variancia

variancia

s. f. ESTADÍSTICA Cuadrado de la desviación tipo.

variancia

 
f. est. Dada una variable aleatoria X, esperanza del cuadrado de la diferencia X - M (x), siendo M (x) el valor medio de X.
Ejemplos ?
En concreto, se utiliza la variancia, que es una medida de la dispersión de valores – en este caso se trata de la dispersión de los niveles de gris.
Así obtenemos:: Q(t)= frac sigma_ zw 2(t) sigma_ in 2(t) La variancia entre los segmentos es:: sigma_ zw 2(t) = P_0(t) cdot(overline g_0 - overline g)2 + P_1(t) cdot(overline g_1 - overline g)2 La variancia dentro de los segmentos se obtiene de la suma de ambas:: sigma_ in 2(t) = P_0(t) cdot sigma_02(t) + P_1(t) cdot sigma_12(t) El valor umbral t se elige de manera que el cociente Q(t) sea máximo.
No obstante la profusión de conclusiones, este estudio podría adolecer de falta de rigurosidad, toda vez que en el mismo no se establecen los criterios de muestreo ni existe análisis de la variancia, lo cual podría devenir en un sesgo substancial y apriorismo de las conclusiones.
Q(t) es por lo tanto la medida buscada. De esta forma elegimos un valor umbral que optimiza los dos segmentos en términos de variancia.
Si overline g es la media aritmética de los valores de gris en toda la imagen, y overline g_0 y overline g_1 los valores medios dentro de cada segmento, entonces se pueden calcular las variancias dentro de cada segmento como:: sigma_02(t) 0 t(g - overline g_0)2p(g) y sigma_12(t) t + 1 G (g - overline g_1)2p(g) La meta es mantener la variancia dentro de cada segmento lo más pequeña posible y conseguir que la variancia entre los dos segmentos sea lo más grande posible.
(I_t- mu_ i,t) not Si no se cumple para ALGUNA gaussiana Donde I_t es el píxel a analizar, mu_ i,t y sigma_ i,t la media y la variancia, respectivamente, de la gaussiana a comparar y L un umbral a especificar (normalmente L = 2.5).
Se considera al método de kriging del tipo MELI (Mejor Estimador Lineal Insesgado) o ELIO (Estimador Lineal Insesgado Óptimo): es lineal porque sus estimaciones son combinaciones lineales ponderadas de los datos existentes; y es insesgado porque procura que la media de los errores (desviaciones entre el valor real y el valor estimado) sea nula; es el mejor (óptimo) porque los errores de estimación tienen una variancia (variancia de estimación) mínima.
A partir de una cierta distancia, la semivariancia no más aumentará con la distancia y se estabilizará en un valor igual a la variancia media, dando a esa región el nombre de silo o patamar (sill).
En el Método de Kriging normalmente son usados cuatro tipos de variogramas: usadas las siguientes variables:: v,: variancia: c_0,: nugget: a,: silo: c_0+c,: variancia asintótica: h,: distancia de separación Este modelo no presenta silla y es muy simple.
En estadística la Difusión (física) normal está definida como: = 4Dt donde 2 es la variancia de la distribución en la posición de una partícula moviéndose en un plano, D es el coeficiente de difusión y t es el tiempo.
Aproximadamente un 10 % de la variancia en el color de piel ocurre dentro de los grupos, y ~90 % occurre entre grupos (Relethford 2002).
El propósito de los GWAS es relacionar la variación genotípica con la variancia fenotípica que se expresaría mediante el concepto de heredabilidad que se define como la fracción de la variación fenotípica que podemos atribuir a la variación genética (heredabilidad igual a cero significa que toda la variancia fenotípica es medioambiental, mientras que una heredabilidad igual a uno significa que es por completo genética).