Normalerweise wird in Fisher z transformiert , um die Differenz zwischen zwei r- Werten zu testen . Aber warum sollten wir einen solchen Schritt unternehmen, wenn eine Metaanalyse durchgeführt werden soll? Korrigiert es Messfehler oder Nicht-Stichprobenfehler und warum sollten wir annehmen, dass r...
Wenn wir den Standardfehler eines Regressionskoeffizienten berechnen, erklärst wir nicht für die Zufälligkeit in der Design - Matrix XXX . In OLS wir zum Beispiel berechnen var(β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta}) als var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) =...
In seiner Antwort auf meine vorherige Frage gibt @Erik P. den Ausdruck Wobei κ ist der Überschuss Kurtosis der Verteilung. Es wird auf den Wikipedia-Eintrag zurVerteilung der Stichprobenvarianzverwiesen, auf der Wikipedia-Seite steht jedoch "Zitieren
Für ein n × pn×pn\times p Matrix X.XX, wo p ≫ np≫np \gg n, wie ist die Beziehung zwischen X.T.X.XTXX^{T}X (Streumatrix, auf der die Kovarianzmatrix basiert) und X.X.T.XXTXX^{T} (äußeres Produkt manchmal Gram-Matrix genannt)? Wenn einer bekannt ist, wie ist es möglich , den anderen zu erhalten (das...
Wenn wir einen ausgewachsenen Entscheidungsbaum (dh einen nicht beschnittenen Entscheidungsbaum) betrachten, weist er eine hohe Varianz und eine geringe Verzerrung auf. Bagging und Random Forests verwenden diese Modelle mit hoher Varianz und aggregieren sie, um die Varianz zu verringern und damit...
Ich studiere derzeit für mein Finale in Grundstatistik für meinen ECE-Bachelor. Während ich denke, dass ich die Mathematik meistens nicht beherrsche, fehlt mir das intuitive Verständnis, was die Zahlen tatsächlich bedeuten (Präambel: Ich werde eine ziemlich schlampige Sprache verwenden). Ich weiß,...
Es scheint etwas in unserem menschlichen Verständnis zu geben, das es schwierig macht, die Idee der Varianz intuitiv zu erfassen. Im engeren Sinne ist die Antwort unmittelbar: Das Quadrieren wirft uns von unserem reflexiven Verständnis ab. Aber ist es nur die Varianz , die Probleme aufwirft, oder...
Ich berechne die Kovarianz einer Verteilung parallel und muss die verteilten Ergebnisse zu einem singulären Gaußschen kombinieren. Wie kombiniere ich die beiden? Die lineare Interpolation zwischen den beiden funktioniert fast, wenn sie ähnlich verteilt und dimensioniert sind. Wikipedia bietet unten...
Ich möchte ein Maß für die Volatilität oder das Rauschen für stationäre Zeitreihendaten berechnen. Dies kann ein Maß für eine einzelne Zeitreihe oder ein relatives Maß sein, das mehrere Zeitreihen miteinander vergleicht. Nehmen wir an, dass bereits ein Dickey-Fuller-Test durchgeführt wurde und alle...
Ich lese dieses Papier über generalisierte Wishart-Prozesse (GWP) durch. Die Arbeit berechnet die Kovarianzen zwischen verschiedenen Zufallsvariablen (nach dem Gaußschen Prozess ) unter Verwendung der quadratischen exponentiellen Kovarianzfunktion, dh . Es heißt dann, dass diese Kovarianzmatrix GWP...
Ich habe eine Kovarianzmatrix und möchte Variablen mithilfe hierarchischer Cluster in k Cluster aufteilen (zum Beispiel um eine Kovarianzmatrix zu sortieren).n×nn×nn \times nkkk Gibt es eine typische Abstandsfunktion zwischen Variablen (dh zwischen Spalten / Zeilen der quadratischen...
Was sind die "besten" Metriken für Kovarianzmatrizen und warum? Mir ist klar, dass Frobenius & c nicht geeignet sind und Winkelparametrisierungen auch ihre Probleme haben. Intuitiv möchte man vielleicht einen Kompromiss zwischen diesen beiden, aber ich würde auch gerne wissen, ob es andere...
Ich versuche, die ganze Varianz / Standardfehler-Sache einer Zeitreihe von Finanzrenditen zu verstehen, und ich denke, ich stecke fest. Ich habe eine Reihe von monatlichen Aktienrenditedaten (nennen wir es ), die einen erwarteten Wert von 1,00795 und eine Varianz von 0,000228 haben...
Ich möchte eine inkrementelle Gaußsche Prozessregression mithilfe eines Schiebefensters über den Datenpunkten implementieren, das nacheinander über einen Stream ankommt. Lassen die Dimensionalität des Eingangsraums bezeichnen. Jeder Datenpunkt hat also Anzahl von Elementen.dddxixix_iddd Sei die...
Der Hintergrund meiner Studie : In einem Gibbs-Sampling , wo wir Probe XXX (die Variablen von Interesse) und YYY aus P(X|Y)P(X|Y)P(X|Y) und P(Y|X)P(Y|X)P(Y|X) ist, wobei XXX und YYY sind kkk -dimensionalen Zufallsvektoren. Wir wissen, dass der Prozess normalerweise in zwei Phasen unterteilt ist:...
Ich habe einen Datensatz, der aus 717 Beobachtungen (Zeilen) besteht, die durch 33 Variablen (Spalten) beschrieben werden. Die Daten werden durch Z-Scoring aller Variablen standardisiert. Keine zwei Variablen sind linear abhängig ( ). Ich habe auch alle Variablen mit sehr geringer Varianz (weniger...
1n - 1∑ich( xich- x¯)21n- -1∑ich(xich- -x¯)2\frac1{n-1}\sum\limits_i(x_i - \bar{x})^2xich- x¯xich- -x¯x_i - \bar{x}n - 1n- -1n-1nnnμμ\mux¯x¯\bar{x} . Also würde ich schätzen1n∑i(xi−μ)21n∑i(xi−μ)2\frac1{n}\sum\limits_i(x_i - \mu)^2 But I can't find it anymore. Is it true? Can someone give me a...
Angenommen, eine skalare Zufallsvariable gehört zu einer Vektorparameter-Exponentialfamilie mit PDFXXX 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})...
Ich habe versucht, die Kovarianz zweier Zufallsvariablen besser zu verstehen und zu verstehen, wie die erste Person, die daran dachte, zu der Definition kam, die routinemäßig in der Statistik verwendet wird. Ich ging zu Wikipedia , um es besser zu verstehen. Aus dem Artikel geht hervor, dass ein...
Ich habe gerade etwas über das Konzept des Bootstrapens gelernt und eine naive Frage kam mir in den Sinn: Wenn wir immer zahlreiche Bootstrap-Beispiele unserer Daten generieren können, warum sollten wir uns überhaupt die Mühe machen, mehr "echte" Daten zu erhalten? Ich glaube, ich habe eine...