Статистика та великі дані

Я читав лемму Неймана-Пірсона з книги " Вступ до теорії статистики " Мудом, Грейбілл та Боєм. Але я не зрозумів лему. Хто-небудь може пояснити мені лему простими словами? Про що йдеться? Лемма Неймана-Пірсона: Нехай - випадкова вибірка з , де - одне з двох відомих значень та , і нехай …

21 hypothesis-testing  self-study  references  inference  likelihood-ratio 

Мені хотілося б знати, чи існує код для підготовки звивистої нейронної мережі для класифікації часових рядів. Я бачив декілька останніх робіт ( http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/KDI-Djalto.pdf ), але я не впевнений, чи існує щось, чи я маю це кодувати самостійно.

21 time-series  classification  neural-networks  conv-neural-network 

Я хочу дізнатися, чи я на правильному шляху, аналізуючи свої сюжети ACF та PACF: Довідка: (Реф.: Філіпс Ганс Франс, 1998) Оскільки і ACF, і PACF демонструють значні значення, я вважаю, що модель ARMA буде задовольняти мої потреби ACF може використовуватися для оцінки MA-частини, тобто значення q, PACF може використовуватися для …

21 time-series  model-selection  arma  statsmodels 

У мене є набір даних з трьома категоричними змінними, і я хочу візуалізувати взаємозв'язок між усіма трьома в одному графіку. Будь-які ідеї? В даний час я використовую наступні три графіки: Кожен графік відповідає рівню депресії базового рівня (легкий, помірний, сильний). Потім у кожному графіку я розглядаю залежність між лікуванням (0,1) …

21 r  data-visualization  categorical-data 

Назвіть методи, якими алгоритми навчання дерев рішень використовують для боротьби з відсутніми значеннями. Чи просто вони заповнюють слот, використовуючи значення, яке називається відсутнім? Спасибі.

21 missing-data  cart 

Яка різниця між логістичною та логітною регресією? Я розумію, що вони схожі (чи навіть те саме), але чи могла б хтось пояснити різницю між цими двома? Є один про шанси?

21 regression  logistic  terminology  logit  odds 

Це запитання було перенесено із переповнення стека, оскільки на нього можна відповісти на перехресному підтвердженні. Мігрували 5 років тому . У мене є питання щодо інтерпретації параметрів для GLM з розподіленою залежною змінною гамми. Це те, що R повертається для мого GLM за допомогою посилання: Call: glm(formula = income ~ …

21 r  generalized-linear-model  interpretation  gamma-distribution 

Я вивчаю класифікаційні та регресійні дерева, і одним із заходів щодо місця розбиття є оцінка GINI. Зараз я звик визначати найкраще розділене місце, коли журнал коефіцієнта ймовірності одних і тих же даних між двома розподілами дорівнює нулю, тобто ймовірність членства однаково вірогідна. Моя інтуїція говорить про те, що повинен бути …

21 cart  likelihood-ratio  information-theory  kullback-leibler  gini 

Я розумію, що якщо процес залежить від попередніх значень самого себе, то це процес AR. Якщо це залежить від попередніх помилок, то це процес МА. Коли б сталася одна з цих двох ситуацій? Хтось має вагомий приклад, який висвітлює основну проблему щодо того, що означає процес, який найкраще змоделювати як …

21 time-series  autoregressive  moving-average 

У невеликому наборі даних ( ), з яким я працюю, кілька змінних дають мені ідеальний прогноз / розділення . Тому я використовую логістичну регресію Фірта для вирішення цього питання.n ∼ 100н∼100n\sim100 Якщо я вибираю найкращу модель за допомогою AIC або BIC , чи слід включати Фірмовий штрафний строк у ймовірність …

21 logistic  model-selection  aic  separation 

У мене є експеримент повторного вимірювання, де залежна змінна є відсотком, і я маю кілька факторів як незалежних змінних. Я хотів би використати glmerз пакету R lme4трактувати це як проблему логістичної регресії (шляхом уточнення family=binomial), оскільки, здається, це вміщення безпосередньо відповідає. Мої дані виглядають так: > head(data.xvsy) foldnum featureset noisered …

21 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme 

Чи може хтось надати чіткий перелік відмінностей між лінійно-лінійною регресією та логістичною регресією? Я розумію, що перша - це проста модель лінійної регресії, але мені не ясно, коли кожну з них слід використовувати.

21 regression  logistic  logit  log-linear 

Для лінійної моделі , термін усадки завжди .P ( β )y=β0+xβ+εy=β0+xβ+εy=\beta_0+x\beta+\varepsilonP(β)P(β)P(\beta) Що є причиною того, що ми не скорочуємо термін упередження (перехоплення) ? Чи варто скорочувати термін зміщення в моделях нейронної мережі?β0β0\beta_0

21 regression  neural-networks  ridge-regression  intercept  shrinkage 

Я знаю, що пріори не повинні бути належними і що ймовірність функції не інтегрується до 1. Але чи повинен задній бути правильним розподілом? Які наслідки, якщо це / ні?

21 distributions  bayesian  posterior 

Мені потрібно знайти розподіл випадкової величини Y=∑i=1n(Xi)2Y=∑i=1n(Xi)2Y=\sum_{i=1}^{n}(X_i)^2 де Xi∼N(μi,σ2i)Xi∼N(μi,σi2)X_i\sim{\cal{N}}(\mu_i,\sigma^2_i) і всі XiXiX_i s незалежні. Я знаю, що можна спочатку знайти добуток функцій, що генерують всі моменти для XiXiX_i s, а потім перетворити назад, щоб отримати розподіл YYYОднак мені цікаво, чи існує загальна форма для YYY як у випадку Гаусса: ми …

21 distributions  chi-squared  random-variable  saddlepoint-approximation