Thống kê và dữ liệu lớn

Các biến đầu vào của tôi có kích thước khác nhau. Một số biến là số thập phân trong khi một số là hàng trăm. Có cần thiết phải căn giữa (trừ trung bình) hoặc tỷ lệ (chia cho độ lệch chuẩn) các biến đầu vào này để làm cho …

16 random-forest  standardization  data-preprocessing  centering 

Trong nghiên cứu của tôi, tôi sẽ đo khối lượng công việc với một vài số liệu. Với biến thiên nhịp tim (HRV), hoạt động điện da (EDA) và với thang đo chủ quan (IWS). Sau khi chuẩn hóa, IWS có ba giá trị: Khối lượng công việc thấp hơn …

16 r  logistic  lme4-nlme  ordered-logit  polr 

Tôi tự hỏi nếu có bất kỳ mối quan hệ giữa 3 biện pháp này. Tôi dường như không thể tạo mối liên hệ giữa chúng bằng cách tham khảo các định nghĩa (có thể vì tôi chưa quen với các định nghĩa này và đang có một chút thời …

16 correlation  z-score  cosine-similarity 

Số lượng bộ lọc trong một lớp chập truyền tải những gì? Làm thế nào con số này ảnh hưởng đến hiệu suất hoặc chất lượng của kiến ​​trúc? Ý tôi là chúng ta có nên luôn chọn số lượng bộ lọc cao hơn không? những gì tốt của họ? …

16 deep-learning  conv-neural-network 

Đây có phải là những quy ước đơn thuần về phong cách (dù được in nghiêng hay không in nghiêng), hay có sự khác biệt đáng kể về ý nghĩa của các ký hiệu này? Có những ký hiệu nào khác có nghĩa là " xác suất " cần được …

16 probability  notation 

Trong các mô hình tuyến tính, chúng ta cần kiểm tra xem có tồn tại mối quan hệ giữa các biến giải thích hay không. Nếu chúng tương quan quá nhiều thì có sự cộng tuyến (nghĩa là các biến giải thích một phần cho nhau). Tôi hiện chỉ xem …

16 correlation  linear-model  multicollinearity 

Sự khác biệt giữa trực giác đằng sau các bản phân phối Gamma và Weibull là gì? Có bất kỳ mối quan hệ giữa hai mật độ? Giúp đỡ một cách tử tế.

16 gamma-distribution  weibull 

Giá trị AUC-ROC có thể nằm trong khoảng 0-0,5 không? Mô hình có bao giờ xuất giá trị từ 0 đến 0,5 không?

16 roc  model-evaluation  auc 

Hãy nói rằng chúng ta có một mô hình mod <- Y ~ X*Condition + (X*Condition|subject) # Y = logit variable # X = continuous variable # Condition = values A and B, dummy coded; the design is repeated # so all participants go through both Conditions # subject = …

16 mixed-model  lme4-nlme  overfitting  singular 

Marginal thường đề cập đến một cái gì đó là một hiệu ứng nhỏ, một cái gì đó ở bên ngoài của một hệ thống lớn hơn. Nó có xu hướng làm giảm tầm quan trọng của bất cứ điều gì được mô tả là "cận biên". Vậy làm thế …

15 probability  terminology 

Đã có một bài đăng trên trang web này nói về cùng một vấn đề: Tại sao co rút hoạt động? Nhưng, mặc dù câu trả lời là phổ biến, tôi không tin ý chính của câu hỏi thực sự được giải quyết. Rõ ràng là việc đưa ra một …

15 regularization  ridge-regression  shrinkage 

Câu hỏi chung Giả sử chúng tôi có dữ liệu iid x1x1x_1 , x2x2x_2 , ... phát trực tuyến. Chúng tôi muốn tính toán đệ quy ước tính khả năng tối đa của . Đó là, đã tính toán chúng tôi quan sát một x_n mới và muốn cập nhật …

15 maximum-likelihood  online 

Các hồi quy tuyến tính mô hình làm cho một loạt các giả định rằng hồi quy quantile không, và nếu các giả định của hồi quy tuyến tính được đáp ứng, sau đó trực giác của tôi (và một số kinh nghiệm rất hạn chế) là hồi quy trung …

15 regression  multiple-regression  quantile-regression 

Tôi đang cố gắng mô hình hóa một số dữ liệu về thời gian tàu đến. Tôi muốn sử dụng một bản phân phối ghi lại "tôi càng chờ lâu, tàu càng có khả năng xuất hiện" . Có vẻ như một bản phân phối như vậy sẽ trông giống …

15 distributions  modeling 

Hiện tượng 'phân tán quá mức' trong GLM phát sinh bất cứ khi nào chúng ta sử dụng mô hình hạn chế phương sai của biến trả lời và dữ liệu thể hiện phương sai lớn hơn giới hạn mô hình cho phép. Điều này xảy ra phổ biến khi …

15 generalized-linear-model  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood