Los eventos (o variables aleatorias) son independientes cuando la información sobre algunos de ellos no le dice nada sobre la probabilidad de ocurrencia (/ distribución) de los otros. NO use esta etiqueta para el uso de variables independientes [predictor] en su lugar.
¿Qué es la covarianza en lenguaje sencillo y cómo se relaciona con los términos dependencia , correlación y estructura de varianza-covarianza con respecto a los diseños de medidas
Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: 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, 0.99, 0.84,...
Para un estudio de simulación tengo para generar variables aleatorias que muestran un (población) de correlación prefined a una variable existente .YYY Miré en los Rpaquetes copulay CDVineque pueden producir distribuciones aleatorias multivariadas con una estructura de dependencia dada. Sin...
Supongo que lo siguiente es cierto: asumir una moneda justa, obtener 10 caras seguidas mientras se lanza una moneda no aumenta la posibilidad de que la próxima moneda sea una cola , sin importar la cantidad de probabilidad y / o jerga estadística que se arroje (disculpe los juegos de...
Leí de mi libro de texto que no garantiza que X e Y sean independientes. Pero si son independientes, su covarianza debe ser 0. Todavía no se me ocurre ningún ejemplo adecuado; alguien podría proporcionar uno?cov ( X, Y) =
Supongamos que tengo una muestra de la distribución conjunta de X y Y . ¿Cómo pruebo la hipótesis de que X e Y son independientes?(Xn,Yn),n=1..N(Xn,Yn),n=1..N(X_n,Y_n), n=1..NXXXYYYXXXYYY ? No se hace suposición sobre las leyes de distribución conjunta o marginal de e Y (por lo menos de toda la...
Conocemos la respuesta para dos variables independientes: V a r (XY) = E( X2Y2) - ( E( XY) )2= V a r ( X) V a 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...
Recientemente tuve un desacuerdo con un amigo acerca de minimizar la posibilidad de morir en un avión debido a un accidente. Esta es una pregunta estadística rudimentaria. Dijo que prefiere volar directamente a un destino, ya que disminuye la probabilidad de morir en un accidente aéreo. Su lógica...
Si dos variables tienen correlación 0, ¿por qué no son necesariamente independientes? ¿Las variables con correlación cero son independientes en circunstancias especiales? Si es posible, estoy buscando una explicación intuitiva, no muy
Dos variables aleatorias A y B son estadísticamente independientes. Eso significa que en el DAG del proceso: y, por supuesto, . ¿Pero eso también significa que no hay puerta de entrada de B a A?P ( A | B ) = P ( A )( A ⊥⊥ B)(A⊥⊥B)(A {\perp\!\!\!\perp} B)PAGS( A | B ) = P( A...
Si dos variables aleatorias e Y no están correlacionadas, ¿podemos saber también que X 2 e Y no están correlacionadas? Mi hipótesis es si.XXXYYYX2X2X^2YYY no correlacionado significa E [ X Y ] = E [ X ] E [ Y ] , oX, YX,YX, Ymi[ XY] = E[ X] E[ Y]E[XY]=E[X]E[Y]E[XY]=E[X]E[Y] mi[ XY] = ∫x yFX( x )...
Estoy tratando de entender lo que significa la suposición de observaciones independientes . Algunas definiciones son: "Dos eventos son independientes si y solo si P(a∩b)=P(a)∗P(b)PAGS(una∩si)=PAGS(una)∗PAGS(si)P(a \cap b) = P(a) * P(b) ". ( Diccionario de términos estadísticos ) "La ocurrencia...
Cualquier estudiante trabajador es un contraejemplo de "todos los estudiantes son flojos". ¿Cuáles son algunos contraejemplos simples para "si las variables aleatorias e no están correlacionadas, entonces son
He leído un artículo que dice que cuando se usan contrastes planificados para encontrar medios que son diferentes en un ANOVA de una sola forma, las restricciones deben ser ortogonales para que no estén correlacionadas y eviten que se infle el error de tipo I. No entiendo por qué ortogonal...
¿Es la afirmación de que las funciones de las variables aleatorias independientes son independientes, verdad? He visto que el resultado a menudo se usa implícitamente en algunas pruebas, por ejemplo, en la prueba de independencia entre la media muestral y la varianza muestral de una distribución...
En cuanto a mi agregada (y escasos) conocimientos sobre estadísticas permisos, entendí que si X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,..., X_n son variables aleatorias iid, luego, como el término implica, son independientes y están distribuidas de manera idéntica. Mi preocupación aquí es la antigua...
En muchas aplicaciones de aprendizaje automático, los llamados métodos de aumento de datos han permitido construir mejores modelos. Por ejemplo, suponga un conjunto de entrenamiento de100100100 imágenes de gatos y perros. Al girar, reflejar, ajustar el contraste, etc., es posible generar imágenes...
La precisión se define como: p = true positives / (true positives + false positives) ¿Es cierto que, como true positivesy false positivesenfoque 0, la precisión se aproxima a 1? La misma pregunta para recordar: r = true positives / (true positives + false negatives) Actualmente estoy...
Al tratar de explicar los análisis de conglomerados, es común que las personas malinterpreten el proceso como si estuviera relacionado con las variables. Una forma de hacer que la gente supere esa confusión es una trama como esta: Esto muestra claramente la diferencia entre la pregunta de si...
Obviamente, los eventos A y B son independientes si Pr = Pr Pr . Definamos una cantidad relacionada Q:( A ) ( B )(A∩B)(UN∩si)(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)} Entonces A y B son independientes si Q =...