Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi nhận ra đây có thể là một câu hỏi có khả năng rộng, nhưng tôi đã tự hỏi liệu có những giả định khái quát nào cho thấy việc sử dụng GAM (mô hình phụ gia tổng quát) trên GLM (mô hình tuyến tính tổng quát) không? Một số …

13 regression  generalized-linear-model  gam 

Hồi quy của yyy trên không cần phải là nguyên nhân nếu có các biến bị bỏ qua ảnh hưởng đến cả và . Nhưng nếu không cho các biến bị bỏ qua và lỗi đo lường, có phải là một hồi quy nguyên nhân? Đó là, nếu mọi biến …

13 regression  bias  causality 

Tôi đã cố gắng tìm hiểu những phân phối nào sẽ được sử dụng trong GLM và tôi hơi bối rối khi sử dụng phân phối bình thường. Trong một phần của sách giáo khoa của tôi, nó nói rằng một bản phân phối bình thường có thể tốt cho …

13 normal-distribution  generalized-linear-model  gamma-distribution  inverse-gaussian-distrib 

Tôi đã nhận thấy rằng trong nhiều ứng dụng thực tế, các phương pháp dựa trên MCMC được sử dụng để ước tính một tham số mặc dù sau đó là phân tích (ví dụ vì các linh mục được liên hợp). Đối với tôi, việc sử dụng các công …

13 bayesian  mcmc  posterior 

Tôi nghĩ rằng điều này là cơ bản, nhưng nói rằng tôi có một biến ngẫu nhiên XXX , là xác suất giống như cho bất kỳ hàm liên tục có giá trị thực ?P ( f ( X ) ≤ f ( a ) ) fP(X≤a)P(X≤a)P(X \leq a)P(f(X)≤f(a))P(f(X)≤f(a))P(f(X) \leq …

13 probability  distributions 

Tôi đang đọc về lựa chọn tập hợp con tốt nhất trong các yếu tố của cuốn sách học thống kê. Nếu tôi có 3 dự đoán , tôi tạo tập con:x1,x2,x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_323=823=82^3=8 Tập hợp con không có dự đoán tập hợp con với bộ dự đoánx1x1x_1 tập hợp con với …

13 regression  feature-selection  lasso  bias-variance-tradeoff 

Nếu tất cả những gì bạn đang làm là lấy mẫu lại từ phân phối theo kinh nghiệm, tại sao không chỉ nghiên cứu phân phối theo kinh nghiệm? Ví dụ, thay vì nghiên cứu tính biến thiên bằng cách lấy mẫu lặp đi lặp lại, tại sao không chỉ …

13 machine-learning  mathematical-statistics  sampling  bootstrap  resampling 

Trong nhiều bài báo xem xét các phương pháp điều trị và kết quả, tôi thấy các bảng (thường là "bảng 1") về các biến có thể được gọi là biến phiền toái (thường là nhân khẩu học, đôi khi là điều kiện y tế) với các xét nghiệm về …

13 equivalence  controlling-for-a-variable 

Bayesian Deep Learning là gì và nó liên quan đến thống kê Bayes truyền thống và Deep Learning truyền thống như thế nào? Các khái niệm chính và toán học liên quan là gì? Tôi có thể nói đó chỉ là số liệu thống kê bayes không tham số không? …

13 bayesian  deep-learning 

Có phân phối hay tôi có thể làm việc từ một phân phối khác để tạo phân phối như thế trong hình ảnh bên dưới (xin lỗi cho các bản vẽ xấu)? trong đó tôi đưa ra một số (0,2, 0,5 và 0,9 trong các ví dụ) cho vị trí …

13 distributions  normal-distribution 

Hãy Y1,Y2,Y3Y1,Y2,Y3Y_1,Y_2,Y_3 và Y4Y4Y_4 có bốn biến ngẫu nhiên mà E(Y1)=θ1−θ3; E(Y2)=θ1+θ2−θ3; E(Y3)=θ1−θ3; E(Y4)=θ1−θ2−θ3E(Y1)=θ1−θ3; E(Y2)=θ1+θ2−θ3; E(Y3)=θ1−θ3; E(Y4)=θ1−θ2−θ3E(Y_1)=\theta_1-\theta_3;\space\space E(Y_2)=\theta_1+\theta_2-\theta_3;\space\space E(Y_3)=\theta_1-\theta_3;\space\space E(Y_4)=\theta_1-\theta_2-\theta_3 , nơiθ1,θ2,θ3θ1,θ2,θ3\theta_1,\theta_2,\theta_3 là các thông số chưa biết. Cũng giả định rằngVar(Yi)=σ2Var(Yi)=σ2Var(Y_i)=\sigma^2 ,i=1,2,3,4.i=1,2,3,4.i=1,2,3,4. Sau đó, cái nào là đúng? A. θ1,θ2,θ3θ1,θ2,θ3\theta_1,\theta_2,\theta_3 là đáng mến. B. θ1+θ3θ1+θ3\theta_1+\theta_3 là đáng mến. C. …

13 self-study  estimation  inference 

Một biện pháp phổ biến được sử dụng để so sánh hai hoặc nhiều mô hình phân loại là sử dụng khu vực dưới đường cong ROC (AUC) như một cách để đánh giá gián tiếp hiệu suất của chúng. Trong trường hợp này, một mô hình có AUC lớn …

13 machine-learning  classification  roc  auc  model-evaluation 

Gần đây, tôi đã phải đọc một số bài báo về kinh tế (một lĩnh vực mà tôi không quá quen thuộc). Một điều mà tôi nhận thấy là ngay cả khi biến trả lời là nhị phân, các mô hình hồi quy tuyến tính được trang bị bằng OLS …

13 regression  logistic  econometrics 

Tôi đang sử dụng một kịch bản. Đó là cho hồ sơ cốt lõi. Tôi có một khung dữ liệu hiển thị các thành phần nguyên tố khác nhau trong các cột theo độ sâu nhất định (trong cột đầu tiên). Tôi muốn thực hiện PCA với nó và tôi …

13 r  pca  normalization  compositional-data 

Douglas Bates tuyên bố rằng các mô hình sau là tương đương "nếu ma trận phương sai hiệp phương sai cho các hiệu ứng ngẫu nhiên có giá trị véc tơ có một dạng đặc biệt, được gọi là đối xứng hợp chất" ( slide 91 trong bài trình bày …

13 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme