Запитання з тегом «mathematical-statistics»

Чому так часто буває отримання максимальних оцінок ймовірності параметрів, але ви практично ніколи не чуєте про очікувані оцінки параметрів ймовірності (тобто виходячи з очікуваного значення, а не режиму функції ймовірності)? Це в першу чергу з історичних причин, або з більш предметних технічних чи теоретичних причин? Чи будуть суттєві переваги та …

22 probability  mathematical-statistics  maximum-likelihood  optimization  expected-value 

Деякі дистрибутиви мають сполучені пріори, а деякі -. Це розрізнення лише випадковість? Тобто ви займаєтесь математикою, і це працює так чи інакше, але це насправді не говорить вам нічого важливого про розподіл, крім самого факту? Або наявність чи відсутність сполучників попередньо відображає якусь глибшу властивість розподілу? Чи поділяються дистрибутиви зі …

21 bayesian  mathematical-statistics  conjugate-prior 

Мене цікавлять приклади джерел (код R, пакети R, книги, розділи книг, статті, посилання тощо) для вивчення статистичних та математичних понять через R (це може бути і через інші мови, але R - мій улюблений аромат). Завдання полягає в тому, що вивчення матеріалу спирається на програмування, а не лише на те, …

21 r  references  mathematical-statistics 

У підручнику, графічні моделях, експоненціальна сім'ї та варіаційні умовиводах , М. Йордані і М. Уейнрайт обговорюється зв'язок між експонентними родинами і марковскими випадковими полів (неорієнтовані графічні моделями). Я намагаюся краще зрозуміти стосунки між ними за допомогою наступних питань: Чи всі члени ДПС сімей експоненціалів? Чи можуть усі члени родин експоненціалів …

21 mathematical-statistics  graphical-model 

Які розподіли мають рішення закритої форми для максимальної оцінки ймовірності параметрів із вибірки незалежних спостережень?

21 distributions  mathematical-statistics  maximum-likelihood 

Після проведення аналізу основних компонентів (PCA) я хочу спроектувати новий вектор на простір PCA (тобто знайти його координати в системі координат PCA). Я розрахував PCA мовою R за допомогою prcomp. Тепер я повинен мати можливість помножити свій вектор на матрицю обертання PCA. Чи повинні головні компоненти в цій матриці розташовуватися …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

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 

Я робив певну роботу в науці, і розмова прийшла з членом основної групи наукових досліджень, чи може негативна дискретна випадкова величина мати не визначений момент. Я думаю, що він правильний, але не має доказів. Чи може хтось показати / довести це твердження? (або якщо ця претензія не відповідає дійсності) У …

20 mathematical-statistics  expected-value 

Чи є приклад, коли два різних тести, що захищаються, з пропорційною ймовірністю призвели б до помітно різних (і однаково захищаються) висновків, наприклад, де значення p є порядком величин, але потужність до альтернатив аналогічна? Усі приклади, які я бачу, є дуже нерозумними, порівнюючи двочлен з негативним двочленним, де р-значення першого становить …

20 mathematical-statistics  likelihood  philosophical  likelihood-principle 

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 

Статистична математика чи ні? Зважаючи на те, що це всі цифри, здебільшого викладають математичні кафедри, і ви отримуєте математичні заліки за це, мені цікаво, чи просто люди це мають на увазі, як вони говорять про це, напівжартома, як, мовляв, це незначна частина математики чи просто застосовувана математика. Цікаво, чи можна …

20 mathematical-statistics  philosophical 

У мене є випадкова величина де a нормально розподілений . Що я можу сказати про та ? Наближення також буде корисним.N ( μ , σ 2 ) E ( X ) V a r ( X )Х( a ) = журнал( а )X(a)=log⁡(a)X(a) = \log(a)N( μ , σ2)N(μ,σ2)\mathcal N(\mu,\sigma^2)Е( X)E(X)E(X)Va …

20 normal-distribution  mathematical-statistics  random-variable  lognormal  logarithm 

Чи може хтось довести наступний зв’язок між метрикою інформації Фішера та відносною ентропією (або розбіжністю KL) чисто математично суворим способом? D(p(⋅,a+da)∥p(⋅,a))=12gi,jdaidaj+(O(∥da∥3)D(p(⋅,a+da)∥p(⋅,a))=12gi,jdaidaj+(O(‖da‖3)D( p(\cdot , a+da) \parallel p(\cdot,a) ) =\frac{1}{2} g_{i,j} \, da^i \, da^j + (O( \|da\|^3) де a=(a1,…,an),da=(da1,…,dan)a=(a1,…,an),da=(da1,…,dan)a=(a^1,\dots, a^n), da=(da^1,\dots,da^n) , gi,j=∫∂i(logp(x;a))∂j(logp(x;a)) p(x;a) dxgi,j=∫∂i(log⁡p(x;a))∂j(log⁡p(x;a)) p(x;a) dxg_{i,j}=\int \partial_i (\log p(x;a)) \partial_j(\log …

20 mathematical-statistics  kullback-leibler  fisher-information 

мігрували з math.stackexchange . Я обробляю довгий потік цілих чисел і розглядаю можливість відстеження декількох моментів, щоб можна було приблизно обчислити різні відсотки для потоку, не зберігаючи багато даних. Який найпростіший спосіб обчислити відсотки за кілька моментів. Чи є кращий підхід, який передбачає зберігання лише невеликої кількості даних?

20 algorithms  mathematical-statistics  moments 

Для завдання мені було запропоновано надати доказ того, що k-засоби зближуються в обмеженій кількості кроків. Ось що я написав: CCC E ( C )E(C)=∑xmini=1k∥x−ci∥2E(C)=∑xmini=1k‖x−ci‖2E(C)=\sum_{\mathbf{x}}\min_{i=1}^{k}\left\Vert \mathbf{x}-\mathbf{c}_{i}\right\Vert ^{2}E(C)E(C)E(C) Крок 2 позначає крок, який позначає кожну точку даних її найближчим центром кластера, а крок 3 - це крок, на якому центри оновлюються за …

20 mathematical-statistics  k-means