Запитання з тегом «definition»

У мене є просте запитання щодо "умовної ймовірності" та "ймовірності". (Я вже опитував це питання тут, але безрезультатно.) Він починається зі сторінки Вікіпедії, за якоюсь вірогідністю . Вони говорять так: Імовірність набору значень параметрів, , з урахуванням результатів , дорівнює ймовірністю спостережуваних результатів цих даними тих значень параметрів, тобтоxθθ\thetaxxx L(θ∣x)=P(x∣θ)L(θ∣x)=P(x∣θ)\mathcal{L}(\theta …

26 probability  bayesian  conditional-probability  likelihood  definition 

У статистичному висновку згадується проблема 9.6b, "Регіон найвищої щільності (HDR)". Однак визначення цього терміна в книзі я не знайшов. Один подібний термін - найвища задня щільність (ВПР). Але це не вписується в цей контекст, оскільки 9.6b нічого не згадує про попереднє. І в запропонованому рішенні сказано лише, що "очевидно, що …

23 confidence-interval  estimation  definition  credible-interval  highest-density-region 

Я намагаюся зрозуміти концепцію упередженості в контексті лінійного регресійного аналізу. Що таке математичне визначення зміщення? Що саме є упередженим і чому / як? Ілюстративний приклад?

21 regression  terminology  bias  definition 

У класичній статистиці існує визначення, що статистичний набору даних визначений як повний для параметра , неможливо сформувати з нього непідвладне оцінювач нетривіально. Тобто єдиний спосіб мати для всіх - це бути майже точно.TTTy1,…,yny1,…,yny_1, \ldots, y_nθθ\theta000Eh(T(y))=0Eh(T(y))=0E h(T (y )) = 0θθ\thetahhh000 Чи є за цим інтуїція? Це здається досить механічним способом …

21 mathematical-statistics  intuition  unbiased-estimator  definition  complete-statistics 

Точність визначається як: p = true positives / (true positives + false positives) Чи правильно, що як true positivesі false positivesпідхід 0, точність наближається до 1? Те саме запитання для відкликання: r = true positives / (true positives + false negatives) Зараз я впроваджую статистичний тест, де мені потрібно обчислити …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Отже, у нормальному розподілі маємо два параметри: середнє та дисперсію σ 2 . У книзі Розпізнавання візерунків та машинне навчання несподівано з’являється гіперпараметр λ в умовах регуляризації функції помилок.μμ\muσ2σ2\sigma^2λλ\lambda Що таке гіперпараметри? Чому їх називають такими? І чим вони інтуїтивно відрізняються від параметрів загалом?

19 terminology  definition  parameterization  hyperparameter 

Я читаю документ, де автори ведуть з обговорення максимальної оцінки ймовірності до теореми Байєса, нібито як вступу для початківців. Як імовірний приклад, вони починаються з біноміального розподілу: p(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,\theta) = \binom{n}{x}\theta^x(1-\theta)^{n-x} а потім запишіть обидві сторони ℓ(θ|x,n)=xln(θ)+(n−x)ln(1−θ)ℓ(θ|x,n)=xln⁡(θ)+(n−x)ln⁡(1−θ)\ell(\theta|x, n) = x \ln (\theta) + (n-x)\ln (1-\theta) з обґрунтуванням, що: "Оскільки ймовірність визначається …

19 bayesian  likelihood  definition  philosophical 

Яке визначення симетричного розподілу? Хтось сказав мені, що випадкова величина походить від симетричного розподілу тоді і тільки тоді, коли і мають однаковий розподіл. Але я думаю, що це визначення частково вірно. Тому що я можу представити контрприклад та . Очевидно, він має симетричний розподіл, але і мають різний розподіл! Я …

19 distributions  definition  symmetry 

Припустимо є вектор , який максимізує дисперсію проекції даних з конструкцією матриці .XуuuХXX Тепер я бачив матеріали, які називають (першим) основним компонентом даних, який також є власним вектором з найбільшим власним значенням.уuu Однак я також бачив, що основною складовою даних є .ХуXuX u Очевидно, і і різні речі. Хто-небудь може …

18 pca  terminology  definition 

Чи "похибка" така ж, як "стандартна помилка"? (Простий) приклад для ілюстрації різниці було б чудово!

18 definition 

Як правило, яка різниця між E(X|Y)E(X|Y)E(X|Y) і E(X|Y=y)E(X|Y=y)E(X|Y=y) ? Попереднє - функція yyy а остання - функція xxx ? Це так заплутано ..

18 conditional-expectation  notation  definition 

Я зараз студент, який проходить свій перший курс статистики. Мене бентежить термін "тестова статистика". У наступному (я бачив це в деяких підручниках), здається, що це конкретне значення, обчислене з конкретної вибірки. t = ¯ x - μ 0ттtt = x¯¯¯- мк0с / н--√т=х¯-мк0с/н t=\frac{\overline{x} - \mu_0}{s / \sqrt{n}} Однак у …

17 hypothesis-testing  t-test  random-variable  definition 

Схоже, визначення контрольованого навчання - це підмножина посиленого навчання з певним видом функції винагороди, яка базується на мічених даних (на відміну від іншої інформації в оточенні). Це точне зображення?

16 machine-learning  terminology  reinforcement-learning  supervised-learning  definition 

У моїй роботі, коли люди посилаються на "середнє" значення набору даних, вони зазвичай посилаються на середнє арифметичне (тобто "середнє" або "очікуване значення"). Якби я надавав геометричну середню, люди, швидше за все, подумають, що я чинюсь чи не допомагаю, оскільки визначення "середнього" відомо заздалегідь. Я намагаюся визначити, чи існує декілька визначень …

16 median  definition 

У літературі з нейронної мережі часто ми зустрічаємо слово "тензор". Чи відрізняється він від вектора? А з матриці? Чи є у вас якийсь конкретний приклад, який уточнює його визначення? Я трохи розгублений щодо його визначення. Вікіпедія не допомагає, і іноді у мене складається враження, що її визначення залежить від конкретного …

16 neural-networks  terminology  definition  tensor