Статистика та великі дані

Я намагаюся моделювати дані підрахунку в R, які, мабуть, нерозподілені (параметр дисперсії ~ .40). Це, мабуть, причина glmз family = poissonабо негативною біноміальною ( glm.nb) моделлю не є істотною. Коли я дивлюсь на описи моїх даних, у мене немає типового перекосу даних підрахунку, і залишки в двох моїх експериментальних умовах …

24 r  poisson-distribution  negative-binomial  beta-binomial  underdispersion 

Я шукаю модуль Python, який виконує аналіз точки зміни за тимчасовим рядом. Існує декілька різних алгоритмів, і я хотів би вивчити ефективність деяких з них без необхідності обробляти кожен з алгоритмів. В ідеалі я хотів би, щоб такі модулі, як bcp (Bayesian Change Point) або strucchange пакети в R. Я …

24 time-series  python  change-point 

Мене цікавить, як можна обчислити квантил багатофакторного розподілу. На малюнках я намалював 5% і 95% квантилів даного одновимірного нормального розподілу (зліва). Для правильного багатоваріантного нормального розподілу я уявляю, що аналогом був би ізолін, який оточує основу функції щільності. Нижче наводиться приклад моєї спроби обчислити це за допомогою пакету mvtnorm- але …

24 r  pdf  quantiles  multivariate-normal  multivariate-distribution 

У SVM ядро ​​Гаусса визначається як: K(x,y)=exp(−∥x−y∥222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=exp⁡(−‖x−y‖222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=\exp\left({-\frac{\|x-y\|_2^2}{2\sigma^2}}\right)=\phi(x)^T\phi(y)деx,y∈Rnx,y∈Rnx, y\in \mathbb{R^n}. Я не знаю явного рівнянняϕϕ\phi. Я хочу це знати. Я також хотів би знати , є чи ∑iciϕ(xi)=ϕ(∑icixi)∑iciϕ(xi)=ϕ(∑icixi)\sum_ic_i\phi(x_i)=\phi \left(\sum_ic_ix_i \right) , де ci∈Rci∈Rc_i\in \mathbb R . Зараз я думаю, що це не дорівнює, тому що за допомогою ядра обробляється ситуація, коли …

24 machine-learning  svm  kernel-trick 

Мене просять колеги про допомогу в цьому питанні, яку я насправді не знаю. Вони висунули гіпотези щодо ролі деяких прихованих змінних в одному дослідженні, і арбітр попросив їх формалізувати це в SEM. Оскільки те, що їм потрібно, не здається надто складним, я думаю, я дам йому зняти… поки що я …

24 references  modeling  sem  psychometrics 

Я здійснив повторні заходи ANOVA в R, наступним чином: aov_velocity = aov(Velocity ~ Material + Error(Subject/(Material)), data=scrd) summary(aov_velocity) Який синтаксис у R може бути використаний для виконання пост-спеціального тесту після ANOVA з повторними заходами? Чи підходить тест Тукі з корекцією Бонферроні? Якщо так, то як це можна зробити в R?

24 r  anova  repeated-measures  post-hoc  contrasts 

Оцінка щільності вікна Парзен описується як p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh)p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh) p(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{1}{h^2} \phi \left(\frac{x_i - x}{h} \right) де - кількість елементів у векторі, - вектор, - щільність вірогідності , - розмірність вікна Парцен, а - функція вікна.nnnxxxp(x)p(x)p(x)xxxhhhϕϕ\phi Мої запитання: Яка основна відмінність між функцією вікна Парцена та іншими функціями щільності, такими як Гауссова …

24 pdf  kernel-smoothing  intuition  density-estimation 

Будуючи модель регресії в R ( lm), я часто отримую це повідомлення "there are aliased coefficients in the model" Що саме це означає? Також через це predict()також є попередження. Хоча це лише попередження, я хочу знати, як ми можемо виявити / вилучити зведені коефіцієнти перед тим, як побудувати модель. Також, …

24 r  regression 

Хочу знати, чому логістичну регресію називають лінійною моделлю. Тут використовується сигмоїдна функція, яка не є лінійною. То чому логістична регресія є лінійною моделлю?

24 regression  logistic  terminology 

Мене збентежили розбіжності між оцінкою F1, оцінками Dice та IoU (перехрестя над об'єднанням). На сьогодні я дізнався, що F1 і Dice означають одне і те ж (так?), І IoU має дуже схожу формулу з двома іншими. F1 / кістки:2 ТП2 ТП+ FП+ FN2ТП2ТП+ЖП+ЖN\frac{2TP}{2TP+FP+FN} IoU / Жакард:ТПТП+FП+FNТПТП+ЖП+ЖN\frac{TP}{TP+FP+FN} Чи є якісь практичні …

24 terminology  accuracy  precision-recall 

Я розумію, яку роль відіграє лямбда в регресії еластичної сітки. І я можу зрозуміти, чому можна було б вибрати lambda.min, значення лямбда, що мінімізує перехресну перевірку помилок. Моє запитання: Де в статистичній літературі рекомендується використовувати lambda.1se, це значення лямбда, що мінімізує помилку CV та одну стандартну помилку ? Я не …

24 regression  cross-validation  regularization  glmnet  elastic-net 

Яка різниця між випадаючим і краплинним з'єднанням? AFAIK, випадання випадковим чином скидає приховані вузли під час тренування, але тримає їх у тестуванні, а краплі підключають краплі. Але чи не випадає з’єднання, рівнозначне видаленню прихованих вузлів? Чи не вузли (або з'єднання) - це лише набір ваг?

24 neural-networks  dropout 

Я намагаюся краще зрозуміти конволюційні нейронні мережі краще, записуючи код Python, який не залежить від бібліотек (наприклад, Convnet або TensorFlow), і я застрягаю в літературі про те, як вибрати значення для матриці ядра, коли виконання згортки на зображенні. Я намагаюся зрозуміти деталі реалізації на кроці між картами функцій на зображенні …

24 machine-learning  neural-networks  deep-learning  feature-construction  conv-neural-network 

У багатьох онлайн-іграх, коли гравці виконують складне завдання, іноді надається спеціальна нагорода, яку можуть використовувати всі, хто виконав завдання. зазвичай це кріплення (спосіб транспортування) або інший предмет суєти (елементи, які не покращують продуктивність персонажа і в основному використовуються для налаштування зовнішності). Коли така нагорода вручається, найпоширеніший спосіб визначення того, хто …

23 probability  random-generation 

У кожному підручнику, який я бачив, описані алгоритми ML та способи їх реалізації. Чи є також підручник, який будує теореми та докази поведінки цих алгоритмів? наприклад, заявивши, що за умов спуск градієнта завжди призведе до A , B , C ?х , у, zx,y,zx,y,zА , В , СA,B,CA,B,C

23 machine-learning  mathematical-statistics  references  algorithms