Thống kê và dữ liệu lớn

Giả sử tôi có một số dữ liệu lịch sử, ví dụ: giá cổ phiếu trong quá khứ, biến động giá vé máy bay, dữ liệu tài chính trong quá khứ của công ty ... Bây giờ ai đó (hoặc một số công thức) xuất hiện và nói "hãy lấy …

174 distributions  data-transformation  logarithm 

Tôi đang làm việc với một bộ dữ liệu nhỏ (21 quan sát) và có cốt truyện QQ bình thường sau trong R: Thấy rằng cốt truyện không hỗ trợ tính quy phạm, tôi có thể suy luận gì về phân phối cơ bản? Dường như với tôi rằng một …

173 r  data-visualization  inference  qq-plot 

Gần đây tôi đã nhận thấy rằng rất nhiều người đang phát triển tương đương tenor của nhiều phương pháp (nhân tử tenxơ, nhân tenor, tenxơ để mô hình hóa chủ đề, v.v.) Tôi tự hỏi, tại sao thế giới đột nhiên mê mẩn với tenor? Có giấy tờ gần …

171 machine-learning  references  matrix  linear-algebra  tensor 

Nói rằng tôi muốn ước tính một số lượng lớn các tham số và tôi muốn xử phạt một số trong số chúng vì tôi tin rằng chúng sẽ có ít hiệu quả so với các tham số khác. Làm thế nào để tôi quyết định sử dụng chương trình …

167 regression  lasso  ridge-regression 

Vâng, chúng tôi đã có trích dẫn thống kê yêu thích. Thế còn chuyện cười thống kê?

165 references  humor 

Tôi đang tìm kiếm một phân phối có hành vi tốt hơn cho biến độc lập trong câu hỏi, hoặc để giảm ảnh hưởng của các ngoại lệ, hoặc một cái gì khác?

164 regression  distributions  data-transformation  logarithm  regression-strategies 

Nếu bạn có một biến phân tách hoàn hảo các số 0 và một trong biến mục tiêu, R sẽ đưa ra thông báo cảnh báo "phân tách hoàn hảo hoặc gần như hoàn hảo" sau đây: Warning message: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred Chúng tôi vẫn …

163 r  regression  logistic  separation 

Gần đây tôi đã đọc một bài đăng từ R-Bloggers, được liên kết với bài đăng trên blog này từ John Myles White về một ngôn ngữ mới gọi là Julia . Julia tận dụng một trình biên dịch đúng lúc mang lại cho nó thời gian chạy nhanh và …

161 r  computational-statistics  software  computing  julia 

Có rất nhiều cuộc thảo luận đang diễn ra trên diễn đàn này về cách thức phù hợp để xác định các mô hình phân cấp khác nhau bằng cách sử dụng lmer. Tôi nghĩ sẽ thật tuyệt khi có tất cả thông tin ở một nơi. Một vài câu …

160 r  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  lme4-nlme 

Tôi hiểu sự khác biệt chính thức giữa chúng, điều tôi muốn biết là khi sử dụng cái này so với cái kia có liên quan hơn. Có phải họ luôn cung cấp cái nhìn sâu sắc bổ sung về hiệu suất của một hệ thống phân loại / phát …

159 machine-learning  roc  precision-recall 

Sau khi đọc dữ liệu: dataset <- read.csv("forR.csv") Làm thế nào tôi có thể nhận được R để cho tôi số lượng các trường hợp nó chứa? Ngoài ra, giá trị trả về sẽ bao gồm các trường hợp loại trừ được bỏ qua với na.omit(dataset)?

157 r 

Tôi biết rằng khái quát có nghĩa là "dựa trên " và phương tiện phân biệt đối xử "dựa trên ", nhưng tôi bị nhầm lẫn về một số điểm:P(x,y)P(x,y)P(x,y)P(y|x)P(y|x)P(y|x) Wikipedia (+ nhiều lượt truy cập khác trên web) phân loại những thứ như SVM và cây quyết định là …

153 machine-learning  generative-models 

Sự khác biệt chính giữa thực hiện phân tích thành phần chính (PCA) trên ma trận tương quan và ma trận hiệp phương sai là gì? Họ có cho kết quả tương tự không?

153 correlation  pca  covariance  factor-analysis 

Trên trang Wikipedia về các trình phân loại Bayes ngây thơ , có dòng này: p ( h e i g h t | m a l e ) = 1,5789p(height|male)=1.5789p(\mathrm{height}|\mathrm{male}) = 1.5789 (Phân phối xác suất trên 1 là OK. Đây là khu vực dưới đường cong chuông bằng …

149 distributions  probability  normal-distribution  pdf 

Tôi đang tự hỏi làm thế nào để chọn một mô hình dự đoán sau khi thực hiện xác thực chéo K-Fold. Đây có thể là cụm từ khó xử, vì vậy hãy để tôi giải thích chi tiết hơn: bất cứ khi nào tôi chạy xác thực chéo K-Fold, …

148 cross-validation  model-selection