Статистика та великі дані

Я провожу ієрархічний регресійний аналіз, і у мене є невеликі сумніви: Чи обчислюємо термін взаємодії, використовуючи центрировані змінні? Чи повинні ми зосереджувати ВСІ безперервні змінні у наборі даних, крім залежної змінної? Коли ми повинні реєструвати деякі змінні (оскільки їх sd набагато вище їх середнього), чи будемо ми тоді центрувати змінну, …

9 interaction  multicollinearity  centering 

Я намагаюся зрозуміти, як ЛДА «вписується» в інші контрольовані методи навчання. Я вже читав тут деякі з LDA-есків про LDA. Я вже знайомий з перцептроном, але зараз лише вивчаю LDA. Як LDA «вписується» в сімейство алгоритмів навчання під контролем? Які можуть бути його недоліки в порівнянні з іншими методами, і …

9 machine-learning  classification  discriminant-analysis  supervised-learning 

Я провожу мета-аналіз розмірів ефектів d в R за допомогою пакету metafor. d представляє відмінності в показниках пам’яті між пацієнтами та здоровими. Однак деякі дослідження повідомляють лише про підряди міри, що цікавлять d (наприклад, кілька різних балів пам'яті або балів з трьох окремих блоків тестування пам'яті). Будь ласка, дивіться наступний …

9 r  meta-analysis  effect-size  meta-regression 

Я вивчаю різні методи точкового оцінювання і читаю, що при використанні оцінок MAP проти ML, коли ми використовуємо "єдиний попередній", оцінки однакові. Чи може хтось пояснити, що таке "рівномірний" пріоритет, і навести кілька (простих) прикладів, коли оцінки MAP та ML будуть однаковими?

9 machine-learning  probability  bayesian  estimation  maximum-likelihood 

Я намагаюся зрозуміти дуже базове поняття стандартного відхилення. З формулиσ=∑i=1n(xi−μ)2N−−−−−−−−−−⎷σ=∑i=1n(xi−μ)2N\sigma= \sqrt{ \dfrac{ \sum\limits_{i=1}^n (x_i-\mu)^2} N } Я не можу зрозуміти, чому ми повинні вдвічі зменшити кількість населення "N", тобто чому ми хочемо взяти коли ми цього не зробили ? Хіба це не перекосує населення, яке ми розглядаємо?N−−√N\sqrt{N}N2N2{N^2} Не повинно бути …

9 standard-deviation 

У мене виникають труднощі з розумінням одного пояснення логістичної регресії. Логістичний регрес відбувається між температурою і рибою, яка гине або не гине. Нахил логістичної регресії становить 1,76. Тоді шанси, що риба гине, збільшуються на коефіцієнт досвіду (1,76) = 5,8. Іншими словами, шанси на те, що риба гине, збільшуються на 5,8 …

9 logistic  odds-ratio  odds 

Я намагався отримати деяку інтуїцію щодо регресії Гауссового процесу, тому я спробував випробувати просту проблему з 1D іграшкою. Я взяв як вхідні дані, а як відповіді. ("Натхненний" від )хi= { 1 , 2 , 3 }хi={1,2,3}x_i=\{1,2,3\}уi= { 1 , 4 , 9 }уi={1,4,9}y_i=\{1,4,9\}у=х2у=х2y=x^2 Для регресії я використовував стандартну експоненціальну функцію …

9 regression  gaussian-process 

Населення r-квадрат ρ2ρ2\rho^2 можна визначити, якщо взяти фіксовані або випадкові бали: Фіксовані бали: розмір вибірки та конкретні значення прогнозів утримуються фіксованими. Таким чином,ρ2fρf2\rho^2_f - частка дисперсії, поясненої в результаті, рівнянням регресії сукупності, коли значення предиктора підтримуються постійними. Випадкові бали: Конкретні значення прогнозів виводяться з розподілу. Таким чином,ρ2rρr2\rho^2_r відноситься до частки …

9 regression  estimation  r-squared 

Моє основне питання: Що таке адаптивна копула? У мене є слайди з презентації (на жаль, я не можу запитати автора слайдів) про адаптаційні копули, і я не розумію, що це означає, відповідно. для чого це добре? Ось слайди: Потім слайди продовжують тест на зміну точки. Мене цікавить, про що це …

9 data-visualization  copula 

Які зв’язки та відмінності між статистичною теорією навчання та теорією обчислювального навчання ? Вони приблизно однієї теми? Вирішуйте ті самі проблеми і використовуйте ті самі методи? Наприклад, перший говорить, що це теорія передбачення (регресія, класифікація, ...).

9 machine-learning  statistical-learning  artificial-intelligence 

Нехай - незалежні випадкові величини, що приймають значення або з вірогідністю 0,5 кожна. Розглянемо суму . Я бажаю на верхній межі ймовірності . Найкраща межа, яку я маю зараз, - це де c - універсальна константа. Це досягається нижчим обмеженням ймовірності Pr (| x_1 + \ крапки + x_n | …

9 probability  random-variable  bernoulli-distribution 

Припустимо, ми хочемо зробити висновок про неспостережувану реалізацію випадкової величини , яка зазвичай розподіляється середнім та дисперсією . Припустимо, є ще одна випадкова величина (незабезпеченою реалізацією якої ми також будемо називати ), яка зазвичай розподіляється із середнім та дисперсією . Нехай \ sigma_ {xy} - коваріація \ tilde x і …

9 meta-analysis 

Я працюю над розробкою моделі для прогнозування загальних продажів товару. У мене є близько півтора року бронювання даних, тому я міг зробити стандартний аналіз часових рядів. Однак у мене також багато даних про кожну "можливість" (потенційний продаж), яка була або закрита, або втрачена. "Можливості" просуваються по етапах трубопроводу, поки вони …

9 predictive-models  forecasting  econometrics 

Я хотів би зрозуміти використання моделювання Монте-Карло у chisq.test()функції Р. У мене є якісна змінна, яка має 128 рівнів / класи. Розмір моєї вибірки - 26 (я не зміг взяти вибірку більше "осіб"). Тож очевидно, у мене будуть деякі рівні з 0 "особами". Але факт полягає в тому, що я …

9 r  chi-squared  monte-carlo 

Фон У праці Епштейна (1991): Про отримання щоденних кліматологічних значень із щомісячних засобів наведено формулювання та алгоритм обчислення інтерполяції Фур'є для періодичних та рівномірно розташованих значень. У статті мета полягає в отриманні щоденних значень із щомісячних засобів шляхом інтерполяції. Коротше кажучи, передбачається, що невідомі добові значення можуть бути представлені сумою …

9 r  interpolation  fourier-transform