Запитання з тегом «self-study»

Я почав з аналізу часових рядів Гамільтона, але я втрачаю безнадійно. Ця книга насправді занадто теоретична для мене, щоб її навчитися самостійно. Хтось має рекомендацію до підручника з аналізу часових рядів, який підходить для самостійного вивчення?

99 time-series  self-study  references 

Я починаю балуватися з використанням glmnetз LASSO регресією , де мій результат становить інтерес дихотомический. Я створив невеликий макетний кадр даних нижче: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Як вони всі версії одного основного статистичного методу?

49 regression  self-study  anova  generalized-linear-model  t-test 

Я тільки починаю самонавчання з аналізу часових рядів. Я помітив, що існує ряд потенційних підводних каменів, які не застосовуються до загальної статистики. Отже, спираючись на Які загальні статистичні гріхи? , Я хотів би запитати: Що таке загальні підводні камені або статистичні гріхи в аналізі часових рядів? Це розроблено як вікі …

46 time-series  self-study 

Мені цікаво, чи має значення інтерпретація, чи трансформуються лише залежні, і залежні, і незалежні, або лише незалежні змінні. Розглянемо випадок log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Я можу трактувати ІV як збільшення відсотка, але як це змінюється, коли я маю log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error або коли …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Нещодавно я натрапив на цю особу: Е[ Є( Y| Х, Z) | Х] = Е[ Y| Х]E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E \left[ E \left(Y|X,Z \right) |X \right] =E \left[Y | X \right] Я, звичайно, знайомий з більш простою версією цього правила, а саме з тим, що Е[ Є( Y| Х) ] =Е( Y)E[E(Y|X)]=E(Y)E \left[ …

43 self-study  conditional-probability  conditional-expectation 

Моє запитання стосується спроби обгрунтувати широко використовуваний метод, а саме прийняття очікуваного значення серії Тейлора. Припустимо, у нас є випадкова величина з додатним середнім та дисперсією . Крім того, у нас є функція, скажімо, .XXXμμ\muσ2σ2\sigma^2log(x)log⁡(x)\log(x) Роблячи розширення Тейлора навколо середнього значення, отримуємо де, як завжди, - st.logXlog⁡X\log XlogX=logμ+X−μμ−12(X−μ)2μ2+13(X−μ)3ξ3X,log⁡X=log⁡μ+X−μμ−12(X−μ)2μ2+13(X−μ)3ξX3, \log X …

42 self-study  mathematical-statistics  expected-value 

Я намагаюся зрозуміти, що схоже між латентним розподілом Діріхле і word2vec для обчислення схожості слів. Як я розумію, LDA карти слів вектора ймовірностей латентних тим, в той час як word2vec відображає їх у вектор дійсних чисел (пов'язаних з сингулярного розкладання точкової взаємної інформації см О. Леві, Ю. Голдберг, «Neural Слово …

39 machine-learning  self-study  natural-language  latent-variable  word2vec 

Який взаємозв'язок між та у наступному сюжеті? На мій погляд, є негативні лінійні відносини, але оскільки у нас багато людей, що пережили, вони дуже слабкі. Чи правий я? Я хочу навчитися пояснювати, як можна пояснити розсіювачі.XYYYХХX

38 self-study  correlation  scatterplot 

Це питання, що випливає з реальної ситуації, на яке я щиро спантеличив її відповідь. Мій син повинен почати початкову школу в Лондоні. Оскільки ми італійці, мені було цікаво дізнатись, скільки італійських дітей вже відвідують школу. Я запитав це до офіцера прийому під час подання заявки, і вона сказала, що в …

37 probability  self-study  average 

Знаменник (неупередженого) оцінювача дисперсії дорівнює n−1n−1n-1 оскільки є nnn спостережень і оцінюється лише один параметр. V(X)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)2n−1V(X)=∑i=1n(Xi−X¯)2n−1 \mathbb{V}\left(X\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)^{2}}{n-1} Тим самим я дивуюсь, чому не повинен знаменник коваріації бути n−2n−2n-2 коли оцінюються два параметри? Cov(X,Y)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)(Yi−Y¯¯¯¯)n−1Cov(X,Y)=∑i=1n(Xi−X¯)(Yi−Y¯)n−1 \mathbb{Cov}\left(X, Y\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)\left(Y_{i}-\overline{Y}\right)}{n-1}

36 self-study  variance  covariance  descriptive-statistics  unbiased-estimator 

Скажімо, у мене багатофакторна нормальна щільність N(μ,Σ)N(μ,Σ)N(\mu, \Sigma) . Я хочу отримати другу (часткову) похідну wrt . Не знаєте, як взяти похідне від матриці.μμ\mu Wiki каже, що приймайте похідний елемент за елементом всередині матриці. Я працюю з наближенням Лапласа Режим - .Θ = μlogPN(θ)=logPN−12(θ−θ^)TΣ−1(θ−θ^).log⁡PN(θ)=log⁡PN−12(θ−θ^)TΣ−1(θ−θ^).\log{P}_{N}(\theta)=\log {P}_{N}-\frac{1}{2}{(\theta-\hat{\theta})}^{T}{\Sigma}^{-1}(\theta-\hat{\theta}) \>.θ^=μθ^=μ\hat\theta=\mu Мені дали як це …

35 self-study  normal-distribution  matrix 

Я бачив тут декілька запитань щодо того, що це означає в простому розумінні, але це занадто непросто для моєї мети. Я намагаюся математично зрозуміти, що означає оцінка AIC. Але в той же час я не хочу жорсткого доказу, який би змусив мене не бачити більш важливих моментів. Наприклад, якби це …

34 self-study  model-selection  aic  entropy  information-theory 

Почну, кажу, що це проблема домашнього завдання прямо з книги. Я витратив пару годин на пошук, як знайти очікувані значення, і визначив, що нічого не розумію. Нехай має CDF . Знайдіть для тих значень для яких існує .XXXF(x)=1−x−α,x≥1F(x)=1−x−α,x≥1F(x) = 1 - x^{-\alpha}, x\ge1E(X)E(X)E(X)αα\alphaE(X)E(X)E(X) Я поняття не маю, як це навіть …

34 self-study  expected-value 

Ось просте статистичне запитання, яке мені дали. Я не дуже впевнений, що це розумію. X = кількість набраних балів в іспиті (багаторазовий вибір і правильна відповідь - це один бал). Чи розподілений X біноміал? Відповідь професора: Так, тому що є лише правильні чи неправильні відповіді. Моя відповідь: Ні, тому що …

31 self-study  binomial