Thống kê và dữ liệu lớn

Một mẫu dân số ngẫu nhiên đã được khảo sát. Họ được hỏi nếu họ ăn chay. Nếu họ trả lời có, họ cũng được yêu cầu xác định thời gian họ ăn chay mà không bị gián đoạn. Tôi muốn sử dụng dữ liệu này để tính thời gian …

16 survival  mean  missing-data  survey  weighted-mean 

Tôi đang cố gắng để hiểu rõ hơn về mất log và cách thức hoạt động nhưng có một điều tôi dường như không thể tìm thấy là đưa số mất log vào một số ngữ cảnh. Nếu mô hình của tôi bị mất log 0,5, điều đó có tốt …

16 machine-learning  loss-functions  log-loss 

Tôi đang đọc một bài báo và tôi thấy câu sau: Đối với một martingale nhất định, nếu nó có giới hạn trên hoặc dưới, thì martingale phải hội tụ (như). Vì khả năng luôn luôn là không âm, 0 là giới hạn dưới. "As" là viết tắt của từ …

16 abbreviation 

Tôi có một chút bối rối về việc học tập. Tóm lại, nó chạy các mô hình k và lấy trung bình của các mô hình k này. Làm thế nào có thể đảm bảo rằng trung bình của các mô hình k sẽ tốt hơn bất kỳ mô hình …

16 machine-learning  ensemble 

Mô hình null trong hồi quy là gì và mối quan hệ giữa mô hình null và giả thuyết null là gì? Theo hiểu biết của tôi, nó có nghĩa là Sử dụng "trung bình của biến trả lời" để dự đoán biến phản ứng liên tục? Sử dụng "phân …

16 regression  hypothesis-testing  classification  terminology  model 

Hầu hết mọi người khi nói về các phép biến đổi biến (cho cả biến dự báo và biến trả lời), họ thảo luận về các cách để xử lý độ lệch của dữ liệu (như chuyển đổi nhật ký, chuyển đổi hộp và biến đổi cox, v.v.). Điều tôi …

16 modeling  skewness 

Xem xét biến ngẫu nhiên gamma . Có các công thức gọn gàng cho giá trị trung bình, phương sai và độ lệch:X∼Γ(α,θ)X∼Γ(α,θ)X\sim\Gamma(\alpha, \theta) E[X]Var[X]Skewness[X]=αθ=αθ2=1/α⋅E[X]2=2/α−−√E[X]=αθVar⁡[X]=αθ2=1/α⋅E[X]2Skewness⁡[X]=2/α\begin{align} \mathbb E[X]&=\alpha\theta\\ \operatorname{Var}[X]&=\alpha\theta^2=1/\alpha\cdot\mathbb E[X]^2\\ \operatorname{Skewness}[X]&=2/\sqrt{\alpha} \end{align} Bây giờ hãy xem xét một biến ngẫu nhiên được chuyển đổi log . Wikipedia đưa ra các công …

16 gamma-distribution  skewness  logarithm 

Vấn đề này liên quan đến nghiên cứu trong phòng thí nghiệm của tôi về bảo hiểm robot: Rút ngẫu nhiên nnn số từ tập {1,2,…,m}{1,2,…,m}\{1,2,\ldots,m\} mà không thay thế và sắp xếp các số theo thứ tự tăng dần. 1≤n≤m1≤n≤m1\le n\le m . Từ danh sách được sắp xếp …

16 probability  mathematical-statistics  uniform  combinatorics  order-statistics 

Những cách tiếp cận lý thuyết nào về quan hệ nhân quả mà tôi nên biết với tư cách là một nhà thống kê / kinh tế lượng học ứng dụng? Tôi biết (một chút ít) Mô hình nhân quả Neyman, Rubin (và Roy , Haavelmo , v.v.) Công việc …

16 machine-learning  causality  theory  treatment-effect 

Tôi đang cố gắng sử dụng tổn thất bình phương để phân loại nhị phân trên tập dữ liệu đồ chơi. Tôi đang sử dụng mtcarstập dữ liệu, sử dụng dặm trên mỗi gallon và trọng lượng để dự đoán loại truyền. Biểu đồ bên dưới hiển thị hai loại …

16 r  machine-learning  logistic  optimization  loss-functions 

Trong tài liệu mạng thần kinh, chúng ta thường bắt gặp từ "tenor". Nó khác với một vector? Và từ một ma trận? Bạn đã có ví dụ cụ thể nào làm rõ định nghĩa của nó chưa? Tôi hơi bối rối về định nghĩa của nó. Wikipedia không giúp …

16 neural-networks  terminology  definition  tensor 

Tôi đã học được rằng phân phối chuẩn thông thường là duy nhất bởi vì giá trị trung bình và phương sai được cố định ở mức 0 và 1 tương ứng. Bởi thực tế này, tôi tự hỏi nếu bất kỳ hai biến ngẫu nhiên tiêu chuẩn phải độc …

16 normal-distribution  independence 

Bối cảnh: Rất nhiều nghiên cứu hiện đại trong 4 năm qua (bài alexnet ) dường như đã tránh xa việc sử dụng sơ bộ tổng quát cho các mạng lưới thần kinh để đạt được kết quả phân loại hiện đại. Ví dụ: các kết quả hàng đầu cho …

16 references  deep-learning  rbm  generative-models 

Tôi đã đọc các bài viết sau để xác thực chéo lồng nhau và vẫn không chắc chắn 100% tôi sẽ làm gì với lựa chọn mô hình với xác thực chéo lồng nhau: Xác thực chéo lồng nhau để lựa chọn mô hình Lựa chọn mô hình và xác …

16 cross-validation  scikit-learn  hyperparameter 

Tôi đang cố gắng để hiểu được tuyên bố về bức tranh lớn được đưa ra trong Taleb, 2016, Phân phối tổng hợp các giá trị P chuẩn . Trong đó, Taleb đưa ra lập luận sau đây về tính không đáng tin cậy của giá trị p (theo tôi …

16 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value