Google-Suche zumindest schwer zu...
Sagen X∈RnX∈RnX \in \mathbb{R}^nist eine Zufallsvariable mit der Kovarianz . Einträge der Kovarianzmatrix sind per Definition Kovarianzen: Es ist auch bekannt, dass Einträge mit der Genauigkeit erfüllen: wobei die rechte Seite die Kovarianz von wobei von allen anderen Variablen abhängig...
Die Ankunft von Photonen an einem Pixel in einem Bildsensor ist eine Poisson-verteilte Zufallsvariable, so dass die Eingabe als Poisson rv X \ sim \ mathrm {Poisson} (\ lambda) modelliert werden kann X∼Poisson(λ)X∼Poisson(λ)X\sim \mathrm{Poisson}(\lambda). Da die Eingabe Poisson ist, sind der...
Ich habe mich gefragt, warum Menschen Gaußsche Prozesse (GP) verwenden, um eine unbekannte (manchmal deterministische) Funktion zu modellieren. Betrachten Sie zum Beispiel eine unbekannte Funktion . Wir haben drei unabhängige Beobachtungen von dieser
Angenommen, und Y sind zwei positive RVs und C o v ( X , Y ) > 0 . Bedeutet dies, dass C o v ( X , 1 / Y ) < 0 ist , oder werden weitere Informationen