Thống kê và dữ liệu lớn

2

Để trả lời cho một câu hỏi về lựa chọn mô hình với sự hiện diện của đa cộng đồng , Frank Harrell đề xuất : Đặt tất cả các biến trong mô hình nhưng không kiểm tra tác động của một biến được điều chỉnh về tác động của …

13 r model-selection multicollinearity

3

Kolmogorov-Smirnov hai chiều

Tôi muốn chạy một số thử nghiệm Kolmogorov - Smironov hai chiều để xác định xem phân phối hai chiều có phù hợp với tham chiếu hay không. Có gói hoặc ứng dụng nào tôi có thể sử dụng theo cách tương đối đơn giản không? Hoặc có một thuật …

13 kolmogorov-smirnov

2

Làm thế nào để chuyển đổi dữ liệu thứ tự từ bảng câu hỏi thành dữ liệu khoảng thời gian thích hợp?

Có bất kỳ phương pháp đơn giản nào để chuyển đổi dữ liệu mức thứ tự thành mức khoảng (giống như có cách thực hiện theo cách khác) không? Và có thể thực hiện trong Excel hoặc SPSS? Có dữ liệu, giả sử: 10 câu hỏi ở cấp thứ tự …

13 categorical-data ordinal-data scales psychometrics

1

Làm thế nào để có được đầu ra liên tục có giá trị thực từ Mạng thần kinh?

Trong hầu hết các ví dụ tôi đã thấy cho đến nay của các mạng thần kinh, mạng được sử dụng để phân loại và các nút được chuyển đổi với chức năng sigmoid. Tuy nhiên, tôi muốn sử dụng mạng thần kinh để tạo ra giá trị thực liên …

13 regression neural-networks

4

Thay thế nhanh cho thuật toán EM

Có bất kỳ sự thay thế nhanh chóng nào cho thuật toán EM cho các mô hình học tập với các biến tiềm ẩn (đặc biệt là pLSA) không? Tôi ổn với việc hy sinh độ chính xác có lợi cho tốc độ.

13 machine-learning optimization expectation-maximization lsa

4

Sự ngẫu nhiên là gì?

Trong xác suất và thống kê, khái niệm "ngẫu nhiên" và "ngẫu nhiên" thường được sử dụng. Thông thường khái niệm về một biến ngẫu nhiên được sử dụng để mô hình các sự kiện xảy ra do tình cờ. Câu hỏi của tôi liên quan đến thuật ngữ "ngẫu …

13 interpretation terminology

2

Hàm giảm dần so với hàm lm () trong R?

Tôi đang xem qua các video trong khóa học máy trực tuyến miễn phí của Andrew Ng tại Stanford. Ông thảo luận về Gradient Descent như một thuật toán để giải quyết hồi quy tuyến tính và viết các hàm trong Octave để thực hiện nó. Có lẽ tôi có …

13 r regression machine-learning gradient-descent

2

Kết quả về ước tính Monte Carlo được tạo ra bằng cách lấy mẫu quan trọng

Tôi đã làm việc về lấy mẫu quan trọng khá chặt chẽ trong năm qua và có một vài câu hỏi mở mà tôi hy vọng sẽ nhận được sự giúp đỡ. Kinh nghiệm thực tế của tôi với các sơ đồ lấy mẫu quan trọng là đôi khi chúng …

13 monte-carlo information-theory importance-sampling

3

Sự khác biệt giữa thử nghiệm một đuôi và hai đuôi?

Trong khi học cho khóa học thống kê của mình, tôi đã cố gắng tìm hiểu sự khác biệt giữa các bài kiểm tra giả thuyết một đuôi và hai đuôi. Cụ thể, tại sao thử nghiệm một đuôi lại từ chối null trong khi thử nghiệm hai đuôi thì …

13 hypothesis-testing

3

Ruby như một bàn làm việc thống kê

Đây cũng là một câu hỏi liên quan rất nhiều đến Python như một bàn làm việc thống kê và excel như một bàn làm việc thống kê . Tôi biết có một cuộc thảo luận lớn về Ruby so với Python nhưng đây không phải là điểm chính của …

13 r python software ruby

3

Có một công thức hoặc quy tắc để xác định sampSize chính xác cho RandomForest không?

Tôi đang chơi với RandomForest và nhận thấy rằng việc tăng sampSize thường dẫn đến hiệu suất tốt hơn. Có một quy tắc / công thức / vv cho thấy sampSize tối ưu nên là gì hay nó là một thử nghiệm và lỗi? Tôi đoán một cách khác của …

13 r random-forest

4

Lợi ích của việc sử dụng thuật toán di truyền

Bất cứ ai có thể giải thích cho tôi những lợi ích của thuật toán di truyền so với các phương pháp tìm kiếm và tối ưu hóa truyền thống khác?

13 genetic-algorithms

2

Phân tích tỷ lệ

Tôi có một bộ dữ liệu chứa nhiều tỷ lệ cộng với 1. Tôi quan tâm đến sự thay đổi của các tỷ lệ này dọc theo một gradient (xem bên dưới để biết dữ liệu). gradient <- 1:99 A1 <- gradient * 0.005 A2 <- gradient * 0.004 A3 …

13 r multinomial

3

AR (1) có phải là quá trình Markov không?

Là quá trình AR (1) như yt=ρyt−1+εtyt=ρyt−1+εty_t=\rho y_{t-1}+\varepsilon_t là một quá trình Markov? Nếu có thì VAR (1) là phiên bản vectơ của quá trình Markov?

13 time-series

3

Phân biệt mất tích ngẫu nhiên (MAR) với mất tích hoàn toàn ngẫu nhiên (MCAR)

Tôi đã giải thích hai điều này nhiều lần. Họ tiếp tục nấu não của tôi. Thiếu không ngẫu nhiên có ý nghĩa, và Mất hoàn toàn ngẫu nhiên có ý nghĩa ... đó là Mất tích ngẫu nhiên không nhiều. Điều gì dẫn đến dữ liệu sẽ là MAR …

13 missing-data