Запитання з тегом «references»

Відповідно до документації об'єкта StandardScaler в scikit-learn: Наприклад, багато елементів, які використовуються в об'єктивній функції алгоритму навчання (наприклад, ядро ​​RBF в підтримці векторних машин або регуляризатори L1 і L2 лінійних моделей), припускають, що всі функції зосереджені навколо 0 і мають відмінність в одному порядку. Якщо функція має дисперсію, яка на …

9 machine-learning  svm  standard-deviation  mean  references 

У коментарі тут @gung написав: Я вважаю, що вони можуть трохи перекритись (можливо, ~ 25%) і все-таки бути значущими на рівні 5%. Пам’ятайте, що 95% ІС, який ви бачите, призначений для індивідуального АБО, але тест 2 АБО полягає в різниці між ними. Однак якщо вони взагалі не перетинаються, то вони, …

9 logistic  confidence-interval  odds-ratio  references 

В аналізі виживання ви припускаєте, що час виживання rv буде експоненціально розподілений. Враховуючи тепер, що у мене є "результати" iid rv . Тільки деяка частка цих результатів насправді "повністю реалізована", тобто решта спостережень все ще "живі".XiXiX_ix1,…,xnx1,…,xnx_1,\dots,x_nXiXiX_i Якщо я хотів виконати оцінку ML для параметра швидкості розподілу, як я можу використовувати …

9 maximum-likelihood  references  survival  censoring  exponential-family 

Мені цікаво оцінити скоригований коефіцієнт ризику, аналогічний тому, як можна оцінити скоригований коефіцієнт шансів за допомогою логістичної регресії. Деяка література (наприклад, ця ) вказує на те, що використання регресії Пуассона зі стандартними помилками Губера-Уайта є модельним способом зробити це Я не знайшов літератури про те, як коригування на безперервні коваріати …

9 r  references  biostatistics  poisson-regression  relative-risk 

Припустимо, я зробив: н1н1n_1 незалежні випробування з невідомим рівнем успіху p1p1p_1 і спостерігали к1к1k_1 успіхи. н2н2n_2 незалежні випробування з невідомим рівнем успіху p2p2p_2 і спостерігали к2к2k_2 успіхи. Якщо, зараз p1=p2= : сторp1=p2=:pp_1 = p_2 =: p але досі невідома, ймовірність р (к2)p(к2)p(k_2) спостерігати к2к2k_2 для даної к1к1k_1(або навпаки) пропорційна , …

9 hypothesis-testing  binomial  references 

Я знаю, що це питання було задано раніше: Довідник з екологічних досліджень, але це не те, що я шукаю. Що я шукаю, якщо хтось може порекомендувати гарну книгу (або канонічну довідку) про статистичну екологію? Я дуже добре розумію статистику, щоб книга могла бути справді на будь-якому рівні. Я б використовував …

9 self-study  references  ecology 

Існує більше явищ, до яких може бути застосовано експериментальний дизайн, ніж є альтернативні діючі стратегії проектування. Це має бути правдою, хоча існує безліч способів правильно розробити експеримент. Які найкращі "проблеми", які справді демонструють цінність та нюанс для різних типів оптимального проектування експериментів? (A, D, E, C, V, phi, ....) Чи …

9 experiment-design  references  optimal 

Мені хотілося б обернути голову навколо цієї теми, але навчитися з довідок та навчальних посібників важко, оскільки існує багато прогалин, які зазвичай заповнюються підручниками. Якщо це важливо, я маю відносно сильний математичний досвід, як і докторський ступінь. з прикладної математики (CFD, якщо бути точнішим).

9 bayesian  nonparametric  references  nonparametric-bayes 

Назвіть декілька найкращих книг для вивчення i) мінливості одновимірних та багатоваріантних змінних (реальних, лічильних даних) у просторовій області. ii) вибірку одноваріантної або багатоваріантної змінної на основі її розподілу в просторових місцях. (Просторовий відбір проб коротко)

9 sampling  mathematical-statistics  references  spatial 

Виходячи з суворого досвіду аналізу та сучасної теорії ймовірностей, я вважаю, що баєсівська статистика є простою і зрозумілою, а частолістська статистика неймовірно заплутаною та неінтуїтивною. Здається, що часто відвідувачі ведуть байесівські статистичні дані, за винятком "таємних пріорів", які недостатньо вмотивовані або ретельно визначені. З іншого боку, багато чудових статистиків, які …

9 references  frequentist  intuition 

Наступні трансплантати взяті з цієї статті . Я новачок у завантажувальній програмі та намагаюся реалізувати параметричне, напівпараметричне та непараметричне завантажувальне завантаження для лінійної змішаної моделі з R bootпакетом. R код Ось мій Rкод: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) boot.fn …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Давайте націлимось на деякі на вступному рівні, деякі статті та деякі підручники. Застосовується корисніше, в тому числі і R-код чудовий. Дякую!

9 sampling  references  survey-weights  survey-sampling 

Мій набір даних складається із загальної смертності чи виживання організму на трьох типах ділянок, прибережних, середніх каналів та офшорних. Цифри в таблиці нижче представляють кількість сайтів. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 Мені хотілося б дізнатися, чи кількість сайтів, де 100% смертність сталася, …

9 logistic  multiple-comparisons  chi-squared  r  text-mining  clustering  classification  feature-selection  unsupervised-learning  time-series  references  mode  hypothesis-testing  confidence-interval  bootstrap  normal-distribution  order-statistics  correlation  statistical-significance  spss  bayesian  beta-binomial 

Я шукаю грунтовну довідку (або посилання) на методики чисельної оптимізації, спрямовані на статистиків, тобто вона застосовуватиме ці методи до деяких стандартних інфекційних проблем (наприклад, MAP / MLE у звичайних моделях). Такі речі, як градієнтний спуск (прямий і стохастичний), ЕМ та його витоки / узагальнення, імітований відпал тощо. Я сподіваюся, що …

9 estimation  references  optimization 

Отже, у мене є 16 випробувань, в яких я намагаюся ідентифікувати людину з біометричної ознаки за допомогою дистанції Hamming. Мій поріг встановлено на 3,5. Мої дані нижче, і лише пробна версія 1 - справжнє Позитивне: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction