Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi hiện đang điều tra trực quan hóa dữ liệu chiều cao bằng t-SNE. Tôi có một số dữ liệu với các biến nhị phân và biến liên tục và dữ liệu dường như phân cụm dữ liệu nhị phân quá dễ dàng. Tất nhiên điều này được dự kiến …

10 python  dimensionality-reduction  unsupervised-learning  tsne  mixed-type-data 

Quy trình Dirichlet Pocess và Gaussian thường được gọi là "phân phối trên các chức năng" hoặc "phân phối trên các phân phối". Trong trường hợp đó, tôi có thể nói một cách có ý nghĩa về mật độ của hàm theo GP không? Đó là, liệu Quy trình Gaussian …

10 machine-learning  probability  bayesian  nonparametric  nonparametric-bayes 

Có một lý do cho số lượng quan sát trên mỗi cụm trong một mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên không? Tôi có cỡ mẫu 1.500 với 700 cụm được mô phỏng theo hiệu ứng ngẫu nhiên có thể trao đổi. Tôi có tùy chọn hợp nhất các cụm để …

10 mixed-model  sample-size  random-effects-model  power-analysis 

Giả sử tôi quan tâm đến mô hình hồi quy tuyến tính, vì , vì tôi muốn xem liệu tương tác giữa hai hiệp phương sai có ảnh hưởng đến Y.Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2 Trong ghi chú khóa học của giáo sư (người mà tôi …

10 regression  multiple-regression  interaction  linear-model 

Tôi bối rối bởi các tuyên bố tại một trang web UCLA về hồi quy logistic hiệu ứng hỗn hợp. Chúng hiển thị một bảng các hệ số hiệu ứng cố định từ việc khớp một mô hình như vậy và các đoạn đầu tiên dường như diễn giải các …

10 logistic  mixed-model  generalized-linear-model  random-effects-model 

Đặt là iid các biến ngẫu nhiên có pdfX1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, . . . , X_n fX(x∣θ)=θ(1+x)−(1+θ)I(0,∞)(x)fX(x∣θ)=θ(1+x)−(1+θ)I(0,∞)(x)f_X(x\mid\theta) =\theta(1 +x)^{−(1+\theta)}I_{(0,\infty)}(x) trong đó . Đưa UMVUE của và tính toán phương sai của nóθ>0θ>0\theta >01θ1θ\frac{1}{\theta} Tôi đã tìm hiểu về hai phương pháp như vậy để thu được UMVUE: Giới hạn Cramer-Rao (CRLB) …

10 self-study  estimation  inference  exponential-family  umvue 

Tôi có một câu hỏi mà tôi nghĩ sẽ khá cơ bản với nhiều người dùng. Tôi sử dụng các mô hình hồi quy tuyến tính để (i) điều tra mối quan hệ của một số biến giải thích và biến trả lời của tôi và (ii) dự đoán biến …

10 statistical-significance  predictive-models  p-value  prediction  out-of-sample 

Đôi khi một serie thời gian có thể cần phải được phân biệt để được đứng yên. Tuy nhiên tôi không hiểu làm thế nào khác biệt thứ hai có thể giúp làm cho nó đứng yên khi khác biệt thứ nhất là không đủ. Bạn có thể đưa ra …

10 time-series  stationarity 

Giả sử chúng tôi có quyền truy cập vào các mẫu iid từ một bản phân phối với giá trị trung bình (không xác định) và phương sai và chúng tôi muốn ước tính .μ,σ2μ,σ2\mu, \sigma^2μ2μ2\mu^2 Làm thế nào chúng ta có thể xây dựng một ước lượng không thiên …

10 mean  unbiased-estimator 

Giả sử rằng chúng ta có một mô hình .Yi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiYi=β0+β1Xi1+β2Xi2+⋯+βkXik+ϵiY_i = \beta_0 + \beta_1X_{i1} + \beta_2X_{i2} + \dots + \beta_kX_{ik} + \epsilon_i Hồi quy có một số giả định, chẳng hạn như các lỗi nên được phân phối bình thường với giá trị trung bình bằng 0 và phương sai …

10 regression  residuals  error 

Tôi có một khung dữ liệu trong python nơi tôi cần tìm tất cả các biến phân loại. Kiểm tra loại cột không phải lúc nào cũng hoạt động vì intloại cũng có thể được phân loại. Vì vậy, tôi tìm kiếm sự giúp đỡ trong việc tìm ra phương …

10 hypothesis-testing  categorical-data  python  chi-squared  categorical-encoding 

Tôi đã xem qua tài liệu sklearn nhưng tôi không thể hiểu mục đích của các chức năng này trong bối cảnh hồi quy logistic. Đối với decision_functionnó nói rằng đó là khoảng cách giữa siêu phẳng và thể hiện thử nghiệm. Thông tin cụ thể này hữu ích như …

10 regression  logistic  prediction  scikit-learn  decision 

Tôi đã tìm hiểu về quá trình Gaussian hồi quy từ các video trực tuyến và ghi chú bài giảng, sự hiểu biết của tôi về nó là nếu chúng ta có một bộ dữ liệu với điểm sau đó chúng tôi giả định các dữ liệu được lấy mẫu …

10 machine-learning  probability  inference  gaussian-process  multivariate-regression 

Trong các bài báo AlphaGo Zero và AlphaZero của DeepMind , họ mô tả việc thêm tiếng ồn Dirichlet vào xác suất hành động trước đó từ nút gốc (trạng thái bảng) trong Tìm kiếm trên cây Monte Carlo: Việc thăm dò bổ sung đạt được bằng cách thêm nhiễu …

10 machine-learning  neural-networks  dirichlet-distribution 

Tôi tự hỏi liệu xác suất có điều kiện là duy nhất đối với chủ nghĩa Bayes, hay liệu chúng có phải là một khái niệm chung được chia sẻ giữa một số trường phái tư tưởng giữa các nhà thống kê / người xác suất. Tôi cho rằng đó …

10 bayesian  conditional-probability