Регрессия к среднему значению

От / / Оставьте комментарий

Регрессия к среднему значению Регрессия к среднему значению — статистическое явление, при котором последующие случайные события становятся менее экстремальными.  Эффект […]

Regression analysis, Statistical laws, Регрессионный анализ, Статистические законы

Регрессия к среднему значению

  • Регрессия к среднему значению — статистическое явление, при котором последующие случайные события становятся менее экстремальными. 
  • Эффект регрессии к среднему значению может объяснить снижение результатов спортсменов от сезона к сезону. 
  • Регрессия к среднему значению не компенсирует или уравнивает предыдущее событие, как предполагается в «заблуждении игрока». 
  • Закон больших чисел утверждает, что в долгосрочной перспективе среднее значение стремится к ожидаемому значению. 
  • Регрессия к среднему значению может быть продемонстрирована в двумерном распределении случайных величин с одинаковыми предельными распределениями и средним значением. 
  • Существуют различные определения регрессии к среднему значению, включая ограничительное определение и общее определение. 
  • Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала. 

Полный текст статьи:

Регрессия к среднему значению — Википедия

Похожие статьи:

  1. Непараметрическая регрессия Непараметрическая регрессия Непараметрическая регрессия не использует заранее определенную форму предиктора, а строится на основе информации из...
  2. Простая линейная регрессия Простая линейная регрессия Линейная регрессия используется для моделирования зависимости между двумя переменными.  Регрессия включает в себя...
  3. Ю-Нет U-Образная сетка Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы, такие как...
  4. Изотоническая регрессия Изотоническая регрессия Изотоническая регрессия — метод подгонки линии произвольной формы к наблюдениям, чтобы подогнанная линия не...
  5. Полиномиальная логистическая регрессия Многомерная логистическая регрессия Основы мультиномиальной логистической регрессии Мультиномиальная логистическая регрессия используется для классификации данных с несколькими...
  6. Логистическая регрессия Логистическая регрессия Логистическая регрессия используется для предсказания вероятности успеха или неудачи в зависимости от набора предикторов. ...
  7. Сходимость случайных величин Сходимость случайных величин Сходимость случайных величин может быть определена различными способами, включая сходимость по вероятности, почти...
  8. Полиномиальная регрессия Полиномиальная регрессия Основы полиномиальной регрессии Полиномиальная регрессия используется для моделирования нелинейных зависимостей между переменными.  Регрессия позволяет...
  9. Мультиплексирование орбитального углового момента Мультиплексирование орбитального углового момента Основы мультиплексирования орбитального углового момента (OAM) OAM — это мультиплексирование, использующее орбитальный...
  10. Список наборов данных для исследований в области машинного обучения Список наборов данных для исследований в области машинного обучения Контролируемое обучение Обучение с заранее подготовленными данными,...
  11. Масштабирование функций Масштабирование объектов Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы классификации, регрессии,...
  12. Байесовская линейная регрессия Байесовская линейная регрессия Байесовская линейная регрессия — статистическая модель для предсказания значений на основе данных и...
  13. Мультимодальное обучение Мультимодальное обучение Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы, такие как...
  14. Регрессия Пуассона Пуассоновская регрессия Пуассоновская регрессия используется для моделирования зависимых переменных, которые имеют распределение Пуассона.  Модель Пуассона имеет...
  15. Линейная регрессия Линейная регрессия Линейная регрессия используется для моделирования взаимосвязи между одной прогностической переменной и переменной отклика.  Модель...
  16. Независимость (теория вероятностей) Независимость (теория вероятности) Независимость случайных величин и событий является важным понятием в теории вероятностей.  Независимость случайных...
  17. Маркированные данные Помеченные данные Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными метками для обучения моделей.  Включает классификацию, генеративное моделирование,...
  18. Ядерная регрессия Регрессия ядра Основы ядерной регрессии Ядерная регрессия — непараметрический метод оценки условного математического ожидания.  Цель —...
  19. Полупараметрическая регрессия Полупараметрическая регрессия Непараметрическая регрессия используется для моделирования данных без предположения о распределении вероятностей.  Непараметрические методы регрессии...
  20. Регрессионный анализ Регрессионный анализ Регрессия — это статистический метод для моделирования взаимосвязи между зависимой переменной и независимыми переменными. ...
  21. Нелинейная регрессия Нелинейная регрессия Нелинейная регрессия является формой регрессионного анализа, в которой данные наблюдений моделируются нелинейной функцией.  Функция...
  22. Биномиальная регрессия Биномиальная регрессия Биномиальная регрессия — модель для предсказания вероятности события, основанная на биномиальном распределении.  Модель включает...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх