Thống kê và dữ liệu lớn

Xem xét nhiều hồi quy tuyến tính. Câu hỏi này có thể đơn giản về mặt giả định, nhưng tôi đang cố gắng hiểu trực giác tại sao, giả sử nếu tôi có các yếu tố dự đoán X1 và X2, thì các tương tác giữa các yếu tố dự …

8 multiple-regression  feature-selection  interaction 

Tôi nghi ngờ đây là một câu hỏi khá bất thường và thăm dò, vì vậy xin vui lòng chịu đựng với tôi. Tôi tự hỏi nếu người ta có thể áp dụng ý tưởng lấy mẫu quan trọng để lấy mẫu Gibbs. Ý tôi là: trong lấy mẫu Gibbs, …

8 mcmc  gibbs  importance-sampling 

Trong việc lựa chọn băng thông cho Công cụ ước tính mật độ hạt nhân, băng thông quan trọng theo cách hiểu của tôi là: "Với mỗi số nguyên k, ở đó 1<k<n, chúng ta có thể tìm thấy độ rộng tối thiểu h(k)sao cho ước tính mật độ hạt …

8 econometrics  kernel-smoothing 

Một câu hỏi tập thể dục Đặt là rvs có phân phối chuẩn chung với . Tính hệ số phụ thuộc đuôi trên cho tất cả .X1,X2X1,X2X_1, X_2N(0,1)N(0,1)N(0,1)Corr(X1,X2)=ρCorr⁡(X1,X2)=ρ\operatorname{Corr}(X_1, X_2) = \rhoρ∈[−1,1]ρ∈[−1,1]\rho \in [-1, 1] Điều đó có nghĩa là gì khi nói rằng chúng có phân phối chuẩn "chung"? Suy …

8 probability  random-variable  heavy-tailed 

Giả sử chúng ta quan sát dữ liệu và muốn điều chỉnh mô hình hồi quy cho . Thật không may, đôi khi được đo bằng các lỗi có ý nghĩa khác không.Y,XY,XY, XE[Y|X]E[Y|X]\mathbf{E}[Y \,|\, X]YYY Đặt cho biết liệu có được đo bằng các lỗi trung bình không cổ …

8 regression  bias  measurement-error  weighted-regression 

Gần đây tôi đã tìm thấy công cụ ước lượng lượng tử sau đây cho một biến ngẫu nhiên liên tục trong một bài báo (phi kinh tế, áp dụng): đối với một vectơ dài 100 xxx , lượng tử 1% được ước tính với tối thiểu ( x )tối …

8 quantiles 

Đây là một câu hỏi lịch sử: ai đã phát minh ra ký hiệu để biểu thị sự độc lập (có điều kiện)?⊥⊥⊥⊥\perp \!\!\! \perp

8 probability  notation  history 

Tôi đang gặp khó khăn khi ở cùng một trang với người giám sát của mình khi xác nhận mô hình của tôi. Tôi đã phân tích dư lượng (quan sát các giá trị được trang bị) và tôi đã sử dụng nó làm đối số để thảo luận về …

8 r  references  glmm  validation  glmmtmb 

Giả sử bạn phù hợp với một mô hình . Có bất kỳ ý nghĩa thực tế nào để ước tính hiệu ứng tương tác nếu và tương quan không?y=x1+x2+x1×x2y=x1+x2+x1×x2y = x_1 + x_2 + x_1\times x_2x1x1x_1x2x2x_2 Tôi hiểu có thể có các vấn đề về cộng tuyến nếu x1x1x_1 …

8 regression  correlation  interaction 

Giả sử rằng X= ( X1, . . . , Xn) , : ( Ω , A , P) → ( { 0 , 1 }n, 2{ 0 , 1 }n)X=(X1,...,Xn),:(Ω,A,P)→({0,1}n,2{0,1}n)X=(X_1, ..., X_n),: (\Omega, A,P)\to (\{0,1\}^n, 2^{{\{0,1\}}^n}) và Y= ( Y1, . . . , Yn) : ( Ω , …

8 bayesian  exchangeability 

Tôi có một biến ngẫu nhiên Y=eX1+eXY= =eX1+eXY = \frac{e^{X}}{1 + e^{X}} và tôi biếtX∼N(μ,σ2)X~N(μ,σ2)X \sim N(\mu, \sigma^2). Có cách nào để tính E(Y)E(Y)\mathbb{E}(Y) không? Tôi đã cố gắng tìm ra tích phân, nhưng không đạt được nhiều tiến bộ. Nó thậm chí có thể?

8 logistic  normal-distribution  expected-value 

Tôi đã nhận được câu hỏi này trong một bài kiểm tra, nó đã hỏi điều gì sẽ là lỗi đào tạo cho trình phân loại KNN khi K = 1. Đào tạo có ý nghĩa gì đối với phân loại KNN? Sự hiểu biết của tôi về trình phân …

8 classification  supervised-learning  k-nearest-neighbour 

Nó sẽ có ý nghĩa để phù hợp với một mô hình trên mục đích? Nói rằng tôi có một trường hợp sử dụng mà tôi biết dữ liệu sẽ không thay đổi nhiều so với dữ liệu đào tạo. Tôi đang suy nghĩ ở đây về dự đoán lưu …

8 machine-learning  time-series  forecasting  prediction  overfitting 

Dựa trên Gradient Boosting Tree vs Random Forest . GBDT và RF sử dụng chiến lược khác nhau để giải quyết sai lệch và phương sai. Câu hỏi của tôi là tôi có thể lấy mẫu lại tập dữ liệu (có thay thế) để đào tạo nhiều GBDT và kết …

8 random-forest  cart  boosting  bagging  gradient 

Phiên bản tóm tắt của câu hỏi của tôi (Ngày 26 tháng 12 năm 2018) Tôi đang cố gắng tái tạo Hình 2.2 từ Suy luận thống kê thời đại máy tính của Efron và Hastie, nhưng vì một số lý do mà tôi không thể hiểu, các con số …

8 self-study  python  likelihood-ratio  neyman-pearson-lemma