다음 은 위키의 피상적인 정의입니다. 확률 변수의 분산은 주어진 확률 변수의 퍼짐을 측정한 것입니다. , 즉, 수학적 기대치로부터의 편차입니다.
이것이 평균 절대 편차와 같은 것이라고 가정하는 것이 논리적입니다. 차이의 제곱 계수는 어디에서 왔습니까? 큐브 또는 예를 들어 -1.8도가 아닌 이유는 무엇입니까? 왜 계수의 거듭제곱 함수입니까?
확률 변수의 그런 순간이 있습니다 . 그래서 "분산"은 말하자면 두 번째 중심적 순간에 대한 고유명사입니다. 저것들. "산포는 확률변수가 기대값에서 편차를 나타내는 척도"가 아니라 "확률변수의 두 번째 중심 모멘트를 산포라고 한다. 확률변수가 기대값에서 편차를 나타내는 것을 특징짓는 매개변수이다." 값." 차이가 느껴지시나요? 이런 의미에서 당신이 옳습니다. pediviki에 주어진 정의는 올바르지 않습니다.
C-4 : Modulo 차이는 양수와 음수의 제곱이 양수 값이 되기 때문에 중복 연산입니다. 일반적으로 허용되는 공식 에는 모듈이 없습니다. 내가 이해하는 한, 주로 이것과 제곱 및 제곱근 작업의 단순성으로 인해 사용되는 차이의 제곱이며 다른 각도(IMHO)가 아닙니다.
아니, 전혀.
그냥 받아들여집니다. 산포 는 평균에 대한 확률 변수 의 산포 측정으로 간주되며 이러한 개념은 종종 혼동됩니다. 역사적으로 차이의 제곱의 합으로 계산되었습니다.
그러나 실제로 분산은 정규 분포된 양에 대해서만 분산의 합리적인 척도입니다. 이것은 매우 편리합니다. "3 시그마의 법칙"이 이것을 확인합니다. 가우스 값의 평균과 3시그마 이상 다른 것은 매우 드뭅니다. 전체 샘플의 1/10입니다.
다르게 분포된 양의 경우(예: Laplacian의 경우) 분포의 두 번째 모멘트가 아니라 편차 모듈의 합을 측정으로 고려하는 것이 더 합리적입니다.
그러나 관성 모멘트를 물리학에서 가져온 이유는 무엇입니까? 랜덤 변수에 대한 회전 운동의 비유는 어디에 있습니까? 질량 중심을 지나는 회전축은 어디에 있습니까?
그것은 무엇입니까?
평균 편차 - 아니오
수학적 기대치에 가까운 값 발생 밀도의 변화율 - 아니요
더 많은 옵션 ...
분산이 무엇인지 손가락으로 학생에게 설명하는 방법은 무엇입니까?
예를 들어, 수학적 기대치는 평균입니다. 일반적으로 모든 특별한 경우를 그러한 평균으로 대체하면 그러한 세트의 누적 효과는 동일하게 유지됩니다.
저도 같은 의견입니다,
아마도 분산은 공분산의 특별한 경우로 간주될 수 있습니다. 즉, 확률 변수 자체에 대한 선형 종속성의 척도입니다. 일종의 자기 공명. 피셔 가 묻는다
여기에 또 다른 순간이 있습니다. 두 번째 모멘트를 계산할 때 평균 편차는 제곱됩니다. 따라서 평균에서 큰 편차의 분산에 대한 기여가 더 강력하고 불균형적으로 고려됩니다. 즉, 분산은 평균에서 크게 벗어나는 값에 "더 많은 주의를 기울인다"고 처음부터 스프레드를 특성화하기 위해 고려되는 값입니다. 예를 들어 평균 편차 계수와 비교하면 분산이 "이상치에 대한 민감도가 더 크다"고 말하며 이는 바로 위를 의미합니다.
글쎄, 분산을 사과와 오렌지에 가져오기 위해 일반적으로 제곱근을 취합니다. 결과 값은 확률 변수 자체의 차원을 가지며 표준 편차(RMS, 소문자 시그마로 표시됨)라고 합니다. 표본 표준 편차와 혼동하지 마십시오.
위키를 살펴보세요. 여기서 교육 프로그램은 terver/matstat 전용입니다. 그리고 시간이 있을 때.
GaryKa: 다음 배포판의 범위를 이해하려고 합니다.
일반화된 파레토 분포 ( GPD ) 및 극단값 분포 ( GEV )
나는 나 자신에 대해 아는 것이 거의 없다. 두 분포 모두 이 분기의 수준보다 훨씬 높습니다.
... 이 지점의 수준보다 훨씬 높습니다.
자, 여기 기본 질문이 있습니다. 분산 및 표준 편차를 통한 표본 추정
다음 은 위키의 피상적인 정의 입니다. 확률 변수의 분산은 주어진 확률 변수의 퍼짐을 측정한 것입니다. , 즉, 수학적 기대치로부터의 편차입니다.
이것이 평균 절대 편차와 같은 것이라고 가정하는 것이 논리적입니다. 차이의 제곱 계수는 어디에서 왔습니까? 큐브 또는 예를 들어 -1.8도가 아닌 이유는 무엇입니까? 왜 계수의 거듭제곱 함수입니까?
