Thống kê và dữ liệu lớn

Ai đó có thể vui lòng cung cấp một lời giải thích đơn giản (giáo dân) về mối quan hệ giữa các phân phối Pareto và Định lý giới hạn trung tâm (ví dụ: nó có áp dụng không? Tại sao / tại sao không?)? Tôi đang cố gắng để …

10 variance  central-limit-theorem  intuition  pareto-distribution  fat-tails 

Tôi đang thực hiện phân tích Matlab trên dữ liệu MRI nơi tôi đã thực hiện PCA trên ma trận có kích thước 10304x236 trong đó 10304 là số lượng voxels (nghĩ về chúng như pixel) và 236 là số lượng thời gian. PCA cung cấp cho tôi 236 Eigenvalues …

10 pca  eigenvalues  neuroimaging 

Tôi hy vọng ai đó có thể giúp với những gì tôi nghĩ là một câu hỏi tương đối đơn giản và tôi nghĩ tôi biết câu trả lời nhưng không có xác nhận nó đã trở thành điều mà tôi không thể chắc chắn. Tôi có một số dữ …

10 r  binomial  proportion  glmm  lme4-nlme 

Tôi đang nghiên cứu phân tích phân biệt đối xử, nhưng tôi gặp khó khăn trong việc điều hòa một số giải thích khác nhau. Tôi tin rằng tôi phải thiếu một cái gì đó, bởi vì tôi chưa bao giờ gặp phải mức độ khác biệt (dường như) này …

10 multivariate-analysis  discriminant-analysis 

Tải gói cần thiết. library(ggplot2) library(MASS) Tạo 10.000 số được trang bị để phân phối gamma. x <- round(rgamma(100000,shape = 2,rate = 0.2),1) x <- x[which(x>0)] Vẽ hàm mật độ xác suất, giả sử chúng ta không biết phân phối x nào phù hợp. t1 <- as.data.frame(table(x)) names(t1) <- c("x","y") …

10 r  mathematical-statistics  goodness-of-fit  gamma-distribution  ggplot2 

Trong bài giảng của tôi ghi chú, nó nói, phân bố t trông như bình thường, mặc dù có đuôi hơi nặng. Tôi hiểu tại sao nó trông bình thường (vì Định lý giới hạn trung tâm). Nhưng tôi gặp khó khăn trong việc hiểu làm thế nào để chứng …

10 normal-distribution  t-distribution  heavy-tailed 

Tôi muốn định lượng mối quan hệ giữa hai biến A và B bằng cách sử dụng thông tin lẫn nhau. Cách tính toán bằng cách tạo các quan sát (xem ví dụ mã Python bên dưới). Tuy nhiên, yếu tố nào quyết định số lượng thùng là hợp lý? …

10 information-theory  mutual-information  binning 

Bối cảnh Tôi đang cố gắng hiểu làm thế nào coxph () của R chấp nhận và xử lý các mục lặp lại cho các đối tượng (hoặc bệnh nhân / khách hàng nếu bạn muốn). Một số người gọi định dạng này là Long, những người khác gọi đó …

10 r  repeated-measures  survival  cox-model  frailty 

Tôi có một biến ngẫu nhiên 1-D cực kỳ sai lệch. Để bình thường hóa phân phối này, tôi muốn sử dụng trung bình hơn là trung bình. Câu hỏi của tôi là: tôi có thể tính toán phương sai của phân phối bằng cách sử dụng trung bình trong …

10 variance  mean  median 

Tôi đang đọc Bayes đa dạng và khi tôi hiểu nó, có ý tưởng rằng bạn xấp xỉ (trong đó là các biến tiềm ẩn của mô hình của bạn và dữ liệu được quan sát) với một hàm , đưa ra giả định rằng nhân tố là trong đó …

10 variational-bayes 

Tôi đang cố gắng giải quyết vấn đề đầu tiên của tài liệu khóa học stanford trực tuyến cs224d và tôi gặp một số vấn đề với vấn đề 3A: Khi sử dụng mô hình bỏ qua gram word2vec với chức năng dự đoán softmax và chức năng mất entropy …

10 machine-learning  self-study  word2vec 

Tôi đã gửi một bài báo bị từ chối do cách thực hiện phân tích sinh tồn không đúng. Trọng tài không để lại bất kỳ chi tiết hay giải thích nào khác ngoài: "phân tích sinh tồn theo xu hướng thời gian đòi hỏi những cách kiểm duyệt tinh …

10 regression  survival  incidence-rate-ratio  interval-censoring 

Theo tài liệu của removeSparseTermschức năng từ tmgói, đây là những gì thưa thớt đòi hỏi: A term-document matrix where those terms from x are removed which have at least a sparse percentage of empty (i.e., terms occurring 0 times in a document) elements. I.e., the resulting matrix contains only …

10 r  text-mining  natural-language 

Ký hiệu được đọc như thế nào? Là sau một phân phối bình thường? Hoặc là một phân phối bình thường? Hoặc có lẽ là xấp xỉ bình thường ..X X XX~ N( Μ , σ2)X∼N(μ,σ2)X\sim N(\mu,\sigma^2)XXX XXX XXX Điều gì xảy ra nếu có một số biến theo sau …

10 normal-distribution  notation 

Đây là Mã của tôi cho phương pháp chọn tính năng trong Python: from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target X.shape (150, 4) X_new = LinearSVC(C=0.01, penalty="l1", dual=False).fit_transform(X, y) X_new.shape (150, 3) Nhưng sau khi nhận được X mới (biến phụ …

10 feature-selection  python  scikit-learn