Thống kê và dữ liệu lớn

Những phân phối nào có giải pháp dạng đóng cho ước tính khả năng tối đa của các tham số từ một mẫu quan sát độc lập?

21 distributions  mathematical-statistics  maximum-likelihood 

Câu hỏi này không có khả năng giúp bất kỳ du khách nào trong tương lai; nó chỉ liên quan đến một khu vực địa lý nhỏ, một thời điểm cụ thể hoặc một tình huống cực kỳ hẹp mà thường không áp dụng được cho khán giả trên toàn …

21 r  gbm 

Tôi đã chạy Mô hình hỗn hợp tuyến tính tổng quát trong R và bao gồm hiệu ứng tương tác giữa hai yếu tố dự đoán. Sự tương tác là không đáng kể, nhưng cả hai tác dụng chính (hai yếu tố dự đoán) đều có. Bây giờ nhiều ví …

21 logistic  mixed-model  interaction  interpretation  regression-coefficients 

Phân tích thành phần chính chức năng (FPCA) là điều tôi đã vấp ngã và không bao giờ hiểu được. Cái này chủ yếu là gì? Xem "Khảo sát phân tích thành phần chính chức năng" của Thương, 2011 và tôi đang trích dẫn: PCA gặp khó khăn nghiêm trọng …

21 time-series  pca  dimensionality-reduction 

Tôi đang gặp vấn đề trong việc hiểu khái niệm về một biến ngẫu nhiên là một hàm. Tôi hiểu cơ học (tôi nghĩ) nhưng tôi không hiểu động lực ... Nói là một bộ ba xác suất, trong đó , là phép đo Borel- trong khoảng đó và là …

21 probability  random-variable  measure-theory 

Tôi đã học được rằng cỡ mẫu nhỏ có thể dẫn đến không đủ nguồn và lỗi loại 2. Tuy nhiên, tôi có cảm giác rằng các mẫu nhỏ thường có thể không đáng tin cậy và có thể dẫn đến bất kỳ loại kết quả nào một cách tình …

21 hypothesis-testing  small-sample 

Lý lịch Một trong những phổ biến nhất là sử dụng yếu trước khi vào đúng là nghịch đảo-gamma với các thông số (Gelman 2006) .α=0.001,β=0.001α=0.001,β=0.001\alpha =0.001, \beta=0.001 Tuy nhiên, phân phối này có một CI 90% khoảng .[3×1019,∞][3×1019,∞][3\times10^{19},\infty] library(pscl) sapply(c(0.05, 0.95), function(x) qigamma(x, 0.001, 0.001)) [1] 3.362941e+19 Inf Từ …

21 bayesian  multilevel-analysis  prior 

Câu hỏi này đã có câu trả lời ở đây : Làm thế nào có thể thay đổi trong chức năng chi phí là tích cực? (1 câu trả lời) Tôi nên làm gì khi mạng lưới thần kinh của tôi không học? (5 câu trả lời) Đóng cửa tháng …

21 machine-learning  neural-networks  loss-functions  rnn  training-error 

Chúng tôi định nghĩa kiến ​​trúc nút cổ chai là loại được tìm thấy trong bài báo ResNet , trong đó [hai lớp đối lưu 3x3] được thay thế bằng [một đối tượng 1x1, một đối tượng 3x3 và một lớp đối lưu 1x1 khác]. Tôi hiểu rằng các lớp …

21 residuals  deep-learning  conv-neural-network 

Đây là câu hỏi cũ của tôi Tôi muốn hỏi liệu ai đó có biết sự khác biệt (nếu có bất kỳ sự khác biệt nào) giữa các mô hình Hidden Markov (HMM) và Bộ lọc hạt (PF) hay không, và do đó, chúng tôi sử dụng thuật toán nào. …

21 machine-learning  self-study  hidden-markov-model  kalman-filter  particle-filter 

Dữ liệu có nhiều tính năng (ví dụ 100) và số lượng phiên bản là 100.000. Dữ liệu còn thưa thớt. Tôi muốn phù hợp với dữ liệu bằng cách sử dụng hồi quy logistic hoặc svm. Làm cách nào để biết liệu các tính năng là tuyến tính hay …

21 machine-learning  logistic  svm  data-mining 

Người ta thường đề cập rằng các đơn vị tuyến tính chỉnh lưu (ReLU) có các đơn vị phần mềm thay thế bởi vì chúng là tuyến tính và nhanh hơn để tính toán. Liệu softplus nó vẫn có lợi thế gây ra sự thưa thớt hay bị hạn chế …

21 machine-learning  neural-networks 

Tôi có một số dữ liệu cơ bản về giảm phát thải và chi phí cho mỗi chiếc xe: q24 <- read.table(text = "reductions cost.per.car 50 45 55 55 60 62 65 70 70 80 75 90 80 100 85 200 90 375 95 600 ",header = TRUE, sep = …

21 r  self-study  exponential  starting-values 

Tối đa của X1,…,Xn.∼X1,…,Xn.∼X_1,\dots,X_n. \sim iid Standardnormals hội tụ vào Phân phối Gumbel tiêu chuẩn theo Lý thuyết giá trị cực đoan . Làm thế nào chúng ta có thể chỉ ra điều đó? Chúng ta có P(maxXi≤x)=P(X1≤x,…,Xn≤x)=P(X1≤x)⋯P(Xn≤x)=F(x)nP(maxXi≤x)=P(X1≤x,…,Xn≤x)=P(X1≤x)⋯P(Xn≤x)=F(x)nP(\max X_i \leq x) = P(X_1 \leq x, \dots, X_n \leq x) = …

21 probability  normal-distribution  convergence  extreme-value 

Cụ thể, giả sử tôi có hai sự kiện, A và B và một số tham số phân phối và tôi muốn xem .P ( A | B , θ )θθ \theta P(A|B,θ)P(A|B,θ)P(A | B,\theta) Vì vậy, định nghĩa đơn giản nhất về xác suất có điều kiện là, đưa …

21 probability  conditional-probability