Запитання з тегом «notation»

Запитання про статистичні позначення та математичні позначення, що використовуються в статистиці.

1
Підписка підписки в очікуванні
Яке точне значення підписного позначення в умовних очікуваннях в рамках теорії вимірювань? Ці підписки не відображаються у визначенні умовного очікування, але ми можемо бачити, наприклад, на цій сторінці вікіпедії . (Зауважте, що це було не завжди так, та сама сторінка кілька місяців тому).EX[f(X)]EX[f(X)]\mathbb{E}_X[f(X)] Яким має бути, наприклад, значення з X …


2
Чому існує дві різні логістичні формулювання втрат / позначень?
Я бачив два типи формулювання логістичних втрат. Ми можемо легко показати, що вони однакові, єдиною різницею є визначення мітки yyy . Формулювання / позначення 1, y∈{0,+1}y∈{0,+1}y \in \{0, +1\} : L(y,βTx)=−ylog(p)−(1−y)log(1−p)L(y,βTx)=−ylog⁡(p)−(1−y)log⁡(1−p) L(y,\beta^Tx)=-y\log(p)-(1-y)\log(1-p) де p=11+exp(−βTx)p=11+exp⁡(−βTx)p=\frac 1 {1+\exp(-\beta^Tx)} , де логістична функція відображає дійсне числоβTxβTx\beta^T xна 0,1 інтервал. Формулювання / позначення 2, …

3
Чому в машинному навчанні замість підписок використовуються надписи?
Я беру курс Ендрю Нґ з машинного навчання через Coursera . Для рівнянь замість підписок використовуються суперскрипти. Наприклад, у наступному рівнянні замість використовується : x iх( i )x(i)x^{(i)}хixix_i J( θ0, θ1) = 12 м∑i = 1м( годθ( х( i )) - у( i ))2J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))2J(\theta_0, \theta_1) = \frac{1}{2m} \sum\limits_{i=1}^{m}{(h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})^2} …


2
Яке значення має суперскрипт 2 підрозділу 2 у контексті норм?
Я новачок в оптимізації. Я продовжую бачити рівняння , у яких праворуч від норми є суперскрипт 2 та підпис 2. Наприклад, ось рівняння найменших квадратів хв ||Ax−b||22||Ax−b||22 ||Ax-b||^2_2 Я думаю, що я розумію суперскрипт 2: це означає вирівняти значення норми. Але що таке індекс 2? Як я повинен прочитати ці …

4
Чи слід вважати, що в статистиці
Я вивчаю статистику і часто натрапляю на формули, що містять, logі я завжди плутаюся, якщо мені слід тлумачити це як стандартне значенняlog , тобто базу 10, або якщо в статистиці цей символ log зазвичай вважається природним журналом ln. Зокрема, я вивчаю оцінку частоти хорошого Тюрінга як приклад, але моє питання …


1
Походження позначень у стилі Вілкінсона, таких як (1 | id) для випадкових ефектів у формулах змішаних моделей в R
Модельні формули в R, такі як y ~ x + a*b + c:d засновані на так званих позначеннях Вілкінсона : Wilkinson and Rogers 1973, Symbolic Description of Factorial Model for Analysis of Variance . У цьому документі не було обговорено позначень для змішаних моделей (які, можливо, тоді не існували). Отже, …

2
Матричне позначення для логістичної регресії
У лінійній регресії (квадратичні втрати), використовуючи матрицю, ми маємо дуже стисле позначення цілі minimize ∥Ax−b∥2minimize ‖Ax−b‖2\text{minimize}~~ \|Ax-b\|^2 Де - матриця даних, - коефіцієнти, а - відповідь.x bAAAxxxbbb Чи є подібні матричні позначення для цілі логістичної регресії? Усі помічені нами позначення не можуть позбутися суми за всіма точками даних (щось на …

2
Які позначення і чому: , ,
Це просто стилістичні конвенції (курсив чи не курсив), чи існують істотні відмінності в значеннях цих позначень? Чи є інші позначення, що означають " ймовірність ", що слід враховувати в цьому питанні?

1
Позначення оцінювачів (tilde vs. hat)
1. Чи є у статистиці якесь узгодження імен щодо капелюха та символу тильда? Я знайшов β описує блок оцінки для бета ( Вікіпедія ) Але я також знайшов ~ β описує блок оцінки для р ( Wolfram ). Чи є різниця в значенні? В Інтернеті я знайшов якусь різницю, але …
15 notation 

4
Як перетравити статистичний контекст?
По-перше, я припускаю, що не всі активні учасники цього цікавого веб-сайту є статистиками як їхня робота. Інакше питання, яке задається наступним чином, не має сенсу! Я, звичайно, їх поважаю, але мені потрібно пояснення, які є трохи більш практичними, ніж концептуальними. Почну з прикладу з Вікіпедії, щоб визначити point process: Нехай …

4
Припущення щодо регресійного залишкового розподілу
Чому необхідно розміщувати припущення про розподіл на помилках, тобто yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , приϵi∼N(0,σ2)ϵi∼N(0,σ2)\epsilon_{i} \sim \mathcal{N}(0,\sigma^{2}) . Чому б не написати yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} зуi∼ N( Xβ^, σ2)yi∼N(Xβ^,σ2)y_i \sim \mathcal{N}(X\hat{\beta},\sigma^{2}) , де в будь-якому випадку ϵi= уi- у^ϵi=yi−y^\epsilon_i = y_i - \hat{y} . Я бачив, як …

3
Перехід від використання статистичного програмного забезпечення до розуміння математичних рівнянь?
Контекст: Я докторант психології. Як і у багатьох аспірантів з психології, я знаю, як проводити різні статистичні аналізи за допомогою статистичного програмного забезпечення, аж до таких методів, як PCA, класифікаційні дерева та кластерний аналіз. Але це насправді не задовольняє, оскільки, хоча я можу пояснити, чому я робив аналіз та що …

Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.