Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi bối rối về phương pháp khả năng tối đa so với ví dụ tính toán trung bình số học. Khi nào và tại sao khả năng tối đa tạo ra các ước tính "tốt hơn" hơn là ví dụ trung bình số học? Làm thế nào là kiểm chứng …

16 maximum-likelihood 

Tôi tìm thấy một số ưu điểm của phân tích phân biệt và tôi đã có câu hỏi về họ. Vì thế: Khi các lớp được phân tách tốt, các ước tính tham số cho hồi quy logistic không ổn định một cách đáng ngạc nhiên. Hệ số có thể …

16 regression  logistic  multivariate-analysis  discriminant-analysis 

Các pro & nhược điểm của cả hai phương pháp là gì?

16 maximum-likelihood  predictive-models  optimization  gradient-descent 

Tôi đang cố gắng sử dụng Rừng ngẫu nhiên để dự đoán kết quả của một tập dữ liệu cực kỳ mất cân bằng (tỷ lệ lớp thiểu số chỉ khoảng 1% hoặc thậm chí ít hơn). Bởi vì thuật toán Rừng ngẫu nhiên truyền thống giảm thiểu tỷ lệ …

16 r  random-forest 

Chúng ta hãy xem xét vấn đề về việc phân loại bộ dữ liệu MNIST. Theo trang web MNIST của Yann LeCun , 'Ciresan et al.' nhận được 0,23% tỷ lệ lỗi trên bộ kiểm tra MNIST bằng cách sử dụng Mạng thần kinh chuyển đổi. Chúng ta hãy biểu …

16 machine-learning  classification  overfitting  probability-inequalities 

Tôi biết rất ít về Xác suất và Thống kê, và tôi muốn học. Tôi thấy từ "phân phối" được sử dụng ở mọi nơi trong các bối cảnh khác nhau. Ví dụ: một biến ngẫu nhiên rời rạc có "phân phối xác suất". Tôi biết đây là gì. Một …

16 distributions  definition 

Tôi đang tiến hành kiểm tra mức độ phù hợp chi bình phương (GOF) với ba loại và đặc biệt muốn kiểm tra null rằng tỷ lệ dân số trong mỗi loại là bằng nhau (ví dụ: tỷ lệ là 1/3 trong mỗi nhóm): SỐ LIỆU QUAN SÁT Nhóm 1 …

16 hypothesis-testing  chi-squared  goodness-of-fit  post-hoc 

Tôi mới bắt đầu nghiên cứu thống kê và tôi không thể hiểu được trực quan về sự đầy đủ. Nói chính xác hơn tôi không thể hiểu làm thế nào để chỉ ra rằng hai đoạn văn sau là tương đương nhau: Một cách thô sơ, được đưa ra …

16 sufficient-statistics 

Nếu chúng ta bắt đầu với một tập hợp dữ liệu , áp dụng Lasso cho nó và thu được giải pháp β L , chúng ta có thể áp dụng Lasso một lần nữa cho tập dữ liệu ( X S , Y ) , trong đó S là …

16 regression  optimization  lasso  regularization  shrinkage 

Như đã giải thích trong tài liệu hướng dẫn khóa học này (trang 1) , một mô hình tuyến tính có thể được viết dưới dạng: y=β1x1+⋯+βpxp+εi,y=β1x1+⋯+βpxp+εi, y = \beta_1 x_{1} + \cdots + \beta_p x_{p} + \varepsilon_i, Trong đó yyy là biến trả lời và xixix_{i} là biến giải …

16 regression  generalized-linear-model  data-transformation  linear-model 

Trong hồi quy Lasso hoặc sườn núi, người ta phải xác định một tham số co rút, thường được gọi bằng hoặc α . Giá trị này thường được chọn thông qua xác nhận chéo bằng cách kiểm tra một loạt các giá trị khác nhau trên dữ liệu huấn …

16 regression  lasso  regularization  ridge-regression  penalized 

Làm thế nào để bạn ước tính mô hình dự báo phù hợp cho một chuỗi thời gian bằng cách kiểm tra trực quan các lô ACF và PACF? Cái nào (tức là ACF hoặc PACF) nói với AR hoặc MA (hoặc cả hai)? Phần nào của biểu đồ cho …

16 r  time-series  forecasting  acf-pacf 

Câu hỏi của tôi là: Các mô hình tuyến tính tổng quát (GLM) có được đảm bảo hội tụ đến mức tối đa toàn cầu không? Nếu vậy, tại sao? Hơn nữa, có những ràng buộc nào trên hàm liên kết để đảm bảo độ lồi? Sự hiểu biết của …

16 generalized-linear-model  optimization  convergence  exponential-family 

Trong R, tôi sử dụng ldachức năng từ thư viện MASSđể làm phân loại. Theo tôi hiểu LDA, đầu vào xxx sẽ được gán nhãn , tối đa hóa , phải không?yyyp(y|x)p(y|x)p(y|x) Nhưng khi tôi phù hợp với mô hình, trong đó y = D i r e c t …

16 r  discriminant-analysis  inference 

Các yêu cầu ổn định của việc sử dụng hồi quy với lỗi ARIMA (hồi quy động) cho suy luận là gì? Cụ thể, tôi có một biến kết quả liên tục không cố định , một biến dự đoán liên tục không cố định và một chuỗi xử lý …

16 regression  time-series  arima  stationarity