タグ付けされた質問 「variability」

Greer（1983）による教科書「Oレベルの新しい包括的数学」では、平均偏差は次のように計算されています。 単一の値と平均値の絶対差を合計します。次に、その平均を取得します。この章では、平均偏差という用語が使用されています。 しかし最近、標準偏差という用語を使用するいくつかの参考文献を見てきました。 単一の値と平均値の差の二乗を計算します。次に、それらの平均値を取得し、最終的に回答のルートを取得します。 共通のデータセットで両方の方法を試しましたが、答えは異なります。私は統計学者ではありません。私の子供たちに逸脱を教えようとしていたとき、私は混乱しました。 要するに、標準偏差と平均偏差という用語は同じですか、それとも私の古い教科書は間違っていますか？

35 distributions  standard-deviation  frequency  variability 

2,500人から7,500件の血液検査を含むデータセットがあります。私は、血液検査の変動性が2つの検査間の時間とともに増加するか減少するかを調べようとしています。たとえば、ベースラインテストのために血液を採取し、すぐに2番目のサンプルを採取します。6か月後、別のサンプルを引きます。ベースラインと即時反復テストの違いは、ベースラインと6か月のテストの違いよりも小さいと予想されるかもしれません。 以下のプロットの各ポイントは、2つのテストの違いを反映しています。Xは2つのテスト間の日数です。Yは、2つのテストの差のサイズです。ご覧のとおり、テストはXに沿って均等に分散されていません。実際、この研究はこの質問に対処するように設計されていません。ポイントは平均で非常に重なっているため、28日間のウィンドウに基づいて、95％（青）と99％（赤）の分位線を含めました。これらは明らかにより極端な点に引っ張られていますが、あなたはアイデアを得ます。 代替テキストhttp://a.imageshack.us/img175/6595/diffsbydays.png 変動はかなり安定しているように見えます。どちらかといえば、テストが短期間に繰り返された場合、それは高くなります-それはひどく直観に反しています。どのようにすればこれを体系的に対処でき、各時点（およびまったくテストのない期間）でnを変化させることができますか？あなたのアイデアは大歓迎です。 参考までに、これはテストと再テストの間の日数の分布です。 代替テキストhttp://a.imageshack.us/img697/6572/testsateachtimepoint.png

10 repeated-measures  variability 

Rに離散時間モデルを適合させようとしていますが、その方法がわかりません。 従属変数を時間監視ごとに1つずつ異なる行に編成し、glm関数をlogitまたはcloglogリンクで使用できることを読みました。この意味で、私は3つの列があります：ID、Event（各time-obsで1または0）およびTime Elapsed（観測の開始以降）、および他の共変量。 モデルに合うようにコードを書くにはどうすればよいですか？従属変数はどれですか？Event従属変数として使用できTime Elapsed、共変量に含めることができると思います。しかし、どうなりIDますか？必要ですか？ ありがとう。

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

与えられた確率変数（または母集団、または確率論的プロセス）の場合、数学的な期待が質問への答えです。。また、これはゲームの最適な解決策であり、確率変数（または母集団からの新しい描画）の次の実現を推測します。値に線形の非効用がある場合は、値と推測の間の距離の2乗で罰します罰の。中央値は、絶対損失の下での対応する質問に対する答えであり、モードは、「全か無か」の損失の下での答えです。 質問：分散と標準偏差は同様の質問に答えますか？彼らは何ですか？ この質問の動機は、中心的な傾向と広がりの基本的な指標を教えることにあります。中心的傾向の測定は上記の決定理論上の問題によって動機付けられますが、人はどのように拡散の測定を動機付けることができるのでしょうか。

9 variance  standard-deviation  decision-theory  variability 

分散の測定値が中心点に対して計算されるのはなぜですか？たとえば、データセット内のすべての可能な非反復ペアワイズ差異が有効な広がりの尺度にならないのはなぜですか？

8 dataset  standard-deviation  theory  variability