Thống kê và dữ liệu lớn

Đã đóng cửa. Câu hỏi này không đúng chủ đề . Nó hiện không chấp nhận câu trả lời. Bạn muốn cải thiện câu hỏi này? Cập nhật câu hỏi để nó thuộc chủ đề cho Xác thực chéo. Đóng cửa 4 năm trước . Tôi có vấn đề này …

12 self-study  distributions  normal-distribution  pdf 

Từ Wikipedia có định nghĩa về Tiêu chí Thông tin (AIC) của Akaike là AIC=2k−2logLAIC=2k−2log⁡L AIC = 2k -2 \log L , trong đó kkk là số lượng tham số và là khả năng đăng nhập của mô hình.logLlog⁡L\log L Tuy nhiên, Kinh tế lượng của chúng tôi lưu ý …

12 econometrics  aic  arma  information-theory 

Tôi tiếp tục đọc các tạp chí kinh tế về một kết quả cụ thể được sử dụng trong các mô hình tiện ích ngẫu nhiên. Một phiên bản của kết quả là: if ϵi∼iid,ϵi∼iid,\epsilon_i \sim_{iid}, Gumbel ( μ,1),∀iμ,1),∀i\mu, 1), \forall i , thì: E[maxi(δi+ϵi)]=μ+γ+ln(∑iexp{δi}),E[maxi(δi+ϵi)]=μ+γ+ln⁡(∑iexp⁡{δi}),E[\max_i(\delta_i + \epsilon_i)] = \mu + …

12 expected-value  gumbel 

Bối cảnh và vấn đề Tôi đang sử dụng Gaussian Processes (GP) để hồi quy và tối ưu hóa Bayes (BO) tiếp theo. Để hồi quy tôi sử dụng gói gpml cho MATLAB với một số sửa đổi tùy chỉnh, nhưng vấn đề là chung. Một thực tế nổi tiếng …

12 regression  covariance-matrix  gaussian-process  bayesian-optimization 

Tôi rất muốn nhận được đề xuất về thời điểm sử dụng " điểm yếu tố " so với tổng điểm đơn giản khi xây dựng thang đo. Tức là "Tinh chỉnh" hơn các phương pháp "không tinh chế" để ghi một yếu tố. Từ DiStefano et al. (2009; pdf …

12 factor-analysis  sem  scales 

Tầm quan trọng của sự khác biệt giữa các mô hình tuyến tính và phi tuyến tính là gì? Câu hỏi Mô hình tuyến tính phi tuyến so với tổng quát: Làm thế nào để bạn đề cập đến hồi quy logistic, Poisson, v.v. và câu trả lời của nó …

12 linear-model  nonlinear-regression  nonlinear 

Tôi bối rối về một số chi tiết về định lý của Slutsky : Đặt {Xn}{Xn}\{X_n\} , {Yn}{Yn}\{Y_n\} là hai chuỗi các phần tử ngẫu nhiên vô hướng / vectơ / ma trận. Nếu XnXnX_n hội tụ phân phối cho một phần tử ngẫu nhiên XXX và YnYnY_n hội tụ …

12 probability  random-variable  convergence  slutsky-theorem 

Nếu là phân phối xác suất có giá trị khác không trên , thì loại nào tồn tại hằng số sao cho với mọi ?p ( x ) p(x)p(x)[ 0 , + ∞ ) [0,+∞)[0,+\infty)p ( x ) p(x)p(x)c > 0 c>0c\gt 0∫ ∞ 0 p ( x ) log …

12 probability  stochastic-processes  kullback-leibler  probability-inequalities 

Trong các bình luận sau câu trả lời này của tôi cho một câu hỏi liên quan, Người dùng ssdecontrol và Glen_b đã hỏi liệu tính quy phạm chung của và có cần thiết để khẳng định tính quy tắc của tổng không? Tất nhiên, sự bình thường chung đó …

12 probability  normal-distribution  distributions  bivariate  multivariate-normal 

Tôi tò mò về báo cáo kết quả thực hiện ở dưới cùng của trang đầu tiên trong văn bản này về điều chỉnhR2adjustedRadjusted2R^2_\mathrm{adjusted} R2adjusted=1−(1−R2)(n−1n−m−1).Radjusted2=1−(1−R2)(n−1n−m−1).R^2_\mathrm{adjusted} =1-(1-R^2)\left({\frac{n-1}{n-m-1}}\right). Văn bản nêu rõ: Logic của việc điều chỉnh như sau: trong hồi quy nhiều bình thường, một dự đoán ngẫu nhiên giải thích …

12 regression  expected-value  goodness-of-fit  r-squared 

Tôi tin rằng đạo hàm của một quá trình Gaussian (GP) là một GP khác, và vì vậy tôi muốn biết liệu có các phương trình dạng đóng cho các phương trình dự đoán của đạo hàm của GP không? Cụ thể, tôi đang sử dụng hạt nhân hiệp phương …

12 stochastic-processes  gaussian-process  derivative 

Tôi tự hỏi tại sao softmax phân cấp lại tốt hơn cho các từ không thường xuyên, trong khi lấy mẫu âm sẽ tốt hơn cho các từ thường xuyên, trong các mô hình CBOW và bỏ qua gram của word2vec. Tôi đã đọc khiếu nại trên https://code.google.com.vn/p/word2vec/ .

12 natural-language  word2vec  word-embeddings  softmax 

Bối cảnh: Có một số câu hỏi / câu trả lời tuyệt vời ở đây về cách hiệu chỉnh các mô hình dự đoán xác suất của kết quả xảy ra. Ví dụ Điểm Brier , và sự phân hủy của nó thành độ phân giải, độ không chắc chắn …

12 probability  predictive-models  binary-data  calibration  scoring-rules 

Trong mô hình hóa dữ liệu đếm yêu cầu trong môi trường bảo hiểm, tôi đã bắt đầu với Poisson nhưng sau đó nhận thấy sự quá mức. Một Quasi-Poisson được mô hình hóa tốt hơn mối quan hệ phương sai trung bình lớn hơn so với Poisson cơ bản, …

12 r  count-data  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

Tôi đang học hồi quy tuyến tính bằng cách sử dụng Giới thiệu về Phân tích hồi quy tuyến tính của Montgomery, Peck và Vining . Tôi muốn chọn một dự án phân tích dữ liệu. Tôi có suy nghĩ ngây thơ rằng hồi quy tuyến tính chỉ phù hợp …

12 regression  data-transformation  model  linear  regression-strategies