Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi đang cố gắng để hiểu lời giải thích về sự phân kỳ KL theo bên dưới. Nó hiểu, như tôi hiểu, với một kỳ vọng trong nhiệm kỳ thứ hai. "Xấp xỉ kỳ vọng vào q trong nhiệm kỳ này". Tuy nhiên, chúng tôi đang nhân q (x) với …

9 expected-value  kullback-leibler 

Câu hỏi này đã có câu trả lời ở đây : Sự khác biệt giữa mô hình logit và probit (10 câu trả lời) Đóng cửa 5 tháng trước . Giải thích số là đầu ra của hàm hồi quy logistic là gì? Hàm logistic f(x⃗ ) = =11 +e- …

9 probability  logistic 

Tôi đang cố gắng sử dụng hồi quy Rừng ngẫu nhiên. Tôi có một biến trả lời: y = rnorm(10000, mean=0, sd=3) Và một vài biến dự đoán (chỉ là phản ứng có thêm nhiễu): x = data.frame(v1=y + rnorm(10000, mean=0, sd=3), v2=y + rnorm(10000, mean=0, sd=3), v3=y + rnorm(10000, …

9 r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble 

Tôi tự hỏi: khi phân cụm dữ liệu bằng một số thuật toán chung, có một giả định về kích thước xấp xỉ bằng nhau của các cụm? Ví dụ, trong k-nghĩa là tôi biết tất cả các cụm nên có khoảng. số lượng mẫu bằng nhau. Nó cũng giữ …

9 clustering  k-means 

Tôi muốn thực hiện phân tích tình cảm trên văn bản, đã trải qua một số bài viết, một số trong số họ đang sử dụng "Naive Bayes" và một số khác là "Mạng thần kinh tái phát (LSTM)" , mặt khác tôi đã thấy một thư viện python để …

8 machine-learning  neural-networks  python  natural-language 

Có một vấn đề về thống kê Tôi không may không biết bắt đầu từ đâu (Tôi đang tự học nên không có ai tôi có thể hỏi, nếu tôi không hiểu điều gì đó. Câu hỏi là X, YX,YX,Y iidN( a , b2) ; a = 0 ; b2= …

8 self-study  normal-distribution  random-variable 

Một quả táo được đặt tại đỉnh AAA của hình ngũ giác ABCDEABCDEABCDE , và một con sâu nằm hai đỉnh đi, tại CCC . Mỗi ngày con sâu bò với xác suất bằng nhau với một trong hai đỉnh liền kề. Như vậy sau một ngày sâu là tại …

8 probability  markov-process 

Sự hiểu biết của tôi về cách thức hoạt động của hiệp phương sai là dữ liệu có tương quan nên có hiệp phương sai cao. Tôi đã gặp một tình huống trong đó dữ liệu của tôi có vẻ tương quan (như thể hiện trong biểu đồ phân tán) …

8 python  descriptive-statistics  covariance 

Vấn đề: Tôi muốn thực hiện lấy mẫu Gibbs để suy ra một số hậu nghiệm trên một tập dữ liệu lớn. Thật không may, mô hình của tôi không đơn giản và do đó việc lấy mẫu quá chậm. Tôi sẽ xem xét các cách tiếp cận đa dạng …

8 sampling  bootstrap  mcmc  large-data  gibbs 

Bối cảnh : Israel (và Trung Đông nói chung) tràn ngập các cuộc biểu tình. Tôi tò mò, khi được đưa ra một bức tranh, để ước tính có bao nhiêu người trong bức tranh đó (thường là một bức tranh của một đám đông lớn). Mô hình nào có …

8 r  image-processing  pattern-recognition 

Tôi có một bộ dữ liệu rất lớn, nơi tôi đã lặp lại các phép đo theo thời gian cho từng vị trí riêng lẻ. Một số vị trí có thể có 10 điểm dữ liệu và một số vị trí chỉ có 1 điểm dữ liệu. Tôi phù hợp …

8 mixed-model  multilevel-analysis 

Tôi có dữ liệu tương đương với: shopper_1 = ['beer', 'eggs', 'water',...] shopper_2 = ['diapers', 'beer',...] ... Tôi muốn thực hiện một số phân tích về tập dữ liệu này để có được ma trận tương quan có hàm ý tương tự như: nếu bạn mua x, bạn có khả …

8 correlation  econometrics  python  cross-correlation 

Đặt là một chuỗi các biến ngẫu nhiên iid . Xác định và cho . Tìm phân phối giới hạn của( Xn)(Xn)(X_n)N( 0 , 1 )N(0,1)\mathcal N(0,1)S0= 0S0= =0S_0=0Sn= ∑nk = 1XkSn= =Σk= =1nXkS_n=\sum_{k=1}^n X_kn ≥ 1n≥1n\geq 11nΣk = 1n| Sk - 1| ( X2k- 1 )1nΣk= =1n|Sk-1|(Xk2-1)\frac1n \sum_{k=1}^{n}|S_{k-1}|(X_k^2 - …

8 self-study  normal-distribution  convergence  central-limit-theorem 

Tôi biết rằng các phép biến đổi tuyến tính của chuỗi thời gian phát sinh từ các quá trình đứng yên (yếu) cũng đứng yên. Tuy nhiên, điều này có đúng đối với việc chuyển đổi một chuỗi thông qua việc lấy giá trị tuyệt đối của từng phần tử …

8 time-series  data-transformation  stationarity 

Cập nhật (2019-06-25): thay đổi tiêu đề từ "Các mô hình MA không thể đảo ngược có ý nghĩa không?" để phân biệt với Câu 333802 . Trong khi xem xét các mô hình MA ( qqq ), tôi đã xem qua các slide này (Alonso và Garcia-Martos, 2012). Các …

8 time-series  moving-average