Статистика та великі дані

Нехай XХX слідує за рівномірним розподілом, а YYY за нормальним розподілом. Що можна сказати про XYХY\frac X Y ? Чи існує розподіл для цього? Я знайшов співвідношення двох нормалей із середнім нулем Коші.

11 probability  normal-distribution  uniform  ratio 

Під технікою регуляризації я маю на увазі ласо, регресію хребта, еластичну сітку тощо. Розглянемо модель прогнозування даних охорони здоров’я, що містять демографічні та діагностичні дані, де прогнозується тривалість перебування на стаціонарному перебуванні. Для деяких людей існує декілька спостережень ЛОС (тобто, більше одного епізоду ІР) протягом базового періоду часу, які співвідносяться. …

11 multiple-regression  random-effects-model  regularization 

У GLM, припускаючи скалярні і θ для базового розподілу з pdf f Y ( y | θ , τ ) = h ( y , τ ) exp ( θ y - A ( θ )YYYθθ\theta Можна показати, щоμ=E(Y)=A′(θ). Якщо функція зв'язкуg(⋅)задовольняє наступному,g(μ)=θ=X′β,деX′βє лінійним предиктором, тоg(⋅)називається канонічною функцією зв'язку для …

11 generalized-linear-model  exponential-family 

Припустимо, що X=X1+X2+⋯+XnX=X1+X2+⋯+Xn X = X_1 + X_2+\cdots+ X_n де незалежні.Xi∼N(0,σ2)Xi∼N(0,σ2)X_i \sim N(0,\sigma^2) Моє запитання - чим займається розподіл Z=X2X21+X22+⋯+X2nZ=X2X12+X22+⋯+Xn2 Z = \frac{X^2}{X_1^2 + X_2^2 + \cdots + X_n^2} слідувати? Я знаю звідси, що співвідношення двох випадкових змінних c-квадрата, виражене як слід за розподілом Beta. Я думаю , що це …

11 normal-distribution  chi-squared  beta-distribution  ratio 

У пошуку будь-якої інформації про граничну модель та модель випадкових ефектів та про те, як вибрати між ними, я знайшов деяку інформацію, але це було більш-менш математичне абстрактне пояснення (як, наприклад, тут: https: //stats.stackexchange .com / a / 68753/38080 ). Десь я виявив, що між цими двома методами / моделями …

11 mixed-model  random-effects-model  glmm  gee  marginal-model 

Я працюю над проблемою класифікації, яка обчислює метрику подібності між двома вхідними рентгенівськими зображеннями. Якщо зображення однакової особи (мітка "праворуч"), буде обчислена вища метрика; Вхідні зображення двох різних людей (мітка "неправильно") призведе до нижчої метрики. Я використовував стратифіковану 10-кратну перехресну перевірку для обчислення ймовірності помилкової класифікації. Мій поточний розмір вибірки …

11 classification  confidence-interval  cross-validation  matlab 

Однорядне нормальне розподіл із середньою та коваріаційною матрицею можна переписати у полярні координати з радіусом та кутом . Моє запитання: Який розподіл вибірки , тобто відстані від точки до розрахункового центру даною вибірковою коваріаційною матрицею ?μμ\muΣΣ\Sigmarrrθθ\thetar^r^\hat{r}хxxx¯x¯\bar{x}SSS Передумови: Справжня відстань від точки до середньої слідує за розподілом Хойта . З власними …

11 probability  normal-distribution  multivariate-analysis  rayleigh 

Я займаюся ML у своєму університеті, і професор згадував термін Очікування (Е), в той час як він намагався пояснити нам деякі речі про Гауссові процеси. Але з того, як він це пояснив, я зрозумів, що E - це те саме, що і середнє μ. Я правильно зрозумів? Якщо це однаково, …

11 machine-learning  gaussian-process  linear-algebra 

Здається, що біноміальний розподіл за формою дуже схожий на бета-розподіл і що я можу повторно параметризувати константи на будь-якому pdf, щоб вони виглядали однаково. Отже, навіщо нам потрібен бета-розподіл? Це з конкретною метою? Дякую!

11 bayesian  mathematical-statistics  binomial  beta-distribution 

Я намагаюся оцінити ефективність керованого алгоритму класифікації машинного навчання. Спостереження належать до номінальних класів (на даний момент 2, однак я б хотів узагальнити це на багатокласні проблеми), одержані з 99 осіб. Одне з питань, на які я хотів би відповісти, це, якщо алгоритм виявляє значну різницю в точності класифікації між …

11 r  hypothesis-testing  nonparametric 

Як ви перевіряєте ергодичність стаціонарних стохастичних процесів широкого сенсу з його вибіркових шляхів? Чи можемо ми перевірити ергодичність з одного зразка шляху? Або нам потрібно кілька зразкових шляхів? Одна мотивація перевірки на ергодичність полягає у часових рядах, щоб переконатися, що ви могли безпечно використовувати середнє значення вибіркового шляху за часом, …

11 time-series  ergodic 

Я читав книгу "Проблема ідентифікації в економетрії " Франкліна М. Фішера, і мене бентежила частина, що він демонструє ідентифікацію шляхом візуалізації функції ймовірності. Проблему можна спростити як: Для регресії , де u ∼ i . i . д . N ( 0 , σ 2 I ) , a і …

11 mathematical-statistics  maximum-likelihood  geometry 

Я знайшов дуже корисний підручник щодо алгоритму ЕМ . Приклад та малюнок із підручника просто геніальні. Пов'язане питання щодо обчислення ймовірностей, як працює максимізація очікування? У мене є ще одне питання щодо того, як з'єднати теорію, описану в підручнику, із прикладом. Під час Е-кроку ЕМ вибирає функцію яка знижує межі …

11 machine-learning  clustering  algorithms  natural-language 

Модульність графа визначена на його сторінці у Вікіпедії . В іншому дописі хтось пояснив, що модульність може бути легко обчислена (і максимізована) для зважених мереж, оскільки матриця суміжності може містити цінні зв'язки. Однак я хотів би знати, чи це також буде працювати з підписаними, цінними краями, починаючи, наприклад, від -10 …

11 clustering  data-visualization  networks  partitioning  modularity 

У статті вікіпедії про згладжування Лапласа (або присадки згладжування) сказано, що з байесівської точки зору, це відповідає очікуваному значенню заднього розподілу, використовуючи симетричний розподіл Діріхле з параметром як попередній.αα\alpha Мені спантеличено, як це насправді так. Може хтось допоможе мені зрозуміти, наскільки ці дві речі рівнозначні? Дякую!

11 bayesian  smoothing  dirichlet-distribution  laplace-smoothing