Статистика та великі дані

Як варіант, передбачити валютні ринки. Я знаю, що це може стати досить складним, тому в якості вступу я шукаю простий алгоритм прогнозування, який має певну точність. (Це для магістерського університетського проекту, який триває чотири місяці) Я читав, що багатошарова нейронна мережа може бути корисною. Будь-які думки з цього приводу? Крім …

15 machine-learning  finance 

На практиці, як оцінити, чи є процес AR (P) стаціонарним чи ні? Як визначити порядок для моделі AR та MA?

15 time-series  stochastic-processes  arma  stationarity 

Скажімо, у мене є N спостережень, можливо, декілька факторів, і я повторюю кожне спостереження двічі (або M разів), як би регресія на цьому новому наборі розміру NM порівнялася з регресією лише за оригінальними спостереженнями?

15 regression  linear-model  multiple-regression 

Коли ми розглядаємо сценарії теорії черги, коли люди прибувають до обслуговуючого вузла і в черзі, зазвичай, для моделювання часу прибуття використовується процес Пуассона. Ці сценарії виникають при проблемах маршрутизації в мережі. Я вдячний інтуїтивно зрозумілим поясненням, чому процес Пуассона найкраще підходить для моделювання прибуття.

15 poisson-distribution  intuition  queueing 

З огляду на послідовність входів, мені потрібно визначити, чи має ця послідовність певне бажане властивість. Властивість може бути лише істинною або хибною, тобто є лише два можливі класи, до яких може належати послідовність. Точний взаємозв'язок між послідовністю та властивістю незрозумілий, але я вважаю, що це дуже послідовно і має піддаватися …

15 machine-learning  classification  modeling 

Яка різниця між дисперсією вибірки та дисперсією вибірки? Вони здаються однаковими. Чи не так?

15 sampling  variance  sample 

Чи можемо ми сказати що-небудь про залежність випадкової величини та функції випадкової величини? Наприклад, чи залежить від ?X2X2X^2XXX

15 probability  random-variable 

Чи доречно робити логістичну регресію, коли і залежні, і незалежні змінні є двійковими? наприклад, залежна змінна дорівнює 0 і 1, а предиктори є контрастними кодованими змінними -1 і 1?

15 logistic 

Яке хороше правило, як вибрати питання для нульової гіпотези. Наприклад, якщо я хочу перевірити, чи справжня гіпотеза B, чи слід використовувати B як нуль, B як альтернативну гіпотезу, або НЕ B як нуль? Сподіваюся, питання зрозуміле. Я знаю, що це має щось спільне з помилкою, яку я хочу мінімізувати (тип …

15 hypothesis-testing 

Мені було б цікаво знайти шляхи в R для ефективного оновлення лінійної моделі при додаванні спостереження чи прогноктора. biglm має можливість оновлення при додаванні спостережень, але мої дані досить малі, щоб залишатися в пам'яті (хоча я маю велику кількість примірників для оновлення). Існують способи зробити це голими руками, наприклад, оновити …

15 r  regression  computational-statistics  linear-model 

Я читав , що в правилі Байеса, знаменник зPr(data)Pr(data)\Pr(\textrm{data}) Pr(parameters∣data)=Pr(data∣parameters)Pr(parameters)Pr(data)Pr(parameters∣data)=Pr(data∣parameters)Pr(parameters)Pr(data)\Pr(\text{parameters} \mid \text{data}) = \frac{\Pr(\textrm{data} \mid \textrm{parameters}) \Pr(\text{parameters})}{\Pr(\text{data})} називається нормою, що нормалізується . Що це саме? Яке його призначення? Чому це схоже на Pr(data)Pr(data)\Pr(data) ? Чому це не залежить від параметрів?

15 probability  bayesian 

Будучи студентом фізики, я пережив лекцію "Чому я баєс", мабуть, півдесятка разів. Це завжди те саме - ведучий самовдоволено пояснює, наскільки байєсівська інтерпретація перевершує частотулістську інтерпретацію, якою нібито користуються маси. Вони згадують правління Байєса, маргіналізацію, пріори та постеріори. Яка реальна історія? Чи існує законна область застосунку для частотистської статистики? (Безумовно, …

15 probability  bayesian  frequentist 

Чи існують які - небудь результати аналізів або експериментальні роботи в відношенні оптимального вибору коефіцієнта терміну симуляції. Під оптимальним розумію параметр, який максимально збільшує ймовірність вибору найкращої моделі або мінімізує очікувані втрати. Я запитую, оскільки часто недоцільно обирати параметр шляхом перехресної перевірки або завантажувальної програми, або через велику кількість випадків …

15 model-selection  lasso  shrinkage 

У мене є набір даних, в якому частота подій дуже низька (40 000 з ). Я застосовую логістичну регресію щодо цього. Я мав дискусію з кимось, де з'ясувалося, що логістична регресія не дасть хорошої матриці плутанини на таких низьких даних про рівень подій. Але через бізнес-проблеми та спосіб її визначення …

15 logistic 

Я провожу експеримент, де паралельно збираю (незалежні) зразки, обчислюю дисперсію кожної групи зразків і тепер хочу об'єднати потім усі, щоб знайти загальну дисперсію всіх зразків. Мені важко знайти вихід для цього, оскільки я не впевнений у термінології. Я думаю про це як про розділ одного РВ. Тому я хочу знайти …

15 variance