Запитання з тегом «references»

Питання, що шукають зовнішніх посилань (книги, документи тощо) про певну тему. Завжди завжди використовуйте більш конкретний тег.

3
Перевірка нелінійності в логістичній регресії (або інших формах регресії)
Одним із припущень логістичної регресії є лінійність у логіті. Отож, коли я почав працювати і працюю, я перевіряю нелінійність за допомогою тесту Box-Tidwell. Один з моїх безперервних прогнозів (X) випробував позитивність на нелінійність. Що я повинен зробити далі? Оскільки це порушення припущень, я повинен позбутися передбачувача (X) або включити нелінійне …
3
Книга рекомендацій для початківців щодо розподілу ймовірностей
Я вивчаю машинне навчання, і кожна книга, яку я відкриваю, натрапляю на розподіл чі-квадрата, гамма-функцію, t-розподіл, гауссова тощо. Кожна книга, яку я відкрив до цього часу, визначає лише те, що таке розподіли: вони не пояснюють і не дають інтуїції, звідки беруться конкретні формули для функцій. Наприклад, чому розподіл чі-квадрата таким, …
5
Як виконати імпутацію значень у дуже великій кількості точок даних?
У мене дуже великий набір даних, і близько 5% випадкових значень відсутні. Ці змінні співвідносяться між собою. Наступний приклад набору даних R - це лише іграшковий приклад з манекено-корельованими даними. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
3
Математична база для алгоритмів видобутку даних та штучного інтелекту
Не могли б ви дати мені уточнення щодо алгоритмів видобутку даних та штучного інтелекту? Яку базу математики вони використовували? Не могли б ви дати мені вихідну точку з математики для розуміння цих типів алгоритмів?
5
Чи стверджують, що байєсисти коли-небудь існують випадки, коли їхній підхід узагальнює / збігається з частістським підходом?
Чи заперечують Байєси, що їхній підхід узагальнює частістський підхід, тому що можна використовувати неінформативні пріори і, отже, можна відновити типову структуру частолістської моделі? Чи може хтось направити мене до місця, де я можу прочитати про цей аргумент, якщо він справді використовується? РЕДАКТУВАННЯ: Можливо, це запитання не точно так, як я …
4
Довідники для консультацій зі статистиками, які пропонують своїм клієнтам
Це питання ілюструє труднощі людини опановувати статистику та ймовірність самостійно, за умови слабко розвинених ресурсів, таких як Вікіпедія. Мені прийшло в голову, що консультації зі статистиками, а їх тут небагато, можуть звичайно стикатися з проблемою пояснення клієнтові певних понять і методів. Це зворотний бік педагогічної монети. Коли хтось освоїв цю …
9
Книга для широкого та концептуального огляду статистичних методів
Мене дуже цікавить потенціал статистичного аналізу для моделювання / прогнозування / оцінки функцій тощо. Однак я мало що про це знаю, і мої математичні знання все ще досить обмежені - я молодший студент з програмної інженерії. Я шукаю книгу, яка б почала мене починати з певних речей, про які я …
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 …
1
Інтернет, масштабовані статистичні методи
На це надихнула Ефективна лінійна регресія в Інтернеті , що мені здалося дуже цікавою. Чи є тексти чи ресурси, присвячені великомасштабним статистичним обчисленням, за допомогою яких обчислення з наборами даних занадто великі, щоб вміститися в основній пам'яті, і, можливо, занадто різноманітні, щоб ефективно підпробовувати. Наприклад, чи можна встановити моделі змішаних …
5
Стандартне посилання на класичну математичну статистику?
Чи може хтось порекомендувати деякі книги, які вважаються стандартними посиланнями на класичну (частоту) статистику? IE, досить вичерпний, а також деякий час існував, щоб помилки друку і помилок у формулах мали шанс перевірити та виправити
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.