Запитання з тегом «intuition»

Який розподіл коефіцієнта визначення, або R у квадраті, , в лінійній одновимірній множинній регресії за нульовою гіпотезою ?R2R2R^2H0:β=0Н0: β= 0H_0:\beta=0 Як це залежить від кількості предикторів та кількості вибірок ? Чи існує вираз закритої форми для режиму цього розподілу?kкkn>kn > kn>k Зокрема, у мене є відчуття, що для простої регресії …

26 regression  mathematical-statistics  r-squared  intuition 

Я знаю, що лінійну регресію можна розглядати як "лінію, вертикально найближчу до всіх точок" : Але є й інший спосіб побачити це, візуалізуючи простір стовпців, як "проекцію на простір, що охоплюється стовпцями коефіцієнта матриці" : Моє запитання: у цих двох інтерпретаціях, що відбувається, коли ми використовуємо пенізовану лінійну регресію, як …

26 regression  intuition  geometry 

Цитуючи чудову відповідь Гунга Нібито дослідник одного разу звернувся до Фішера з «незначними» результатами, запитавши його, що йому робити, і Фішер сказав: «Іди, отримай більше даних». З точки зору Неймана-Пірсона, це кричуще хакерство, але чи є випадки використання, коли підхід Фішера "отримати більше даних" має сенс?ppp

26 hypothesis-testing  p-value  intuition  philosophical 

Я намагаюся краще зрозуміти стандартне відхилення. З того, що я розумію, він є репрезентативним для середнього значення відмінностей набору спостережень у наборі даних від середнього значення для цього набору даних. Однак він НЕ насправді дорівнює середнім різницям, оскільки надає більшої ваги спостереженням далі від середнього. Скажіть, у мене така сукупність …

26 standard-deviation  intuition 

Скажіть, я їв гамбургери кожен вівторок роками. Можна сказати, що я їдаю гамбургери 14% часу, або що ймовірність того, що я з'їм гамбургер за даний тиждень, становить 14%. Які основні відмінності між ймовірностями та пропорціями? Чи є ймовірність очікуваною пропорцією? Чи вірогідні ймовірності та пропорції гарантовані?

25 probability  intuition 

Це може бути важко знайти, але я хотів би, щоб читати добре пояснив приклад ARIMA , що використовує мінімальну математику розширює дискусію поза побудовою моделі на використання цієї моделі для прогнозування конкретних випадків використовує графіку, а також числові результати для характеристики відповідності між прогнозованими та фактичними значеннями.

25 time-series  arima  intuition 

Оцінка щільності вікна Парзен описується як p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh)p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh) p(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{1}{h^2} \phi \left(\frac{x_i - x}{h} \right) де - кількість елементів у векторі, - вектор, - щільність вірогідності , - розмірність вікна Парцен, а - функція вікна.nnnxxxp(x)p(x)p(x)xxxhhhϕϕ\phi Мої запитання: Яка основна відмінність між функцією вікна Парцена та іншими функціями щільності, такими як Гауссова …

24 pdf  kernel-smoothing  intuition  density-estimation 

Я використав принцип максимальної ентропії для обгрунтування використання декількох розподілів у різних налаштуваннях; однак мені ще не вдається сформулювати статистичну, на відміну від інформаційно-теоретичної інтерпретації максимальної ентропії. Іншими словами, що означає максимізація ентропії щодо статистичних властивостей розподілу? Хтось наткнувся чи, можливо, виявив собі статистичну інтерпретацію макс. ентропійні розподіли, які не …

23 distributions  entropy  intuition  information-theory  maximum-entropy 

Чи може хтось, будь-ласка, пояснити достатню статистику дуже елементарними термінами? Я походжу з інженерного досвіду, і я пережив багато речей, але не зміг знайти інтуїтивного пояснення.

23 machine-learning  mathematical-statistics  intuition 

Я намагався розвинути на основі інтуїції розуміння теореми Байєса з точки зору попередньої , задньої , вірогідності та граничної ймовірності. Для цього я використовую таке рівняння: де являє собою гіпотезу чи переконання, а являє собою дані чи докази. Я зрозумів поняття заднього - це об'єднавча сутність, яка поєднує попередню віру …

22 bayesian  likelihood  intuition 

Чому в «Методі моментів» ми прирівнюємо вибіркові моменти до моментів популяції для пошуку оцінювача точки? Де логіка цього лежить?

21 intuition  method-of-moments 

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 

У нас є багато хороших дискусій про ідеальне розділення в логістичній регресії. Такі як, Логістична регресія в R призвели до ідеального роз'єднання (феномен Хока-Доннера). А тепер що? і логістична регресійна модель не збігається . Я особисто все ще вважаю, що це не інтуїтивно, чому це буде проблема і чому додавання …

20 logistic  generalized-linear-model  optimization  intuition  separation 

Я знаю визначення матриці симетричного позитивного певного (SPD), але хочу зрозуміти більше. Чому вони такі важливі, інтуїтивно? Ось що я знаю. Що ще? Для даних даних матриця ко-дисперсії - SPD. Матриця ко-дисперсії є важливою метрикою, див. Цей чудовий пост для інтуїтивного пояснення. Квадратична форма випукла, якщо SPD. Опуклість - це …

20 mathematical-statistics  optimization  covariance-matrix  intuition  linear-algebra 

Інтуїтивно зрозумілим є середнє значення лише середнього рівня спостережень. Різниця полягає в тому, наскільки ці спостереження різняться від середнього значення. Мені хотілося б знати, чому інверсія дисперсії відома як точність. Яку інтуїцію ми можемо зробити з цього? І чому матриця точності настільки ж корисна, як матриця коваріації при багатоваріантному (нормальному) …

20 normal-distribution  multivariate-analysis  terminology  intuition