Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi có biểu đồ sau của dữ liệu đếm. Và tôi muốn phù hợp với một phân phối rời rạc cho nó. Tôi không chắc làm thế nào tôi nên đi về điều này. Trước tiên tôi có nên áp dụng phân phối rời rạc hay không, giả sử phân …

17 r  poisson-distribution  discrete-data  computational-statistics  negative-binomial 

Bản chất của câu hỏi của tôi là: Đặt là biến ngẫu nhiên bình thường đa biến với trung bình và ma trận hiệp phương sai . Đặt , tức là . Làm cách nào để so sánh AIC của mô hình phù hợp với việc thực hiện được quan …

17 data-transformation  aic  likelihood 

Trong một vấn đề phân loại văn bản nhỏ mà tôi đang xem xét, Naive Bayes đã thể hiện một hiệu suất tương tự hoặc lớn hơn một SVM và tôi đã rất bối rối. Tôi đã tự hỏi những yếu tố nào quyết định chiến thắng của một thuật …

17 machine-learning  classification  svm  naive-bayes 

Tôi tự hỏi sự khác biệt giữa phân phối chuẩn chuẩn đa biến và copula Gauss là gì khi tôi nhìn vào hàm mật độ chúng có vẻ giống nhau đối với tôi. Vấn đề của tôi là tại sao copula Gaussian được giới thiệu hoặc những gì có lợi …

17 normal-distribution  copula 

Làm thế nào tôi có thể hiểu hạt nhân RBF trong SVM làm gì? Ý tôi là tôi hiểu các phép toán, nhưng có cách nào để có cảm giác khi hạt nhân này sẽ hữu ích không? Kết quả từ kNN có liên quan đến SVM / RBF do …

17 svm  kernel-trick 

Với một căn hộ trước, các công cụ ước tính ML (thường xuyên - khả năng tối đa) và MAP (Bayesian - tối đa một posteriori) trùng khớp. Tuy nhiên, nhìn chung hơn, tôi đang nói về các công cụ ước tính điểm được coi là tối ưu hóa của …

17 bayesian  estimation  loss-functions  frequentist  decision-theory 

Trước khi tôi hỏi câu hỏi của mình, hãy để tôi cung cấp cho bạn một chút nền tảng về những gì tôi biết về thống kê để bạn hiểu rõ hơn về các loại tài nguyên mà tôi đang tìm kiếm. Tôi là một sinh viên tốt nghiệp ngành …

17 mathematical-statistics  references 

Phương sai trọng số không thiên vị đã được giải quyết ở đây và những nơi khác nhưng dường như vẫn có một sự nhầm lẫn đáng ngạc nhiên. Dường như có một sự đồng thuận đối với công thức được trình bày trong liên kết đầu tiên cũng như …

17 variance  weighted-mean  weighted-data 

Tôi muốn thực hiện phân tích ANCOVA về dữ liệu liên quan đến mật độ biểu sinh thực vật. Đầu tiên, tôi muốn biết liệu có sự khác biệt về mật độ thực vật giữa hai độ dốc, một N và một S hay không, nhưng tôi có các dữ …

17 r  ancova 

Trong cuốn sách "Phân loại mẫu và học máy" của Đức cha, nó mô tả một kỹ thuật để chính quy hóa trong bối cảnh của các mạng lưới thần kinh. Tuy nhiên, tôi không hiểu một đoạn mô tả rằng trong quá trình đào tạo, số bậc tự do …

17 machine-learning  neural-networks  regularization  degrees-of-freedom 

Tôi đã có một bộ dữ liệu về các thử nghiệm nông nghiệp. Biến phản ứng của tôi là tỷ lệ đáp ứng: log (điều trị / kiểm soát). Tôi quan tâm đến những gì làm trung gian cho sự khác biệt, vì vậy tôi đang chạy hồi quy meta …

17 missing-data  meta-analysis  multiple-imputation  meta-regression 

Bất cứ ai có thể cho tôi biết chính xác những gì một phân tích xác nhận chéo cho kết quả? Đây chỉ là độ chính xác trung bình hay nó cung cấp cho bất kỳ mô hình nào với các tham số được điều chỉnh? Bởi vì, tôi đã …

17 cross-validation 

Giả sử bạn đang ở trong thư viện của khoa thống kê và bạn bắt gặp một cuốn sách có hình ảnh sau ở trang đầu. Bạn có thể sẽ nghĩ rằng đây là một cuốn sách về những điều hồi quy tuyến tính. Điều gì sẽ là bức tranh …

17 mixed-model 

Tôi biết rằng và đây là khoảng cách tôi có được khi tính toán phương sai:β0^=y¯−β1^x¯β0^=y¯−β1^x¯\hat{\beta_0}=\bar{y}-\hat{\beta_1}\bar{x} Var(β0^)=Var(y¯−β1^x¯)=Var((−x¯)β1^+y¯)=Var((−x¯)β1^)+Var(y¯)=(−x¯)2Var(β1^)+0=(x¯)2Var(β1^)+0=σ2(x¯)2∑i=1n(xi−x¯)2Var(β0^)=Var(y¯−β1^x¯)=Var((−x¯)β1^+y¯)=Var((−x¯)β1^)+Var(y¯)=(−x¯)2Var(β1^)+0=(x¯)2Var(β1^)+0=σ2(x¯)2∑i=1n(xi−x¯)2\begin{align*} Var(\hat{\beta_0}) &= Var(\bar{y} - \hat{\beta_1}\bar{x}) \\ &= Var((-\bar{x})\hat{\beta_1}+\bar{y}) \\ &= Var((-\bar{x})\hat{\beta_1})+Var(\bar{y}) \\ &= (-\bar{x})^2 Var(\hat{\beta_1}) + 0 \\ &= (\bar{x})^2 Var(\hat{\beta_1}) + 0 \\ &= \frac{\sigma^2 (\bar{x})^2}{\displaystyle\sum\limits_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2} \end{align*} nhưng đó …

17 regression  self-study 

Tôi có dự án phụ này, nơi tôi thu thập dữ liệu các trang web tin tức địa phương ở nước tôi và muốn xây dựng một chỉ số tội phạm và chỉ số bất ổn chính trị. Tôi đã bao gồm phần lấy thông tin của dự án. Kế …

17 machine-learning  classification  text-mining