Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi đang cố gắng hiểu toàn bộ lỗi sai lệch / tiêu chuẩn của một chuỗi thời gian lợi nhuận tài chính và tôi nghĩ rằng tôi đang bị mắc kẹt. Tôi có một loạt dữ liệu trả lại hàng tháng (hãy gọi nó là ), có giá trị kỳ …

11 time-series  variance  independence  finance 

Tôi có một tập hợp các điểm dữ liệu trong không gian N chiều. Ngoài ra, tôi cũng có một nhân mã trong không gian N chiều này. Có cách tiếp cận nào có thể cho phép tôi chiếu các điểm dữ liệu này vào không gian hai chiều trong …

11 data-visualization  pca  multidimensional-scaling 

Xin vui lòng cho tôi biết làm thế nào để mã hóa lại một cách hiệu quả một biến phân loại (yếu tố) thành tập hợp các biến tương phản đa thức trực giao. Đối với nhiều loại biến tương phản (ví dụ độ lệch, đơn giản, Helmert, v.v.), pass …

11 contrasts  polynomial 

Các số liệu "tốt nhất" cho ma trận hiệp phương sai là gì và tại sao? Rõ ràng với tôi rằng Frobenius & c không phù hợp và các tham số góc cũng có vấn đề của họ. Theo trực giác người ta có thể muốn một sự thỏa hiệp …

11 covariance  metric 

Tôi đang làm việc với một vấn đề tên cướp đa vũ trang nơi chúng tôi không có bất kỳ thông tin nào về việc phân phối phần thưởng. Tôi đã tìm thấy nhiều bài báo đảm bảo giới hạn hối tiếc cho một bản phân phối có ràng buộc …

11 references  multiarmed-bandit 

Giả sử chúng ta có hai tham số, và . Chúng tôi cũng có hai công cụ ước tính khả năng tối đa và và hai khoảng tin cậy cho các tham số này. Có cách nào để xây dựng khoảng tin cậy cho không?p1p1p_1p2p2p_2p1^p1^\hat{p_1}p2^p2^\hat{p_2}p1p2p1p2p_1p_2

11 confidence-interval 

Tôi có ma trận hiệp phương sai và muốn phân vùng biến thành các cụm bằng cách sử dụng phân cụm phân cấp (ví dụ: để sắp xếp ma trận hiệp phương sai).n × nn×nn \times nkkk Có một hàm khoảng cách điển hình giữa các biến (tức là giữa …

11 clustering  covariance  distance-functions  distance 

Giới hạn trên được biết về mức độ thường xuyên của chỉ tiêu Euclide của một yếu tố được chọn thống nhất là {−n, −(n−1), ..., n−1, n}d{−n, −(n−1), ..., n−1, n}d\:\{-n,~-(n-1),~...,~n-1,~n\}^d\: sẽ lớn hơn một ngưỡng nhất định? Tôi chủ yếu quan tâm đến các giới hạn hội tụ …

11 uniform  extreme-value  bounds 

Trước đây tôi đã tìm hiểu về các bản phân phối lấy mẫu cho kết quả dành cho người ước tính, về mặt tham số chưa biết. Ví dụ, đối với các bản phân phối mẫu của β 0 và β 1 trong mô hình hồi quy tuyến tính Y …

11 regression  self-study  bayesian  mathematical-statistics  sampling 

Tôi muốn đánh giá một số mô hình khác nhau cung cấp dự đoán hành vi ở cấp độ hàng tháng. Dữ liệu được cân bằng và 100.000 và 12. Kết quả là tham dự một buổi hòa nhạc trong một tháng nhất định, do đó, con số này không …

11 repeated-measures  predictive-models  stata  panel-data  validation 

Giả sử là một mẫu ngẫu nhiên đơn giản từ phân phối Bình thường .X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, \, ... \, , X_n(μ,σ2)(μ,σ2)(\mu,\sigma^2) Tôi thích làm bài kiểm tra giả thuyết sau: với hằng số đã cho .H0:|μ|≤cH1:|μ|>c,H0:|μ|≤cH1:|μ|>c, H_0: | \mu| \le c \\ H_1: |\mu| > c, c>0c>0c > 0 Tôi …

11 hypothesis-testing  biostatistics  equivalence  tost 

Tôi đang viết một kịch bản phân tích thời gian chạy của các quy trình. Tôi không chắc chắn về phân phối của họ nhưng tôi muốn biết nếu một quá trình chạy "quá dài". Cho đến nay tôi đã sử dụng 3 độ lệch chuẩn của lần chạy trước …

11 outliers  reliability  average 

Thử nghiệm t để kiểm tra xem giá trị trung bình của mẫu phân phối bình thường có bằng hằng số được gọi là thử nghiệm Wald hay không, bằng cách ước tính độ lệch chuẩn của mẫu có nghĩa là thông tin của ngư dân về phân phối bình …

11 hypothesis-testing  anova 

Tôi có một vấn đề phân loại nhị phân và tôi thử nghiệm các phân loại khác nhau trên đó: Tôi muốn so sánh các phân loại. cái nào là thước đo tốt hơn AUC hay độ chính xác? Và tại sao? Raondom Forest: AUC: 0.828 Accuracy: 79.6667 % SVM: …

11 machine-learning  classification  auc 

Tôi đang vật lộn để tạo ra kết nối toán học giữa một mạng thần kinh và một mô hình đồ họa. Trong các mô hình đồ họa, ý tưởng rất đơn giản: phân phối xác suất nhân tố theo các nhóm trong biểu đồ, với các tiềm năng thường …

11 neural-networks  markov-process  graphical-model  deep-learning  deep-belief-networks