계산 된 분산이 음수가 될 수 있습니까?

그것 사용중인 방법론의 아티팩트입니다. 비 양성 분산의 사전 확률이 0 % 인 베이지안 모델을 사용하여이를 방지 할 수 있습니다. 기술적으로 불가능한 대답은 베이지안 방법론을 사용하여 불가능합니다. Frequentist 방법론을 사용하여 불가능한 답을 얻을 수 있습니다. 이에 대한 방어는 $ 1- \ alpha $ %의 오 탐지로부터 보호된다는 것입니다. 그러나 대가는 때때로 이상하거나 불가능한 답변을 얻을 수 있다는 것입니다. 문학은 당신이 만들 수있는 이상한 효과로 가득 차 있습니다. 기술적으로 음의 분산은 데이터가 복소수에서 추출된다는 것을 의미하지만 복소수는 순서가 지정되지 않아 일반 확률 분포를 생성 할 수 없습니다. 실제로 이는 작은 샘플, 잘못된 모델 또는 이상한 특이 치 때문입니다. . 잘못된 모델 경로로 이동하겠습니다. SAS는 https://v8doc.sas.com/sashtml/stat/chap69/sect12.htm

에서 간단한 설명을 제공합니다. > 원본 자료를 얻기 위해 그들의 참고 문헌을 파헤칠 수 있습니다. 그래도 내가 당신이라면 나쁜 모델이 있다고 생각합니다. 사람들이 종종 놓치는 실제 모델에는 많은 문제가 있으며 이상한 결과로 간주됩니다. 이상한 샘플이거나 너무 작은 샘플 일 수 있지만 나쁜 모델을 전제하는 편견이 있습니다. 계산에 영향을주는 현실 세계에 숨겨진 무언가가 있다는 것은 너무나 간단합니다.

빈도주의 모델은 취약하거나 견고 할 수 있습니다. 베이지안 모델도 마찬가지입니다. 이는 취약성에 대한 경고 여야합니다. els는 제대로 형성되면 불가능한 답을 줄 수 없지만 다른 취약성의 근원을 가질 수 있습니다. 내가 당신이라면, 당신의 모델에있는 무언가가 그것을 깨지기 쉽다고 생각할 것입니다. 비슷한 질문을하는 새로운 방법을 생각해보세요.

답은 예입니다. 이 질문은이 사이트에서 여러 번 나왔습니다. 물론 임의의 변수는 분산 < 0을 가질 수 없습니다. 그러나 분산 추정치가 음수로 나오는 경우가 많습니다. 네거티브 분산이라는 키워드를 사용하여이 사이트를 검색하면 많은 응용 프로그램에서 이것이 발견 된 수백 개의 질문이있을 것입니다. 질문과 답변 중 “부정적 차이”를 검색했을 때 1105 개의 조회수를 받았습니다.

댓글

• 감사합니다. 그러나 그것이 부정적이라면 해석하기 어렵습니다.
• 사이트에 여러 번 질문이 올라 와서 답변을 받았다면 don ' 같은 질문의 새 버전에 답하지 마세요 . 대신 stackexchange 정책은 투표를 통해 중복으로 마감하는 것입니다. 이렇게하면 사이트에 동일한 질문의 수십 개의 사본에 대한 간단한 5 줄 답변이 흩어져있는 대신 훌륭하고 실질적인 (바람직하게는 표준적인) 답변이있는 단일 좋은 버전의 질문을 모두 가리 키도록 할 수 있습니다. 거의 동일한 오래된 질문이 많이있는 경우 가장 덜 표준적인 질문을 종료하도록 투표하여 통합해야합니다.
• 일반적으로 그 이유는 매우 열악한 모델이 존재하기 때문이라고 생각합니다. 양수는 매우 작지만 사용되거나 실제 분산입니다. 몇 가지 주요 질문을 확인하면 아이디어에 더 익숙해 질 것 같습니다.
• @Glen_b 귀하의 의견은 중재자에게 일반적입니다. 일반적으로 중재자는 자신의 판단에 따라 정확한 중복 질문을 발견하고 질문이 신속하게 종료된다는 것을 알고 있습니다. 때때로 OP는 그것에 대해 논쟁 할 것이고 어떤 경우에는 그것이 재개 될 것이라고 생각합니다. 나는 이것이 OP에 그렇게 만족스럽지 않다고 생각합니다. 중재자는 질문을 제출하기 전에 질문자가 사이트에서 답변을 확인하도록 권장해야한다고 생각합니다. 실제로 시스템은 그러한 제안을하기 위해 자동화되어 있습니다. 하지만 여전히 거의 중복되는 항목이 있습니다.
• 합당한 이유로 규칙을 따라야하지만 항상 사람의 판단이 필요합니다.

매개 변수가 0 일 때 편향되지 않은 추정치의 분포를 고려하십시오. 평균 추정치는 0이어야하므로 일부 추정치는 음수 여야합니다.

댓글

• 답변을 잘 모르겠습니다. 음의 추정치를 유도 한 추정치는 편향되지 않았을 수 있습니다. 그러나 나는 실제 분산이 작을 때 논리적으로 보이는 추정치가 양수로 제한되지 않는다는 데 동의합니다.다른 분산 추정치에서이를 빼서 얻은 잔차 분산 추정치를 예로들 수 있습니다. Rsquare의 추정치가 1보다 크거나 0보다 작을 수있는 예를 살펴보세요.
• 그것이 ' 제 요점입니다. Rsquare의 편향되지 않은 추정은 종종 부정적인 추정으로 이어집니다.