Статистика та великі дані

Більшість стандартних розподілів у R мають сімейство команд - pdf / pmf, cdf / cmf, quantile, випадкові відхилення (наприклад, dnorm, pnorm, qnorm, rnorm). Я знаю, що досить просто використовувати деякі стандартні команди для відтворення цих функцій для дискретних рівномірних розподілів, але чи вже є вподобане сімейство функцій для моделювання дискретних …

28 r  distributions  uniform 

Я шукаю хорошу термінологію, щоб описати те, що намагаюся зробити, щоб полегшити пошук ресурсів. Скажімо, у мене є два кластери точок A і B, кожне пов'язане з двома значеннями, X і Y, і я хочу виміряти "відстань" між A і B - тобто наскільки ймовірним є те, що вони були …

28 multivariate-analysis  terminology  distance-functions 

Якщо ви задумаєтесь, до того, коли ви вперше почали з аналізу часових рядів. Про які інструменти, пакети R та Інтернет-ресурси ви хочете, щоб ви знали? Що я намагаюся запитати - це з чого слід починати? Зокрема, чи існують ресурси для R, які справді зводять його для того, хто є "новим" …

28 r  time-series 

Вже був запит на відео з математичної статистики , але він чітко просив людей відеоролики, які забезпечують суворий математичний виклад статистики. тобто відео, які можуть супроводжувати курс, який використовує підручник, згаданий у цій дискусії про ... Тож водночас мені цікаво, яку рекомендацію ви маєте щодо stat / prob - 101 …

28 references 

У мене є R-скрипти для читання великої кількості даних CSV з різних файлів, а потім для виконання завдань машинного навчання, таких як svm для класифікації. Чи є бібліотеки для використання декількох ядер на сервері для Р. або Який найбільш підходящий спосіб досягти цього?

28 r  parallel-computing  multicore 

Користувачі часто спокушаються розбити значення осі, щоб представити дані різних порядків на одному графіку (див. Тут ). Хоча це може бути зручно, це не завжди кращий спосіб відображення даних (може бути в омані в кращому випадку). Які альтернативні способи відображення даних, які відрізняються за кількома порядками? Я можу придумати два …

28 data-visualization  logarithm 

Я хочу представити змінну у вигляді числа між 0 і 1. Змінна є невід'ємним цілим числом, не притаманним пов'язаним. Я відображаю 0 до 0, але що я можу зіставити з 1 або цифрами між 0 і 1? Я міг би використовувати історію цієї змінної, щоб забезпечити обмеження. Це означатиме, що …

28 normalization 

Який у вас кращий метод перевірки конвергенції при використанні ланцюга Маркова Монте-Карло для байєсівського висновку, і чому?

28 bayesian  mcmc 

Заблокований . Це питання та його відповіді заблоковано, оскільки це питання поза темою, але має історичне значення. Наразі не приймає нових відповідей чи взаємодій. Дублікат потоку: я щойно встановив останню версію R. Які пакунки потрібно отримати? Які R- пакети ви не уявляли щоденної роботи з даними? Перерахуйте, як загальні, так …

28 r 

У 5.5, « Глибоке навчання» (Ian Goodfellow, Yushua Bengio та Aaron Courville), він стверджує, що Будь-яка втрата, що складається з негативної логічної ймовірності, є перехресною ентропією між емпіричним розподілом, визначеним навчальним набором, та розподілом ймовірностей, визначеним моделлю. Наприклад, середня помилка у квадраті - це перехресна ентропія між емпіричним розподілом та …

28 machine-learning  normal-distribution  cross-entropy 

Як було оголошено в https://www.youtube.com/watch?v=xAoljeRJ3lU , Matplotlib змінює кольорову карту за замовчуванням з реактивної на viridis. Однак я це не дуже добре розумію. Можливо тому, що я кольоровий? Оригінальний струмінь кольорової карти виглядає дуже сильним, я відчуваю контраст: У той час як у новій кольоровій карті viridis не вистачає цього …

28 data-visualization 

З книги Девіда Сальсбурга Дама дегустує чай : Хоча читач може не повірити, літературний стиль відіграє важливу роль у математичному дослідженні. Деякі математичні письменники здаються нездатними створити статті, які легко зрозуміти. Інші, здається, отримують перекручене задоволення від створення багатьох рядків символічної нотації, настільки наповнених деталями, що загальна ідея втрачається в …

28 references  communication 

Випадкова прогулянка , яка визначається як Yт= Yt - 1+ етYt=Yt−1+etY_{t} = Y_{t-1} + e_t , де етete_t є білим шумом. Позначає, що поточна позиція - це сума попередньої позиції + непередбачуваний термін. Можна довести , що середня функція мкт= 0μt=0\mu_t = 0 , так як Е( Yт) = Е( …

28 time-series  self-study  mathematical-statistics  stochastic-processes  random-walk 

Відповіді (визначення), визначені у Вікіпедії, є, мабуть, трохи критиками для тих, хто не знає вищу математику / статистику. У математичних термінах, статистична модель зазвичай вважаються як пара ( ), де S є безліч можливих спостережень, тобто вибіркового простору, а P являє собою безліч імовірнісних розподілів на S .S, СS,PS, \mathcal{P}SSSПP\mathcal{P}SSS …

28 distributions  model  terminology 

Я щойно переглянув цю чудову книгу: Прикладний багатоваріантний статистичний аналіз Джонсона та Вічерн . Іронія полягає в тому, що я досі не в змозі зрозуміти мотивацію використання багатоваріантних (регресійних) моделей замість окремих одновимірних (регресійних) моделей. Я переглянув stats.statexchange пости 1 та 2, які пояснюють (a) різницю між багаторазовою та багатоваріантною …

28 regression  multiple-regression  inference  multivariate-regression