Thống kê và dữ liệu lớn

Kurtosis là để đo độ cao và độ phẳng của phân phối. Hàm mật độ của phân phối, nếu nó tồn tại, có thể được xem như một đường cong và có các đặc điểm hình học (như độ cong, độ lồi, ...) liên quan đến hình dạng của nó. …

12 kurtosis  geometry 

Trong cuốn sách PRML của Đức cha, ông nói rằng, quá mức là một vấn đề với Ước tính khả năng tối đa (MLE) và Bayesian có thể tránh được. Nhưng tôi nghĩ, quá mức là một vấn đề nhiều hơn về lựa chọn mô hình, chứ không phải về …

12 bayesian  model-selection  overfitting 

Đối với mô hình tuyến tính Gaussian trong đó được giả sử nằm trong một số không gian vectơ và có phân phối chuẩn chuẩn trên , thống kê của -test cho trong đó là không gian vectơ, là hàm tăng một đối một của thống kê sai lệch : …

12 hypothesis-testing  normal-distribution  linear-model  power  likelihood-ratio 

Xem xét phân phối beta cho một bộ xếp hạng nhất định trong [0,1]. Sau khi đã tính giá trị trung bình: μ = αα + βμ= =αα+β \mu = \frac{\alpha}{\alpha+\beta} Có cách nào để cung cấp một khoảng tin cậy xung quanh ý nghĩa này không?

12 mean  beta-distribution 

Các tốt lành-of-fit thử nghiệm sử dụng sau đây thống kê : Trong kiểm tra, cấp giấy mà các điều kiện được đáp ứng, người ta sử dụng phân phối - để tính giá trị p đã cho là đúng, người ta sẽ quan sát giá trị đó trong một …

12 hypothesis-testing  chi-squared 

Tôi hiểu nguyên tắc cơ bản đằng sau thuật toán cho LLE bao gồm ba bước. Tìm vùng lân cận của từng điểm dữ liệu theo một số liệu như k-nn. Tìm trọng số cho mỗi hàng xóm biểu thị hiệu ứng của hàng xóm đối với điểm dữ liệu. …

12 machine-learning  model-selection  feature-selection  dimensionality-reduction  nonlinear 

Tôi chỉ đọc trên một tạp chí khoa học khá phổ biến (phổ biến) (Thủ tướng Đức, 02/2013, tr.36) về một thí nghiệm thú vị (không có nguồn, thật không may). Nó thu hút sự chú ý của tôi bởi vì bằng trực giác tôi đã nghi ngờ về tầm …

12 hypothesis-testing  chi-squared  experiment-design  proportion  biostatistics 

Tôi đang sử dụng Bayes để giải quyết vấn đề phân cụm. Sau khi thực hiện một số tính toán, tôi kết thúc với sự cần thiết phải đạt được tỷ lệ của hai xác suất: P(A)/P(B)P(A)/P(B)P(A)/P(B) để có thể có đượcP(H|D)P(H|D)P(H|D) . Những xác suất này có được bằng …

12 probability  bayesian  maximum-likelihood  kernel-smoothing 

Bất cứ ai cũng có thể chỉ cho tôi theo hướng của một thuật toán trực tuyến (đệ quy) cho Tikhonov Chính quy hóa (bình phương tối thiểu hóa bình thường)? Trong một môi trường trực tuyến, tôi sẽ tính toán sử dụng bộ dữ liệu ban đầu của tôi, …

12 regression  machine-learning  least-squares  regularization  online 

Câu hỏi Điểm kiểm tra của ba nhóm người được lưu dưới dạng các vectơ riêng trong R. set.seed(1) group1 <- rnorm(100, mean = 75, sd = 10) group2 <- rnorm(100, mean = 85, sd = 10) group3 <- rnorm(100, mean = 95, sd = 10) Tôi muốn biết liệu …

12 r  hypothesis-testing  multiple-comparisons  mean  median 

Đây là một câu hỏi trực quan hóa dữ liệu - tôi hy vọng không sao khi hỏi điều này ở đây. Khi nào thì thích hợp để sử dụng điền vào biểu đồ đường cho một chuỗi thời gian, như biểu đồ bên dưới? (đang hiển thị thời gian …

12 data-visualization 

Nó nhầm lẫn / thổi vào tâm trí của tôi rằng Binomial có phương sai tỷ lệ thuận với p(1−p)p(1−p)p(1-p) . Tương tự, thông tin Fisher tỷ lệ với 1p(1−p)1p(1−p)\frac{1}{p(1-p)} . Lý do cho điều này là gì? Tại sao Thông tin Fisher được thu nhỏ ở mứcp=0.5p=0.5p=0.5? Đó là, …

12 variance  binomial  interpretation 

Tôi đang nghiên cứu về phân phối t của Sinh viên và tôi bắt đầu tự hỏi, làm thế nào một người có được hàm mật độ phân phối t (từ wikipedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-distribution ): f(t)=Γ(v+12)vπ−−√Γ(v2)(1+t2v)−v+12f(t)=Γ(v+12)vπΓ(v2)(1+t2v)−v+12f(t) = \frac{\Gamma(\frac{v+1}{2})}{\sqrt{v\pi}\:\Gamma(\frac{v}{2})}\left(1+\frac{t^2}{v} \right)^{-\frac{v+1}{2}} nơi là bậc tự do và Γ là hàm gamma. Trực giác …

12 probability  normal-distribution  t-distribution 

Tôi có một số câu hỏi khái niệm đơn giản mà tôi muốn làm rõ về MLE (Ước tính khả năng tối đa), và nó có liên kết gì, nếu có, với EM (Tối đa hóa kỳ vọng). Theo tôi hiểu, nếu ai đó nói "Chúng tôi đã sử dụng …

12 estimation  maximum-likelihood  expectation-maximization 

Tôi không phải là một nhà thống kê nhưng công việc nghiên cứu của tôi liên quan đến thống kê (phân tích dữ liệu, đọc tài liệu, v.v.). Một lần nữa tôi đã được nhắc nhở từ một bình luận về một trong những câu hỏi của tôi được đăng …

12 terminology