Статистика та великі дані

Аутсайдер у галузі ML / DL; розпочав курс глибокого навчання Udacity, який базується на Tensorflow; виконання завдання 3 завдання 4; намагаючись налаштувати рівень навчання за допомогою наступної конфігурації: Розмір партії 128 Кількість кроків: достатньо, щоб заповнити 2 епохи Розміри прихованих шарів: 1024, 305, 75 Ініціалізація ваги: ​​усічений нормальний з std. …

12 python  machine-learning  tensorflow  deep-learning 

При багаторівневому моделюванні внутрішньокласова кореляція часто розраховується на основі ANOVA випадкових ефектів уi j= γ00+ уj+ еi jyij=γ00+uj+eij y_{ij} = \gamma_{00} + u_j + e_{ij} де - рівня 2, а - залишки рівня 1. Тоді отримуємо оцінки, та для дисперсії та відповідно, і підключаємо їх до наступного рівняння:е я J …

12 correlation  mixed-model  intraclass-correlation 

Якщо я не помиляюся, у лінійній моделі розподіл відповіді передбачається систематичним і випадковим компонентом. Термін помилки фіксує випадкову складову. Отже, якщо припустити, що термін помилки є нормально розподіленим, чи це не означає, що відповідь також нормально розподілений? Я думаю, що це так, але тоді такі заяви, як наведена нижче, здаються …

12 regression  assumptions 

Я зіткнувся з трьома пропозиціями розібратися із завищеною дисперсією змінної реакції Пуассона та всієї стартової моделі з фіксованими ефектами: Використовуйте квазі-модель; Використовуйте негативний біноміальний GLM; Використовуйте змішану модель з предметним випадковим ефектом. Але що насправді вибрати, і чому? Чи є серед них фактичний критерій?

12 regression  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

В даний час я навчаю себе, як робити класифікацію, і конкретно розглядаю три методи: підтримку векторних машин, нейронні мережі та логістичну регресію. Я намагаюся зрозуміти, чому логістична регресія коли-небудь буде краще, ніж інші дві. З мого розуміння логістичної регресії, ідея полягає у пристосуванні логістичної функції до всіх даних. Отже, якщо …

12 regression  machine-learning  logistic  classification  regression-strategies 

Я намагаюся розібратися, як виявити кількість складів у корпусі аудіозаписів. Я думаю, що хороший проксі може бути піками у файлі хвиль. Ось що я спробував із файлом про мене, що розмовляв англійською мовою (мій фактичний випадок використання - у Kiswahili). Стенограма цього прикладу запису: "Це я намагаюся використовувати функцію таймера. …

12 r  signal-processing 

Я бачив формули у Вікіпедії. які стосуються відстані махаланобісу та важеля: Відстань махаланобіса тісно пов'язана зі статистикою важеля, , але має різну шкалу:hhhD2=(N−1)(h−1N).D2=(N−1)(h−1N).D^2 = (N - 1)(h - \tfrac{1}{N}). У пов'язаній статті Вікіпедія описує hhh у цих термінах: У моделі лінійної регресії, оцінка важелів для блоку даних визначаються як: діагонального …

12 multiple-regression  mathematical-statistics  diagnostic  leverage 

Я думав, що розумію це питання, але зараз я не такий впевнений і хотів би поговорити з іншими, перш ніж продовжувати. У мене є дві змінні, Xі Y. Yє співвідношенням, і воно не обмежене 0 і 1 і, як правило, нормально розподілене. Xє пропорцією, і вона обмежена 0 і 1 …

12 r  regression  data-transformation  nonlinear-regression  proportion 

Я зробив вимірювань двох змінних і . Вони обоє мають відомі невизначеності та пов'язані з ними. Я хочу знайти співвідношення між і . Як я можу це зробити?x y σ x σ y x yнnnхxxуyyσхσx\sigma_xσуσy\sigma_yхxxуyy EDIT : кожен має різні пов'язані з ним, і те ж саме, що і .σ …

12 r  regression  deming-regression 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 4 роки тому . У мене є ця проблема, коли я повинен знайти pdf з . Я знаю лише те, що має розподіл . Який вид …

12 self-study  distributions  normal-distribution  pdf 

Я здійснюю регресію Пуассона з кінцевою метою порівняння (і з урахуванням різниці) передбачуваних середніх підрахунків між двома факторними рівнями в моїй моделі: , утримуючи інші коваріати моделі (які всі бінарні) постійні. Мені було цікаво, чи може хтось надати кілька практичних порад про те, коли використовувати посилання журналу, а не ідентифікаційне …

12 logistic  poisson-regression  link-function 

Я постійно читаю в економічних журналах про конкретний результат, використаний у випадкових корисних моделях. Один варіант результату: якщо Gumbel ( , то:ϵi∼iid,ϵi∼iid,\epsilon_i \sim_{iid}, μ,1),∀iμ,1),∀i\mu, 1), \forall i E[maxi(δi+ϵi)]=μ+γ+ln(∑iexp{δi}),E[maxi(δi+ϵi)]=μ+γ+ln⁡(∑iexp⁡{δi}),E[\max_i(\delta_i + \epsilon_i)] = \mu + \gamma + \ln\left(\sum_i \exp\left\{\delta_i \right\} \right), де γ≈0.52277γ≈0.52277\gamma \approx 0.52277 - константа Ейлера-Машероні. Я перевірив, що це …

12 expected-value  gumbel 

З Вікіпедії є визначення інформаційного критерію Akaike (AIC) як , де k - кількість параметрів, а log L - вірогідність журналу моделі.А яС=2k−2logLAIC=2k−2log⁡L AIC = 2k -2 \log L kkklogLlog⁡L\log L Тим НЕ менше, наші замітки Економетрика в поважній державного університету , що I C = журнал ( σ 2 …

12 econometrics  aic  arma  information-theory 

Передумови та проблеми Я використовую Гауссові процеси (GP) для регресії та подальшої байєсівської оптимізації (BO). Для регресії я використовую пакет gpml для MATLAB з кількома модифікаціями на замовлення, але проблема загальна. Загальновідомий факт, що коли два тренувальних введення занадто близькі у вхідному просторі, коваріаційна матриця може стати не позитивно визначеною …

12 regression  covariance-matrix  gaussian-process  bayesian-optimization 

Мені буде цікаво отримати пропозиції про те, коли слід використовувати " коефіцієнт " над простою сумою балів при побудові шкал. Тобто "Вишуканий" над "нерафінованими" методами оцінки коефіцієнта. Від DiStefano та ін. (2009; pdf ), наголос додано: Існує два основні класи методів обчислення факторної оцінки: вдосконалений та неочищений. Неочищені методи - …

12 factor-analysis  sem  scales