이것이 특성 중 하나임이 분명하며, 선택적으로 평균 주변의 랜덤 변수 확산 측정에 대한 다른 정의를 도입하거나 사용할 수 있습니다. 그러나 교과서에 가장 자주 등장하는 것은 바로 이 측정값입니다.
자, 여기 기본 질문이 있습니다. 분산 및 표준 편차를 통한 표본 추정
다음 은 위키의 피상적인 정의 입니다. 확률 변수의 분산은 주어진 확률 변수의 퍼짐을 측정한 것입니다. , 즉, 수학적 기대치로부터의 편차입니다.
이것이 평균 절대 편차와 같은 것이라고 가정하는 것이 논리적입니다. 차이의 제곱 계수는 어디에서 왔습니까? 큐브 또는 예를 들어 -1.8도가 아닌 이유는 무엇입니까? 왜 계수의 거듭제곱 함수입니까?
차이의 제곱 계수는 어디에서 왔습니까?
아니, 전혀.
그냥 받아들여집니다. 산포 는 평균에 대한 확률 변수 의 산포 측정으로 간주되며 이러한 개념은 종종 혼동됩니다. 역사적으로 차이의 제곱의 합으로 계산되었습니다.
그러나 실제로 분산은 정규 분포된 양에 대해서만 분산의 합리적인 척도입니다. 이것은 매우 편리합니다. "3 시그마의 법칙"이 이것을 확인합니다. 가우스 값의 평균과 3시그마 이상 다른 것은 매우 드뭅니다. 전체 샘플의 1/10입니다.
다르게 분포된 양의 경우(예: Laplacian의 경우) 분포의 두 번째 모멘트가 아니라 편차 모듈의 합을 측정으로 고려하는 것이 더 합리적입니다.
그러나 분산은 그대로 두 번째 순간으로 남아 있습니다. 제곱의 합.
자, 두 번째 중심 모멘트에는 "분산"이라는 고유 이름이 있습니다.
그러나 관성 모멘트를 물리학에서 가져온 이유는 무엇입니까? 랜덤 변수에 대한 회전 운동의 비유는 어디에 있습니까? 질량 중심을 지나는 회전축은 어디에 있습니까?
그것은 무엇입니까?
분산이 무엇인지 손가락으로 학생에게 설명하는 방법은 무엇입니까?
예를 들어, 수학적 기대치는 평균입니다. 일반적으로 모든 특별한 경우를 그러한 평균으로 대체하면 그러한 세트의 누적 효과는 동일하게 유지됩니다.
Mathemat :
그러나 실제로 분산은 정규 분포된 양에 대해서만 분산의 합리적인 척도입니다.
저도 같은 의견입니다,
아마도 분산은 공분산의 특별한 경우로 간주될 수 있습니다. 즉, 확률 변수 자체에 대한 선형 종속성의 척도입니다. 일종의 자기 공명. 피셔 가 묻는다
분산이 발명될 당시에는 공분산이 존재하지 않았습니다.
관성 모멘트는 어떻습니까? 많은 물리/수학적 현상이 유사한 방정식으로 설명됩니다.
두 번째 요점으로 분산이 필요한 경우 가지고 있는 것을 사용하십시오.
그리고 분산의 척도로 생각해야합니다.
예를 하나 더 들 수 있습니다. 두 개의 서로 다른 이산 값의 공분산은 두 벡터의 스칼라 곱으로 계산됩니다. 따라서 확률 변수 사이의 각도까지 유추를 찾으십시오 ...
자, 두 번째 중심 모멘트에는 "분산"이라는 고유 이름이 있습니다.
그러나 관성 모멘트를 물리학에서 가져온 이유는 무엇입니까? 랜덤 변수에 대한 회전 운동의 비유는 어디에 있습니까? 질량 중심을 지나는 회전축은 어디에 있습니까?
그것은 무엇입니까?
분산이 무엇인지 손가락으로 학생에게 설명하는 방법은 무엇입니까?
예를 들어, 수학적 기대치는 평균입니다. 일반적으로 모든 특별한 경우를 그러한 평균으로 대체하면 그러한 세트의 누적 효과는 동일하게 유지됩니다.
저도 같은 의견입니다,
아마도 분산은 공분산의 특별한 경우로 간주될 수 있습니다. 즉, 확률 변수 자체에 대한 선형 종속성의 척도입니다. 일종의 자기 공명. 피셔 가 묻는다
여기에 또 다른 순간이 있습니다. 두 번째 모멘트를 계산할 때 평균 편차는 제곱됩니다. 따라서 평균에서 큰 편차의 분산에 대한 기여가 더 강력하고 불균형적으로 고려됩니다. 즉, 분산은 평균에서 크게 벗어나는 값에 "더 많은 주의를 기울인다"고 처음부터 스프레드를 특성화하기 위해 고려되는 값입니다. 예를 들어 평균 편차 계수와 비교하면 분산이 "이상치에 대한 민감도가 더 크다"고 말하며 이는 바로 위를 의미합니다.
글쎄, 분산을 사과와 오렌지에 가져오기 위해 일반적으로 제곱근을 취합니다. 결과 값은 확률 변수 자체의 차원을 가지며 표준 편차(RMS, 소문자 시그마로 표시됨)라고 합니다. 표본 표준 편차와 혼동하지 마십시오.