Preguntas etiquetadas con variance

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...

Por favor, demuestre que si tenemos dos variables (tamaño de muestra igual) e y la varianza en es mayor que en , entonces la suma de las diferencias al cuadrado (es decir, las distancias al cuadrado euclidianas) entre los puntos de datos dentro de también es mayor que que dentro de .XXXYYY YXXXYYY...

Si ZZ\mathbf {Z} es un vector aleatorio y es una matriz fija, ¿podría alguien explicar por quéc o v [ A Z ] = A c o v [ Z ] A ⊤ .AAAcov[AZ]=Acov[Z]A⊤.cov[AZ]=Acov[Z]A⊤.\mathrm{cov}[A \mathbf {Z}]= A \mathrm{cov}[\mathbf

¿Hay una palabra que significa "inverso de la varianza"? Es decir, si tiene una varianza alta, entonces tiene bajos . ¿No le interesa un antónimo cercano (como 'acuerdo' o 'similitud') pero significa específicamente ?XXXXXX......\dots1 / σ21/

Este es un tratamiento más general del problema planteado por esta pregunta . Después de deducir la distribución asintótica de la varianza de la muestra, podemos aplicar el método Delta para llegar a la distribución correspondiente para la desviación estándar. Deje una muestra de tamaño de iid...

Si tenemos 2 variables aleatorias normales no correlacionadas entonces podemos crear 2 variables aleatorias correlacionadas con la fórmulaX1, X2X1,X2X_1, X_2 Y= ρ X1+ 1 - ρ2-----√X2Y=ρX1+1−ρ2X2Y=\rho X_1+ \sqrt{1-\rho^2} X_2 y luego tendrá una correlación con .ρ X 1YYYρρ\rhoX1X1X_1 ¿Alguien...

Esta puede ser una pregunta simple para muchos, pero aquí está: ¿Por qué no se define la varianza como la diferencia entre cada valor que se sigue entre sí en lugar de la diferencia con el promedio de los valores? Esta sería la opción más lógica para mí, supongo que obviamente estoy...

Básicamente, me pregunto cómo se aplican las diferentes estructuras de covarianza y cómo se calculan los valores dentro de estas matrices. Funciones como lme () nos permiten elegir qué estructura nos gustaría, pero me encantaría saber cómo se estiman. Considere el modelo de efectos lineales mixtos...

Estoy leyendo esta nota . En la página 2, dice: "¿Qué parte de la varianza en los datos se explica por un modelo de regresión dado?" "La interpretación de la regresión se trata de la media de los coeficientes; la inferencia se trata de su varianza". He leído sobre tales afirmaciones en...

Si es rango completo, existe el inverso de y obtenemos la estimación de mínimos cuadrados: yX T X β = ( X T X ) - 1 X Y Var ( β ) = σ 2 ( X T X ) - 1XXXXTXXTXX^TXβ^=(XTX)−1XYβ^=(XTX)−1XY\hat\beta = (X^TX)^{-1}XYVar(β^)=σ2(XTX)−1Var⁡(β^)=σ2(XTX)−1\operatorname{Var}(\hat\beta) =...

El problema ha surgido antes, pero quiero hacer una pregunta específica que intentará obtener una respuesta que lo aclare (y clasifique): En "La asíntota del pobre hombre", uno mantiene una clara distinción entre (a) una secuencia de variables aleatorias que converge en probabilidad a una...

No sé si esto se ha preguntado antes, pero no encontré nada al respecto. Mi pregunta es si alguien puede proporcionar una buena referencia para aprender cómo obtener la proporción de varianza explicada por cada uno de los factores fijos y aleatorios en un modelo de efectos

Estoy sufriendo un apagón. Se me presentó la siguiente imagen para mostrar el equilibrio de sesgo-varianza en el contexto de la regresión lineal: Puedo ver que ninguno de los dos modelos encaja bien: el "simple" no aprecia la complejidad de la relación XY y el "complejo" simplemente se...

En este sitio web de psicometría leí que [A] ta la variación de nivel profundo es un concepto más fundamental que la desviación estándar. El sitio en realidad no explica más por qué la variación debe ser más fundamental que la desviación estándar, pero me recordó que he leído algunas cosas...

La variación ponderada imparcial ya se abordó aquí y en otros lugares, pero todavía parece haber una sorprendente cantidad de confusión. Parece haber un consenso hacia la fórmula presentada en el primer enlace, así como en el artículo de Wikipedia . Esto también se parece a la fórmula utilizada por...

Si los datos son 1d, la varianza muestra hasta qué punto los puntos de datos son diferentes entre sí. Si los datos son multidimensionales, obtendremos una matriz de covarianza. ¿Existe una medida que proporcione un número único de cómo los puntos de datos son diferentes entre sí en general para...

Antecedentes Tengo una variable con una distribución desconocida. Tengo 500 muestras, pero me gustaría demostrar la precisión con la que puedo calcular la varianza, por ejemplo, argumentar que un tamaño de muestra de 500 es suficiente. También estoy interesado en conocer el tamaño mínimo de...

En la discusión que siguió a una pregunta reciente sobre si la desviación estándar puede exceder la media, se planteó una pregunta brevemente pero nunca se respondió por completo. Entonces lo estoy preguntando aquí. Considere un conjunto de nnn números no negativos xixix_i donde 0≤xi≤c0≤xi≤c0...

He realizado un análisis de componentes principales de seis variables AAA , BBB , CCC , DDD , EEE y FFF . Si entiendo correctamente, PC1 sin rotar me dice qué combinación lineal de estas variables describe / explica la mayor variación en los datos y PC2 me dice qué combinación lineal de estas...

Estoy volviendo a publicar una "respuesta" a una pregunta que hice hace unas dos semanas aquí: ¿Por qué es útil el Jeffreys anterior? Sin embargo, realmente era una pregunta (y tampoco tenía derecho a publicar comentarios en ese momento), así que espero que esté bien hacer esto: En el enlace...