Thống kê và dữ liệu lớn

Nếu tôi có hai phân phối đối xứng khác nhau (đối với phân phối trung bình) và , thì sự khác biệt cũng là phân phối đối xứng (đối với phân phối trung bình)?Y X - YXXXYYYX−YX−YX-Y

9 distributions  median 

Trong bài báo có tên Deep Learning và Thông tin về tắc nghẽn thông tin, các tác giả nêu trong phần II A) như sau: Các nơ-ron đơn chỉ phân loại các đầu vào có thể phân tách tuyến tính, vì chúng chỉ có thể thực hiện các siêu phẳng …

9 bayesian  neural-networks  information-theory 

Vì vậy, tôi đã có một bài kiểm tra xác suất và tôi thực sự không thể trả lời câu hỏi này. Nó chỉ hỏi một cái gì đó như thế này: XXXXXX ⩾⩾\geqslant 000E(X2)3E(X2)3E(X^2)^3E(X3)2E(X3)2E(X^3)^2 Điều duy nhất tôi có thể nghĩ là Bất bình đẳng của Jensen, nhưng tôi …

9 probability  self-study  probability-inequalities 

Casella và Berger nêu tài sản bất biến của công cụ ước tính ML như sau: Tuy nhiên, đối với tôi, dường như họ định nghĩa "khả năng" của theo cách hoàn toàn phi lý và vô nghĩa:ηη\eta Nếu tôi áp dụng các quy tắc cơ bản của lý thuyết …

9 self-study  bayesian  maximum-likelihood  frequentist  invariance 

Có ngụ ý sự độc lập của và ?X YC o v ( f( X) , Y) = 0∀f( . )Cov(f(X),Y)= =0∀f(.)\mathbb{Cov} \left(f(X),Y\right) = 0 \; \forall \; f(.)XXXYYY Tôi chỉ quen thuộc với các định nghĩa sau đây của độc lập giữa và .YXXXYYY fx , y( x , …

9 random-variable  independence 

Câu 1: Có các phương pháp phổ biến hoặc được chấp nhận để xử lý môi trường không cố định trong học tập Củng cố nói chung không? Q2: Trong thế giới lưới của tôi, tôi có chức năng phần thưởng thay đổi khi một trạng thái được truy cập. …

9 markov-process  reinforcement-learning  stationarity  q-learning 

Đặt là các biến ngẫu nhiên tiêu chuẩn thống nhất được phân phối độc lập và rõ ràng.X1,…,Xn∼U(0,1)X1,…,Xn∼U(0,1)X_1,\dots,X_n \sim U(0,1) Let Yn=∑inX2iI seek: E[Yn−−√]Let Yn=∑inXi2I seek: E[Yn]\text{Let }\quad Y_n=\sum_i^nX_i^2 \quad \quad \text{I seek: } \quad \mathbb{E}\big[\sqrt{Y_n } \big] Kỳ vọng của rất dễ dàng:YnYnY_n E[X2]E[Yn]=∫10y2y√=13=E[∑inX2i]=∑inE[X2i]=n3E[X2]=∫01y2y=13E[Yn]=E[∑inXi2]=∑inE[Xi2]=n3\begin{align} \mathbb{E}\left[X^2\right] &=\int_0^1\frac{y}{2\sqrt{y}}=\frac{1}{3}\\ \mathbb{E}\left[Y_n\right] &=\mathbb{E}\left[\sum_i^nX_i^2\right] = …

9 probability  expected-value  uniform  central-limit-theorem  mgf 

Tôi muốn phân loại các điểm dữ liệu là cần một mô hình phức tạp hơn hoặc không cần một mô hình phức tạp hơn. Suy nghĩ hiện tại của tôi là điều chỉnh tất cả dữ liệu cho một mô hình tuyến tính đơn giản và quan sát kích …

9 regression  multiple-regression  residuals  bias-variance-tradeoff 

Trong 'Các yếu tố của học thống kê', biểu thức phân rã phương sai của mô hình tuyến tính được đưa ra là trong đó là hàm mục tiêu thực tế, là phương sai của lỗi ngẫu nhiên trong mô hình và là công cụ ước tính tuyến tính của …

9 regression  linear-model  bias-variance-tradeoff 

Tôi có một bộ dữ liệu với khoảng 5.000 tính năng / đồng biến thường tương quan và phản hồi nhị phân. Dữ liệu được đưa cho tôi, tôi đã không thu thập nó. Tôi sử dụng Lasso và tăng cường độ dốc để xây dựng mô hình. Tôi sử …

9 machine-learning  multiple-comparisons  regression-coefficients  lasso  high-dimensional 

Đặt là IID và . E \ left [\ frac {X_i} {\ bar {X}} \ right] = \? Điều này có vẻ hiển nhiên, nhưng tôi gặp khó khăn khi chính thức bắt nguồn từ nó.XiXiX_iX¯=∑ni=1XiX¯=∑i=1nXi\bar{X} = \sum_{i=1}^{n} X_iE[XiX¯]= ?E[XiX¯]= ? E\left[\frac{X_i}{\bar{X}}\right] = \ ?

9 probability  random-variable  expected-value 

Tôi có một số câu hỏi liên quan đến đặc điểm kỹ thuật và giải thích GLMM. 3 câu hỏi chắc chắn là thống kê và 2 câu hỏi cụ thể hơn về R. Tôi đang đăng ở đây vì cuối cùng tôi nghĩ vấn đề là giải thích kết …

9 r  lme4-nlme  poisson-distribution  negative-binomial  glmm 

Tôi cần đảm bảo rằng sơ đồ trang web XML của tôi có ít hơn rác (liên kết bị hỏng). Danh sách URL có hàng trăm ngàn và thậm chí nếu nó có thể khả thi để kiểm tra tất cả từng cái một thì tôi không muốn, vì nhiều …

9 probability  confidence-interval  sample-size 

Cuốn sách của Simon Wood về GAM và mgcv gói R liên quan của anh ta đều rất chi tiết và nhiều thông tin khi nói về lý thuyết GAM và mô hình phù hợp với dữ liệu thực và mô phỏng. Đối với độ mịn 1D, thực sự không …

9 r  mgcv 

Hãy xem xét cốt truyện dưới đây trong đó tôi mô phỏng dữ liệu như sau. Chúng tôi xem xét một kết quả nhị phân mà xác suất thực sự là 1 được biểu thị bằng đường màu đen. Mối quan hệ chức năng giữa hiệp phương trình và là …

9 regression  logistic  bayesian  confidence-interval  credible-interval