Thống kê và dữ liệu lớn

3

Có phải luôn luôn tốt hơn để trích xuất nhiều yếu tố khi chúng tồn tại?

Không giống như phân tích thành phần chính, các giải pháp cho các mô hình phân tích nhân tố không nhất thiết phải được lồng nhau. Nghĩa là, các tải (ví dụ) cho yếu tố đầu tiên không nhất thiết phải giống hệt nhau khi chỉ có yếu tố đầu …

11 references factor-analysis psychometrics

1

Làm cách nào để điều chỉnh một tệp PDF gần đúng (nghĩa là: ước tính mật độ) bằng cách sử dụng khoảnh khắc k (theo kinh nghiệm) đầu tiên?

Tôi có một tình huống mà tôi có thể ước tính (lần đầu tiên) khoảnh khắc của tập dữ liệu và muốn sử dụng nó để tạo ước tính của hàm mật độ.kkk Tôi đã bắt gặp bản phân phối Pearson , nhưng nhận ra nó chỉ dựa vào 4 …

11 pdf kernel-smoothing moments

1

Các giá trị p bootstrap không tham số so với khoảng tin cậy

Bối cảnh Điều này hơi giống với câu hỏi này , nhưng tôi không nghĩ đó là một bản sao chính xác. Khi bạn tìm cách hướng dẫn cách thực hiện kiểm tra giả thuyết bootstrap, người ta thường nói rằng sử dụng phân phối theo kinh nghiệm cho các …

11 confidence-interval p-value bootstrap

1

Chọn phạm vi và mật độ lưới cho tham số chính quy trong LASSO

Tôi đang nghiên cứu LASSO (toán tử co ngót và lựa chọn tối thiểu tuyệt đối) vào lúc này. Tôi thấy rằng giá trị tối ưu cho tham số chính quy có thể được chọn bằng xác nhận chéo. Tôi cũng thấy trong hồi quy sườn và nhiều phương pháp …

11 lasso regularization shrinkage

1

Word nhúng thuật toán về hiệu suất

Tôi đang cố gắng nhúng khoảng 60 triệu cụm từ vào một không gian vectơ , sau đó tính toán độ tương tự cosin giữa chúng. Tôi đã sử dụng sklearn CountVectorizervới chức năng mã thông báo được xây dựng tùy chỉnh để tạo unigram và bigram. Hóa ra để …

11 machine-learning natural-language word2vec word-embeddings cosine-similarity

1

Tại sao lựa chọn tính năng quan trọng, cho các nhiệm vụ phân loại?

Tôi đang tìm hiểu về lựa chọn tính năng. Tôi có thể thấy tại sao nó lại quan trọng và hữu ích cho việc xây dựng mô hình. Nhưng hãy tập trung vào các nhiệm vụ học tập (phân loại) có giám sát. Tại sao lựa chọn tính năng quan …

11 feature-selection accuracy regression-strategies

3

Những ưu điểm của các phương pháp khác nhau để phát hiện sự cộng tác là gì?

Tôi muốn phát hiện xem liệu cộng tuyến có phải là vấn đề trong hồi quy OLS của tôi không. Tôi hiểu rằng các yếu tố lạm phát phương sai và chỉ số điều kiện là hai biện pháp được sử dụng phổ biến, nhưng tôi cảm thấy khó tìm …

11 multiple-regression references least-squares multicollinearity vif

1

Cách thích hợp để tính toán ước tính mật độ hạt nhân từ tọa độ địa lý là gì?

Tôi phải tính toán ước tính mật độ hạt nhân 2d (kde) từ danh sách tọa độ kinh độ và vĩ độ. Nhưng một độ vĩ độ không phải là khoảng cách tương đương với một độ theo kinh độ, điều này có nghĩa là các hạt riêng lẻ sẽ …

11 spatial kernel-smoothing geostatistics geography

2

Phân loại với dữ liệu không xác định một phần

Giả sử tôi muốn tìm hiểu một bộ phân loại lấy một vectơ số làm đầu vào và đưa ra một nhãn lớp làm đầu ra. Dữ liệu đào tạo của tôi bao gồm một số lượng lớn các cặp đầu vào-đầu ra. Tuy nhiên, khi tôi đến thử nghiệm …

11 machine-learning classification neural-networks deep-learning

1

Các thuộc tính thống kê '' mong muốn 'của thử nghiệm tỷ lệ khả năng là gì?

Tôi đang đọc một bài báo có phương pháp hoàn toàn dựa trên thử nghiệm tỷ lệ khả năng. Tác giả nói rằng thử nghiệm LR đối với các lựa chọn thay thế một phía là UMP. Ông tiến hành bằng cách tuyên bố rằng "... ngay cả khi [thử …

11 hypothesis-testing power-analysis power likelihood-ratio neyman-pearson-lemma

2

Quan sát hợp nhất trong quá trình Gaussian

Tôi đang sử dụng quy trình Gaussian (GP) để hồi quy. Trong vấn đề của tôi, nó khá phổ biến đối với hai hoặc nhiều điểm dữ liệu gần nhau, tương đối với độ dài quy mô của vấn đề. Ngoài ra, các quan sát có thể cực kỳ ồn …

11 regression machine-learning gaussian-process

2

Tại sao MCMC cần thiết khi ước tính một tham số bằng MAP

Đưa ra công thức ước tính MAP của một tham số Tại sao cần có cách tiếp cận MCMC (hoặc tương tự), tôi không thể lấy đạo hàm, đặt nó về 0 và sau đó giải quyết tham số?

11 bayesian estimation mcmc

1

Các nhà thống kê có sử dụng trước Jeffreys trong công việc được áp dụng thực tế không?

Khi tôi biết về Jeffreys trước khi tham gia lớp suy luận thống kê sau đại học, các giáo sư của tôi đã làm cho nó nghe có vẻ giống như nó thú vị chủ yếu vì lý do lịch sử hơn là vì bất cứ ai cũng sẽ sử …

11 bayesian prior jeffreys-prior

4

Làm thế nào để chọn có nên thoát khỏi hàng đợi xe buýt hoặc ở đó bằng lý thuyết xác suất?

Tôi đã suy nghĩ về một cái gì đó một thời gian và vì tôi không thành thạo về lý thuyết xác suất, tôi nghĩ rằng đây có thể là một nơi tốt để đặt câu hỏi này. Đây là một cái gì đó đã đến với tôi trong hàng …

11 probability

1

Ước tính phương sai của dân số nếu biết trung bình dân số

Tôi biết rằng chúng tôi sử dụng để ước tính phương sai của dân số. Tôi nhớ một video từ Khan Academy trong đó trực giác đưa ra là giá trị trung bình ước tính của chúng tôi có lẽ hơi khác so với thực tế nên khoảng cách x_i …

11 variance sample