Questions tagged «intuition»

pdf通常写为，其中小写字母被视为具有该pdf 的随机变量的实现或结果。类似地，cdf被写为，其含义为。但是，在某些情况下，例如评分函数的定义以及cdf是均匀分布的推导，似乎随机变量插入了它自己的pdf / cdf中。这样，我们得到一个新的随机变量或x X F X（x ）P （X &lt; x ）X Y = f （X | θ ）Z = F X（X ）F X（X ）= P （X &lt; X ）F（x | θ ）f(x|θ)f(x|\theta)XxxXXXFX（x ）FX(x)F_X(x)P（X&lt; x ）P(X&lt;x)P(X<x)XXX ÿ= f（X| θ）Y=f(X|θ)Y=f(X|\theta)ž= FX（X）Z=FX(X)Z=F_X(X)。我不认为我们可以再称它为pdf或cdf，因为它现在本身就是一个随机变量，在后一种情况下，“解释”对我来说似乎是胡说八道。FX（X）= P（X&lt; X）FX(X)=P(X&lt;X)F_X(X)=P(X<X) 此外，在上述后一种情况下，我不确定我是否理解“随机变量的cdf遵循均匀分布”的说法。cdf是函数，不是随机变量，因此没有分布。相反，具有均匀分布的是使用代表其自己的cdf的函数转换的随机变量，但是我不明白为什么这种转换有意义。评分函数也是如此，在评分函数中，我们将一个随机变量插入表示其自己的对数似然性的函数中。 数周以来，我一直在拼搏，试图在这些转变背后找到一种直观的含义，但我被困住了。任何见识将不胜感激！

9 random-variable  pdf  cdf  intuition 

众所周知，随机变量的独立性意味着零相关，但零相关并不一定意味着独立性。 我遇到了很多数学示例，尽管相关性为零，但它们仍显示出依赖性。有现实生活中的例子来支持这一事实吗？

9 correlation  independence  intuition 

在我涉及OLS的计量经济学教科书（Introductory Econometrics）中，作者写道：“当添加另一个解释变量时，SSR必须下降。” 为什么？

9 regression  optimization  econometrics  intuition  sums-of-squares 

我很难区分平稳性和平稳性的概念。据我了解，异方差是亚群中不同的变异性，而非平稳性是随时间变化的均值/变异性。 如果这是正确的（尽管很简单）的理解，那么非平稳性是否只是跨时间异方差性的特定情况？

9 time-series  heteroscedasticity  stationarity  intuition 

来自严格的分析和现代概率论背景，我发现贝叶斯统计信息简单明了，易于理解，常客统计数据令人难以置信且令人困惑。似乎常客确实是在做贝叶斯统计，除非动机和动机没有明确定义的“秘密先验”。 另一方面，很多了解这两种观点的伟大统计学家都将归因于惯常论者的观点，因此那里肯定有些我不理解的东西。我不想放弃并宣布自己是贝叶斯主义者，而是想了解更多关于常客主义的观点，以尝试真正地“理解”它。 从严格的角度来学习频率统计资料有哪些好的参考？理想情况下，我正在寻找能防止定理定理的书籍，或者通过解决这些困难的习题集，可以获得正确的心态。我已经读过很多可能在互联网上找到的“哲学性东西”，例如Wiki页面，.edu /〜randomprof网站中的随机pdf等，但它没有帮助。

9 references  frequentist  intuition 

尽管尝试过几次有关引导的尝试，但我似乎总是碰壁。我想知道是否有人可以给出一个合理的非技术性引导定义？ 我知道这是不是在这个论坛可以提供足够的细节，使我能够完全理解，但与主要目标和引导的机制正确的方向轻轻一推将多不胜感激！谢谢。

9 nonparametric  bootstrap  intuition 

您将如何解释数据可视化以及为什么它对外行很重要？

9 data-visualization  intuition