Câu hỏi được gắn thẻ «non-independent»

Trong học tập thống kê, ngầm hay rõ ràng, một luôn luôn giả định rằng các tập huấn luyện gồm tuples đầu vào / response được rút ra độc lập từ cùng một phân phối chung vớiD={X,y}D={X,y}\mathcal{D} = \{ \bf {X}, \bf{y} \}NNNP ( X , y )(Xi,yi)(Xi,yi)({\bf{X}}_i,y_i) P(X,y)P(X,y)\mathbb{P}({\bf{X}},y) p(X,y)=p(y|X)p(X)p(X,y)=p(y|X)p(X) …

54 machine-learning  cross-validation  non-independent  iid 

Đối với âm mưu 1, tôi có thể kiểm tra mối liên hệ giữa x và y bằng cách thực hiện một mối tương quan đơn giản. Đối với ô 2, trong đó mối quan hệ là phi tuyến nhưng có mối quan hệ rõ ràng giữa x và y, …

37 nonlinear-regression  non-independent  association-measure 

Stewamini và Hochberg đã phát triển phương pháp đầu tiên (và vẫn được sử dụng rộng rãi nhất, tôi nghĩ) để kiểm soát tỷ lệ phát hiện sai (FDR). Tôi muốn bắt đầu với một loạt các giá trị P, mỗi giá trị để so sánh khác nhau và quyết …

36 multiple-comparisons  non-independent  false-discovery-rate 

Giáo sư thống kê của tôi tuyên bố rằng từ "tương quan" áp dụng đúng cho các mối quan hệ tuyến tính giữa các biến thể, trong khi từ "liên kết" áp dụng rộng rãi cho bất kỳ loại mối quan hệ nào. Nói cách khác, ông tuyên bố thuật …

27 correlation  terminology  non-independent 

Chúng tôi thường sử dụng PCA như một kỹ thuật giảm kích thước cho dữ liệu trong đó các trường hợp được giả định là iid Câu hỏi: Những sắc thái điển hình trong việc áp dụng PCA cho dữ liệu phụ thuộc, không iid là gì? Những thuộc tính …

23 time-series  pca  non-independent  iid 

Trong cả tài liệu về tỷ lệ lỗi thông minh của gia đình (FWER) và tỷ lệ phát hiện sai (FDR), các phương pháp kiểm soát FWER hoặc FDR cụ thể được cho là phù hợp với các thử nghiệm phụ thuộc hoặc độc lập. Ví dụ, trong bài báo …

18 multiple-comparisons  independence  non-independent  familywise-error  false-discovery-rate 

Để giải thích lý do tại sao không tương quan không ngụ ý độc lập, có một số ví dụ liên quan đến một loạt các biến ngẫu nhiên, nhưng tất cả chúng có vẻ rất trừu tượng: 1 2 3 4 . Câu trả lời này dường như có …

14 correlation  independence  non-independent  garch  intuition 

Giả sử chúng tôi quan tâm đến việc điểm thi của học sinh bị ảnh hưởng như thế nào bởi số giờ học của những học sinh đó. Để khám phá mối quan hệ này, chúng ta có thể chạy hồi quy tuyến tính sau: exam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+eiexam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+ei \text{exam.grades}_i = a + …

14 regression  mixed-model  random-effects-model  non-independent 

Giả sử tôi có một số biến trả lời yijyijy_{ij} được đo từ anh chị em thứ jjj trong gia đình iii . Ngoài ra, một số dữ liệu hành vi xijxijx_{ij} được thu thập cùng lúc từ mỗi đối tượng. Tôi đang cố gắng phân tích tình huống với …

14 mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix  non-independent 

Làm thế nào là phương sai dài hạn trong lĩnh vực phân tích chuỗi thời gian được xác định? Tôi hiểu nó được sử dụng trong trường hợp có cấu trúc tương quan trong dữ liệu. Vì vậy, quá trình ngẫu nhiên của chúng tôi sẽ không phải là một …

13 time-series  variance  references  kernel-smoothing  non-independent 

Tôi biết, tôi không thể sử dụng tích chập. Tôi có hai biến ngẫu nhiên A và B và chúng phụ thuộc. Tôi cần chức năng phân phối của A + B

13 random-variable  non-independent 

Tôi biết rằng giá trị trung bình của tổng các biến độc lập là tổng phương tiện của từng biến độc lập. Điều này có áp dụng cho các biến phụ thuộc không?

13 mean  non-independent 

Tôi có một bộ dữ liệu rất lớn và thiếu khoảng 5% giá trị ngẫu nhiên. Các biến này có mối tương quan với nhau. Ví dụ R tập dữ liệu sau đây chỉ là một ví dụ đồ chơi với dữ liệu tương quan giả. set.seed(123) # matrix of …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Vui lòng giải thích sự khác biệt giữa nếu hai biến phụ thuộc tuyến tính hoặc tương quan tuyến tính . Tôi đã tra cứu bài viết trên wikipedia nhưng không có được một ví dụ thích hợp. Hãy giải thích nó với ví dụ.

12 correlation  non-independent 

Miller và Chapman (2001) cho rằng việc kiểm soát các đồng biến không độc lập có liên quan đến cả hai biến độc lập và phụ thuộc trong một nghiên cứu quan sát (không ngẫu nhiên) là hoàn toàn không phù hợp - mặc dù điều này được thực hiện …

11 non-independent