Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi biết rằng đối với biến liên tục .P[ X= x ] = 0P[X=x]=0P[X=x]=0 Nhưng tôi không thể hình dung rằng nếu , thì có vô số số có thể có . Và tại sao xác suất của họ trở nên vô cùng nhỏ?xP[ X= x ] = 0P[X=x]=0P[X=x]=0xxx

13 probability  self-study  references  continuous-data 

Từ co rút được ném xung quanh rất nhiều trong một số vòng tròn nhất định. Nhưng những gì là co lại, dường như không có một định nghĩa rõ ràng. Nếu tôi có một chuỗi thời gian (hoặc bất kỳ tập hợp quan sát nào về quá trình nào …

13 estimation  predictive-models  shrinkage 

Giả sử một trò chơi cung cấp một sự kiện mà sau khi hoàn thành, sẽ cho phần thưởng hoặc không cho gì cả. Cơ chế chính xác để xác định xem phần thưởng có được đưa ra hay không, nhưng tôi giả sử sử dụng trình tạo số ngẫu …

13 logistic  mathematical-statistics  sample-size  power-analysis  bernoulli-distribution 

Trong học máy, chúng ta có thể sử dụng vùng bên dưới đường cong ROC (thường được viết tắt là AUC hoặc AUROC) để tóm tắt mức độ mà một hệ thống có thể phân biệt giữa hai loại. Trong lý thuyết phát hiện tín hiệu thường, (chỉ số độ …

13 machine-learning  roc  auc  signal-detection  d-prime 

Câu hỏi này có thể quá cơ bản. Đối với xu hướng tạm thời của dữ liệu, tôi muốn tìm hiểu điểm xảy ra thay đổi "đột ngột". Ví dụ, trong hình đầu tiên được hiển thị bên dưới, tôi muốn tìm ra điểm thay đổi bằng một số phương …

13 time-series  trend  change-point 

Tôi đã phân tích một số dữ liệu bằng cách sử dụng mô hình hiệu ứng hỗn hợp tuyến tính trong R. Tôi dự định tạo một poster với kết quả và tôi chỉ tự hỏi liệu có ai có kinh nghiệm với các mô hình hiệu ứng hỗn hợp …

13 r  data-visualization  mixed-model 

MLE = Ước tính khả năng tối đa MAP = Tối đa một posteriori MLE trực quan / ngây thơ ở chỗ nó chỉ bắt đầu với xác suất quan sát được đưa ra tham số (tức là hàm khả năng) và cố gắng tìm tham số phù hợp nhất …

13 machine-learning  bayesian  estimation  maximum-likelihood  inference 

Nếu một biến nhân tố (ví dụ: giới tính với các mức M và F) được sử dụng trong công thức glm, (các) biến giả được tạo ra và có thể được tìm thấy trong bản tóm tắt mô hình glm cùng với các hệ số liên quan của chúng …

13 r  generalized-linear-model  categorical-data  categorical-encoding 

Tôi đang cố gắng viết chức năng của riêng mình để phân tích thành phần chính, PCA (tất nhiên đã có rất nhiều bài viết nhưng tôi chỉ quan tâm đến việc tự mình thực hiện công cụ). Vấn đề chính tôi gặp phải là bước xác thực chéo và …

13 pca  cross-validation  matlab 

Tôi nhận ra đây có lẽ là một câu hỏi rất đơn giản nhưng sau khi tìm kiếm tôi không thể tìm thấy câu trả lời mình đang tìm kiếm. Tôi có một vấn đề trong đó tôi cần chuẩn hóa các biến chạy (hồi quy sườn) để tính toán …

13 regression  standard-error  standardization  predictor  centering 

Có tài liệu nào kiểm tra sự lựa chọn kích thước xe buýt nhỏ khi thực hiện giảm độ dốc ngẫu nhiên không? Theo kinh nghiệm của tôi, nó dường như là một lựa chọn theo kinh nghiệm, thường được tìm thấy thông qua xác nhận chéo hoặc sử dụng …

13 machine-learning  gradient-descent  hyperparameter  deep-learning 

Tôi cần ước tính hàm nguy hiểm cơ bản trong mô hình Cox phụ thuộc thời gianλ0(t )λ0(t)\lambda_0(t) λ ( t ) = λ0( t ) điểm kinh nghiệm( Z( t )'β)λ(t)=λ0(t)exp⁡(Z(t)′β)\lambda(t) = \lambda_0(t) \exp(Z(t)'\beta) Trong khi tôi tham gia khóa học Survival, tôi nhớ rằng đạo hàm trực tiếp …

13 r  survival  cox-model 

Có cách nào để thực hiện hồi quy quy trình Gaussian trên đầu ra đa chiều (có thể tương quan) bằng GPML không? Trong kịch bản demo tôi chỉ có thể tìm thấy một ví dụ 1D. Một câu hỏi tương tự trên CV đã giải quyết trường hợp đầu …

13 regression  machine-learning  matlab  gaussian-process  nonparametric-bayes 

Câu hỏi của tôi liên quan đến mối quan hệ giữa alpha và beta và định nghĩa của chúng trong thống kê. alpha = tỷ lệ lỗi loại I = mức ý nghĩa được xem xét rằng giả thuyết NULL là chính xác Beta = tỷ lệ lỗi loại II …

13 statistical-significance  mathematical-statistics 

Nếu tôi quan tâm đến việc khớp các tương tác hai chiều giữa một biến giải thích tuyến tính và một biến giải thích khác có mối quan hệ bậc hai với biến phụ thuộc , tôi sẽ phải bao gồm cả tương tác với thành phần bậc hai và …

13 r  regression  model-selection