Медианное абсолютное отклонение
Среднее абсолютное отклонение Определение и использование MAD MAD — это надежная мера изменчивости одномерных данных. MAD также может использоваться для […]
Среднее абсолютное отклонение Определение и использование MAD MAD — это надежная мера изменчивости одномерных данных. MAD также может использоваться для […]
Вероятная ошибка Определение вероятной ошибки Вероятная ошибка составляет половину диапазона распределения относительно центральной точки. Половина значений находится внутри интервала, а
Уменьшенная статистика хи-квадрат Определение и использование MSWD MSWD — это мера разброса данных относительно теоретической линии регрессии. Используется для оценки
Market risk Классификация и управление рыночными рисками Рыночный риск включает в себя потери, связанные с изменениями рыночных переменных, таких как
Среднеквадратичный корень Определение и применение среднеквадратичного значения (RMS) RMS — это статистическая мера, которая используется для определения среднего значения квадрата
Точность (статистика) Определение матрицы точности Матрица точности является обратной ковариационной матрице или дисперсии. Для одномерных распределений точность равна обратной дисперсии.
Негэнтропия Негэнтропия — мера расстояния до нормальности в теории информации и статистике. Термин «отрицательная энтропия» был введен Эрвином Шредингером в
Оценщик коэффициента Оценка коэффициента отношения используется для определения отношения между двумя переменными. Существуют различные методы оценки коэффициента, включая наивную форму,
Ошибки и остаточные явления В статистике существуют ошибки и остатки, связанные с распределением наблюдений. Ошибки — это отклонения наблюдений от
Показатель дисперсии Индекс дисперсии, коэффициент дисперсии и относительная дисперсия являются нормализованными мерами дисперсии распределения вероятностей. Он определяется как отношение дисперсии
Диапазон (статистика) Диапазон набора данных — это размер самого узкого интервала, содержащего все данные. Он рассчитывается как разница между наибольшим
Асимметрия Асимметрия — это описательная статистика, указывающая на отклонение распределения от нормального. Асимметрия может быть использована для получения вероятностей и
Объединенная дисперсия Объединенное стандартное отклонение используется для объединения данных из разных наборов. Статистические данные представлены в виде дисперсии и стандартного
Гомоскедастичность и гетероскедастичность Гетероскедастичность возникает, когда дисперсия ошибок регрессии не одинакова для всех наблюдений. Тесты на гетероскедастичность используются для проверки
Коэффициент вариации Коэффициент вариации (CV) используется для оценки однородности распределения данных. CV применяется в различных областях, включая контроль загрязнения, лабораторные
F-критерий равенства отклонений F-критерий равенства дисперсий проверяет нулевую гипотезу о том, что две нормальные популяции имеют одинаковую дисперсию. Конкретный случай
Среднеквадратичная ошибка Среднеквадратичная ошибка (MSE) используется в статистике для оценки точности предсказаний модели. MSE минимизируется, чтобы сделать предсказания модели более
Распространение неопределенности Неопределенность в измерениях и вычислениях связана с ошибками и неточностью. Рассмотрение неопределенности включает определение дисперсии и стандартного отклонения.
Стандартная ошибка Стандартная ошибка среднего значения используется для оценки неопределенности значения и часто используется в статистике. Формула для стандартной ошибки