Запитання з тегом «intuition»

Я повністю сліпий і походжу з фону програмування. Що я намагаюся зробити - це навчитися машинному навчанню, і для цього мені спочатку потрібно дізнатися про лінійну регресію. Усі пояснення в Інтернеті, які я знаходжу з цього приводу, спочатку описують дані. Я шукаю практичне пояснення лінійної регресії, яка не залежить від …

47 regression  intuition 

Нехай X ∼ N2( μ , Σ )X∼N2(μ,Σ)\mathbf{X} \sim N_{2}(\mathbf{\mu}, \mathbf{\Sigma}) . Тоді умовний розподіл Х1X1X_1 огляду на те, що Х2= х2X2=x2X_2 = x_2 є багатоваріантним, нормально розподіленим із середнім: Е[ С( X1| Х2= х2) ] = μ1+ σ12σ22( х2- мк2)E[P(X1|X2=x2)]=μ1+σ12σ22(x2−μ2) E[P(X_1 | X_2 = x_2)] = \mu_1+\frac{\sigma_{12}}{\sigma_{22}}(x_2-\mu_2) і дисперсія: …

46 normal-distribution  multivariate-analysis  intuition 

Приклад Штейна показує, що максимальна оцінка ймовірності nnn нормально розподілених змінних із значеннями μ1,…,μnμ1,…,μn\mu_1,\ldots,\mu_n та дисперсіями 111 є неприпустимою (за функцією квадратних втрат) iff n≥3n≥3n\ge 3 . Для чіткого доказу дивіться першу главу великомасштабного умовиводу: Емпіричні методи Байєса для оцінки, тестування та прогнозування Бредлі Ефрона. x∼N(μ,1)x∼N(μ,1)x \sim \mathcal N(\mu,1)E∥x∥2≈∥μ∥2+nE‖x‖2≈‖μ‖2+n\mathbb{E}\|x\|^2\approx \|\mu\|^2+n …

46 maximum-likelihood  unbiased-estimator  intuition  steins-phenomenon 

Я бачу, що концепція "обмінності" використовується в різних контекстах (наприклад, байєсівські моделі), але я ніколи не розумів цього терміна дуже добре. Що означає це поняття? За яких обставин використовується ця концепція і чому?

41 bayesian  intuition  exchangeability 

З Вікіпедії: Припустимо, ви на ігровому шоу, і вам надається вибір трьох дверей: За одними дверима стоїть машина; позаду інших кози. Ви вибираєте двері, скажімо № 1, і господар, який знає, що за дверима, відкриває ще одну двері, скажімо, № 3, у якій є коза. Потім він каже вам: "Ви …

40 probability  intuition  puzzle 

Припустимо, XXX - випадкова величина з pdf . Тоді випадкова величина має pdffX(x)fX(x)f_X(x)Y=X2Y=X2Y=X^2 fY(y)={12y√(fX(y√)+fX(−y√))0y≥0y<0fY(y)={12y(fX(y)+fX(−y))y≥00y<0f_Y(y)=\begin{cases}\frac{1}{2\sqrt{y}}\left(f_X(\sqrt{y})+f_X(-\sqrt{y})\right) & y \ge 0 \\ 0 & y \lt 0\end{cases} Я розумію обчислення, що стоїть за цим. Але я намагаюся придумати спосіб пояснити це тому, хто не знає обчислення. Зокрема, я намагаюся пояснити, чому фактор 1y√1y\frac{1}{\sqrt{y}} …

37 random-variable  pdf  intuition 

Нещодавно я дізнався про принцип імовірнісного міркування під назвою " пояснення подалі ", і намагаюся зрозуміти його інтуїцію. Дозвольте мені створити сценарій. Нехай - це подія, що відбувається землетрус. Нехай подія стане подією, коли веселий зелений гігант гуляє містом. Нехай - це випадок, коли земля трясеться. Нехай . Як ви …

36 probability  intuition 

Дуже проста версія центральної обмеженої теореми нижче що є Ліндебергом – Леві CLT. Я не розумію, чому на лівій стороні є . І Ляпунов CLT каже але чому не ? Хто-небудь сказав би мені, що це за фактори, такі \ sqrt {n} та \ frac {1} {s_n} ? як ми …

36 central-limit-theorem  intuition 

Це повідомлення у статті Reuter від 25.02.2019 наразі в усіх новинах: Докази для техногенного глобального потепління вражає "золотим стандартом" [Вчені] заявили, що впевненість у тому, що людська діяльність піднімає тепло на поверхні Землі, досягла рівня "п’ять сигм", статистичний датчик означає, що існує лише шанс на мільйон, що сигнал з’явиться, якби …

35 p-value  intuition  application  communication  climate 

Яка різниця між кінцевою та нескінченною дисперсією? Мої статистичні знання досить елементарні; Тут не дуже допомогла Wikipedia / Google.

33 variance  intuition  partial-moments 

Формула умовної ймовірності виникнення огляду на те, що стався , є:AA\text{A}BB\text{B}P(A | B)=P(A∩B)P(B).P(A | B)=P(A∩B)P(B). P\left(\text{A}~\middle|~\text{B}\right)=\frac{P\left(\text{A} \cap \text{B}\right)}{P\left(\text{B}\right)}. Мій підручник пояснює інтуїцію, що стоїть за цим, з точки зору діаграми Венна. Зважаючи на те, що стався, єдиний спосіб виникнення - це подія потрапити в перетин та .BB\text{B}AA\text{A}AA\text{A}BB\text{B} У цьому випадку, …

30 probability  conditional-probability  intuition 

Узагальнені моделі добавок - це такі, де наприклад. функції плавні, і їх слід оцінити. Зазвичай пенальними шліцами. MGCV - це пакет в R, який робить це, і автор (Simon Wood) пише книгу про свій пакет із прикладами R. Ruppert та ін. (2003) написати набагато доступнішу книгу про простіші версії того …

30 r  nonparametric  interaction  splines  intuition 

Припустимо, у нас є випадкова величина . Якщо були істинним параметром, функцію вірогідності слід максимізувати, а похідну дорівнює нулю. Це основний принцип, що стоїть за оцінкою максимальної ймовірності.X∼f(x|θ)X∼f(x|θ)X \sim f(x|\theta)θ0θ0\theta_0 Як я розумію, інформація про Фішера визначається як I(θ)=E[(∂∂θf(X|θ))2]I(θ)=E[(∂∂θf(X|θ))2]I(\theta) = \Bbb E \Bigg[\left(\frac{\partial}{\partial \theta}f(X|\theta)\right)^2\Bigg ] Таким чином, якщо - істинний …

29 bayesian  maximum-likelihood  likelihood  intuition  fisher-information 

Я намагаюся зрозуміти статтю про прогнозування електричного навантаження, але я борюся з концепціями всередині, особливо з моделлю SARIMAX . Ця модель використовується для прогнозування навантаження і використовує багато статистичних понять, які я не розумію (я студент з низьких студій інформатики - ви можете вважати мене лайперсоном у статистиці). Мені не …

27 regression  time-series  arima  autoregressive  intuition 

Яка інтуїтивно зрозуміла різниця між випадковою змінною, що сходиться у ймовірності, порівняно з випадковою змінною, що сходить у розподілі? Я прочитав численні визначення та математичні рівняння, але це не дуже допомагає. (Будь ласка, майте на увазі, я студент, який вивчає економетрику.) Як випадкова змінна може сходитися до одного числа, а …

26 distributions  random-variable  convergence  intuition