Thống kê và dữ liệu lớn

Lớp hồi quy tuyến tính sklearn tiêu chuẩn tìm thấy mối quan hệ tuyến tính gần đúng giữa phương sai và hiệp phương sai để giảm thiểu sai số bình phương trung bình (MSE). Cụ thể, gọi là số lượng quan sát và chúng ta bỏ qua việc đánh chặn …

7 regression  multiple-regression  scikit-learn 

Có một vấn đề bài tập về nhà trong một cuốn sách giáo khoa yêu cầu xác minh quyền sở hữu của một bản phân phối sau, và tôi gặp một chút rắc rối với nó. Thiết lập là bạn có mô hình hồi quy logistic với một yếu tố …

7 logistic  bayesian  posterior  improper-prior 

Đưa ra hai biến ngẫu nhiên Cauchy và . Đó không phải là độc lập. Cấu trúc phụ thuộc của các biến ngẫu nhiên thường có thể được định lượng với hệ số tương quan hoặc hệ số tương quan của chúng. Tuy nhiên, các biến ngẫu nhiên Cauchy này …

7 covariance  independence  copula  heavy-tailed 

Tôi có mô hình hồi quy tuyến tính cho biến phụ thuộc dựa trên hai biến độc lập X1 và X2 , vì vậy tôi có dạng tổng quát của phương trình hồi quyYYYX1X1X1X2X2X2 Y=A+B1⋅X1+B2⋅X2+ϵY=A+B1⋅X1+B2⋅X2+ϵY = A + B_1 \cdot X_1 + B_2 \cdot X_2 + \epsilon , Trong đó …

7 regression  p-value 

Tôi biết rằng đây là hệ thống giải bài toán phương trình tuyến tính. Nhưng câu hỏi của tôi là tại sao nó là một vấn đề số lượng quan sát thấp hơn số lượng người dự đoán làm thế nào điều đó có thể xảy ra? Không phải bộ …

7 dimensionality-reduction  linear  matrix  linear-algebra  regression-strategies 

Cho một tập hợp trường hợp. Đối với mỗi trường hợp, tôi có một vectơ đặc trưng bao gồm các tính năng (số) ( , , ..., ), n >> m. Hơn nữa, với mỗi trường hợp, tôi có một điểm số (có thể quan sát được). Tôi muốn:nnnmmmx1x1x_1x2x2x_2xmxmx_myyy tìm …

7 machine-learning  classification  supervised-learning 

Tôi làm việc trên các cảm biến chất lượng không khí, một vài trong số đó là cảm biến khí điện hóa. Bằng cách nền, các cảm biến này được kích thích bởi một mạch chiết áp áp một điện áp phân cực và sau đó đo dòng điện chạy …

7 machine-learning  time-series  modeling 

Tôi đang cố gắng sử dụng phương pháp KNN để phân loại nhị phân. Khi cố gắng tìm tham số 'k' tốt nhất (số lượng lân cận mà thuật toán nhìn vào), tôi huấn luyện một mô hình trên tập huấn luyện của mình và xem xét độ chính xác …

7 cross-validation  k-nearest-neighbour 

Tôi quan tâm đến mối quan hệ giữa hai biến chuỗi thời gian: YYY và XXX. Hai biến có liên quan với nhau và không rõ lý thuyết cái nào gây ra cái kia. Vì điều này, tôi không có lý do chính đáng để thích hồi quy tuyến tính …

7 regression  regression-coefficients 

Giả sử rằng tôi có một thống kê và tôi biết chắc chắn rằng nó không đủ để ước tính một tham số .T(X)T(X)T(X)θθ\theta Vẫn có thể có một công cụ ước tính có hiệu quả (mất lồi) hay có một định lý (một cái gì đó giống như Rao-Blackwell …

7 estimators  sufficient-statistics  efficiency 

Hai biến không tương quan không nhất thiết phải độc lập, như được minh họa đơn giản bởi thực tế là XXX và X2X2X^2là không tương quan nhưng không độc lập. Tuy nhiên, hai biến không tương quan VÀ phân phối chung được bảo đảm là độc lập. Ai đó …

7 correlation  normal-distribution  independence  joint-distribution  intuition 

Tôi có một chuỗi thời gian hơi ồn ào dao động xung quanh các cấp độ khác nhau. Ví dụ: dữ liệu sau: Tôi có sẵn dữ liệu đường thẳng và tôi muốn có được ước tính cho đường đứt nét. Nó nên được liên tục piecewise. Những thuật toán …

7 r  time-series  smoothing 

Đặt là các biến ngẫu nhiên có mật độX1,X2,…,XnX1,X2,…,XnX_1,X_2,\ldots,X_n f(x)=2(1−x)10&lt;x&lt;1f(x)=2(1−x)10&lt;x&lt;1f(x)=2(1-x)\mathbf1_{0<x<1} Tôi đang cố gắng để phân phối phạm vi mẫu R=X(n)−X(1)R=X(n)−X(1)R=X_{(n)}-X_{(1)}. Cách thông thường tôi làm những vấn đề này là trước tiên tìm mật độ khớp của (R,S)(R,S)(R,S) đang lấy S=X(1)S=X(1)S=X_{(1)}và sau đó tìm phân phối của RRRnhư một …

7 distributions  mathematical-statistics  beta-distribution  order-statistics 

Tôi đã ước tính các tham số hồi quy của mô hình hồi quy tuyến tính bằng LASSO, đã gửi một số biến về 0 bằng xác nhận chéo và bây giờ tôi đã có một mô hình cuối cùng. Người ta biết rằng việc thường xuyên gây ra sự …

7 regression  lasso  regularization 

Đặt là một mẫu ngẫu nhiên từ một phân phối bình thường với trung bình và phương sai . Hãy xem xét vấn đề ước tính .X1,X2,…,XnX1,X2,…,XnX_1, X_2, \ldots, X_nμμ\muσ2σ2\sigma^2P(X&gt;100)P(X&gt;100)P(X > 100) Một cách để thực hiện điều này là tính . Công cụ ước tính "trình cắm thêm" này …

7 mathematical-statistics  normal-distribution  estimation  maximum-likelihood