Que son las escalas estimativas

Que son las escalas estimativas 2021

Me gustaría entender la diferencia entre el “parámetro de escala” y la varianza de una distribución. He descubierto que el “parámetro de escala”, que escala la anchura de una distribución, se menciona cuando se habla de métodos no paramétricos, mientras que la varianza y los momentos se denominan cuando se habla de métodos paramétricos. A veces también se denomina dispersión. Cuando la dispersión crece, la escala crece, al igual que la varianza. Entiendo que la dispersión es un concepto general, por lo que probablemente el parámetro de escala, y la varianza es una medida especial de la dispersión y la escala?
Cuando leo la documentación de los métodos estadísticos para comparar varianzas, veo que la escala se equipara de alguna manera con la varianza. Pero cuando ejecuto ambas pruebas de igualdad de varianzas y escalas en los mismos datos, a menudo obtengo resultados contradictorios, como en el ejemplo enlazado. Porque lo pregunto en el contexto de esta pregunta: ¿Por qué necesitamos la prueba F de dos varianzas si tenemos la prueba Ansari-Bradley? Sabiendo la respuesta podría, probablemente, responder a la pregunta enlazada.

Qué es un parámetro de escala

Este artículo necesita citas adicionales para su verificación. Por favor, ayude a mejorar este artículo añadiendo citas de fuentes fiables. El material sin fuente puede ser cuestionado y eliminado.Buscar fuentes:  “Scale parameter” – news – newspapers – books – scholar – JSTOR (December 2009) (Learn how and when to remove this template message)
En teoría de la probabilidad y estadística, un parámetro de escala es un tipo especial de parámetro numérico de una familia paramétrica de distribuciones de probabilidad. Cuanto mayor sea el parámetro de escala, más extendida será la distribución.
Entonces s se llama parámetro de escala, ya que su valor determina la “escala” o dispersión estadística de la distribución de probabilidad. Si s es grande, la distribución estará más dispersa; si s es pequeño, estará más concentrada.
Esta modificación es necesaria para que la desviación estándar de una gaussiana no central sea un parámetro de escala, ya que de lo contrario la media cambiaría al reescalar

Distribución de poisson

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En teoría de la probabilidad y estadística, un parámetro de escala es un tipo especial de parámetro numérico de una familia paramétrica de distribuciones de probabilidad. Cuanto mayor sea el parámetro de escala, más extendida será la distribución.
Entonces s se llama parámetro de escala, ya que su valor determina la “escala” o dispersión estadística de la distribución de probabilidad. Si s es grande, la distribución estará más dispersa; si s es pequeño, estará más concentrada.
Esta modificación es necesaria para que la desviación estándar de una gaussiana no central sea un parámetro de escala, ya que de lo contrario la media cambiaría al reescalar

Símbolo del parámetro de escala

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En teoría de la probabilidad y estadística, un parámetro de escala es un tipo especial de parámetro numérico de una familia paramétrica de distribuciones de probabilidad. Cuanto mayor sea el parámetro de escala, más extendida será la distribución.
Entonces s se llama parámetro de escala, ya que su valor determina la “escala” o dispersión estadística de la distribución de probabilidad. Si s es grande, la distribución estará más dispersa; si s es pequeño, estará más concentrada.
Esta modificación es necesaria para que la desviación estándar de una gaussiana no central sea un parámetro de escala, ya que de lo contrario la media cambiaría al reescalar

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