Thống kê và dữ liệu lớn

Các nhà thống kê Bayes duy trì rằng "Thống kê Bayes có thể ước tính các tham số rất khó khăn để ước tính thông qua các phương pháp thường xuyên". Liệu trích dẫn sau đây được lấy từ tài liệu này của SAS nói điều tương tự? Nó cung …

9 bayesian  inference  sas  frequentist 

Giả sử mối quan hệ tuyến tính sau: , trong đó là biến phụ thuộc, một biến độc lập duy nhất và là thuật ngữ lỗi.Y i X i u iYTôi= β0+ β1XTôi+ bạnTôiYi=β0+β1Xi+uiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_iYTôiYiY_iXTôiXiX_ibạnTôiuiu_i Theo Stock & Watson (Giới thiệu về Kinh tế …

9 regression  least-squares  assumptions  bias  consistency 

Trong các yếu tố của học thống kê , tôi đã tìm thấy tuyên bố sau: Có một điều kiện: các bước sàng lọc không giám sát ban đầu có thể được thực hiện trước khi các mẫu bị bỏ đi. Ví dụ: chúng ta có thể chọn 1000 dự …

9 machine-learning  cross-validation  feature-selection 

Tôi đang sử dụng thư viện VAR thống kê của python để mô hình hóa dữ liệu chuỗi thời gian tài chính và một số kết quả khiến tôi bối rối. Tôi biết rằng các mô hình VAR giả định dữ liệu chuỗi thời gian là ổn định. Tôi vô …

9 time-series  forecasting  r-squared  var  stationarity 

Một trong những giả định của hồi quy tuyến tính là cần có sự khác biệt không đổi trong các điều khoản lỗi và các khoảng tin cậy và kiểm tra giả thuyết liên quan đến mô hình dựa trên giả định này. Điều gì chính xác xảy ra khi …

9 regression  heteroscedasticity  assumptions  robust-standard-error 

Tôi mới hỗ trợ máy vector. Giải thích ngắn Các svmchức năng từ e1071gói vào R cung cấp tùy chọn khác nhau: Phân loại C phân loại nu phân loại một (để phát hiện tính mới) hồi quy eps hồi quy nu Sự khác biệt trực quan giữa năm loại …

9 r  classification  svm  e1071 

Câu hỏi của tôi: tôi có nên làm CV ngay cả đối với một tập dữ liệu tương đối lớn không? Tôi có một tập dữ liệu tương đối lớn và tôi sẽ áp dụng thuật toán học máy cho tập dữ liệu. Vì PC của tôi không nhanh, nên …

9 machine-learning  cross-validation 

Giả sử tôi đang chạy hồi quy tuyến tính có dạng .y=β0+β1A+β2B+β3AB+ϵy=β0+β1A+β2B+β3AB+ϵy = \beta_0 + \beta_1A+\beta_2B+\beta_3AB +\epsilon Nếu là dương, điều này có nghĩa là mối tương quan dương giữa và không? (Ngược lại, tương quan âm nếu âm?)β3β3\beta_3AAABBBβ3β3\beta_3

9 regression  interaction 

Giả sử rằng được cung cấp, tôi có thể lấy được E [ X ] ở định dạng dạng đóng không? E [ đăng nhập( X) ]E[log⁡(X)]\text{E}[\log(X)] E [ X]E[X]\text{E}[X]

9 expected-value  logarithm 

Nếu tôi đưa ra hai lượng tử và các vị trí tương ứng của chúng (mỗi) trong khoảng thời gian mở , tôi có thể luôn tìm thấy các tham số của phân phối beta có các lượng tử đó tại các vị trí đã chỉ định không?(q1,q2)(q1,q2)(q_1,q_2)(l1,l2)(l1,l2)(l_1,l_2)(0,1)(0,1)(0,1)

9 quantiles  curve-fitting  beta-distribution 

Tôi đang lấy dữ liệu giả về nhiệt độ so với Bán kem và phân loại nó bằng K Means (n ​​cụm = 2) để phân biệt 2 loại (hoàn toàn giả). Bây giờ tôi đang thực hiện Phân tích thành phần chính trên dữ liệu này và mục tiêu …

9 pca  interpretation  k-means  dimensionality-reduction 

Tôi có một tập dữ liệu với một biến phụ thuộc và một biến độc lập. Cả hai không phải là một chuỗi thời gian. Tôi có 120 quan sát. Hệ số tương quan là 0,43 Sau khi tính toán này, tôi đã thêm một cột cho cả hai biến …

9 regression  correlation  mean  predictor  cross-section 

Tôi quan tâm đến việc xây dựng các biến ngẫu nhiên mà các bất đẳng thức Markov hoặc Ch Quashev chặt chẽ. Một ví dụ tầm thường là biến ngẫu nhiên sau đây. . Giá trị trung bình của nó là 0, phương sai là 1 và P ( | …

9 probability  distributions  random-variable  probability-inequalities 

Tôi đang đọc bài phát hiện thay đổi trực tuyến Bayes của Adams và MacKay ( liên kết ). Các tác giả bắt đầu bằng cách viết phân phối dự báo cận biên: trong đóP(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,x(r)t)P(rt|x1:t)(1)P(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,xt(r))P(rt|x1:t)(1) P(x_{t+1} | \textbf{x}_{1:t}) = \sum_{r_t} P(x_{t+1} | r_t, \textbf{x}_t^{(r)}) P(r_t | \textbf{x}_{1:t}) \qquad \qquad (1) …

9 time-series  bayesian  inference  change-point 

Hãy nói rằng tôi có dữ liệu có một số không chắc chắn. Ví dụ: X Y 1 10±4 2 50±3 3 80±7 4 105±1 5 120±9 Bản chất của độ không đảm bảo có thể là các phép đo lặp lại hoặc thí nghiệm, hoặc độ không đảm bảo …

9 r  least-squares  error-propagation