Thống kê và dữ liệu lớn

Trong một bài viết đánh giá năm 2013 trên tạp chí Nature Neuroscience, Button et al. Mất điện: tại sao cỡ mẫu nhỏ làm giảm độ tin cậy của khoa học thần kinh , nó đã được tuyên bố rằng: sức mạnh thống kê trung bình của các nghiên cứu …

7 p-value  meta-analysis  power  neuroscience  replicability 

Đã đóng cửa. Câu hỏi này không đúng chủ đề . Nó hiện không chấp nhận câu trả lời. Bạn muốn cải thiện câu hỏi này? Cập nhật câu hỏi để nó thuộc chủ đề cho Xác thực chéo. Đóng cửa 2 năm trước . Vì vậy, tôi có một …

7 classification  python  data-preprocessing  keras 

Bối cảnh: Hãy tưởng tượng một chiếc bánh pizza được cắt thành 8 lát. [ Trên mỗi cạnh thẳng của lát cắt, tôi chèn một nam châm có cực ngược nhau hướng ra ngoài. Nếu tôi tách các thành phần này, ngăn lật và lắc chúng, chúng sẽ tạo thành …

7 r  confidence-interval  generalized-linear-model  multivariate-analysis  multinomial 

Tôi đang cố gắng tìm hiểu quy trình Nhà hàng Trung Quốc (CRP) và quy trình Nhà hàng Trung Quốc có trọng số (WCRP) được mô tả trong một bài nghiên cứu "Khám phá tự động các kỹ năng nhận thức" - Robert V. Lindsey, Mohammad Khajah, Michael C. Mozer …

7 clustering  nonparametric-bayes 

Tôi đang đọc Why Momentum really Works , một bài đăng từ tạp chí chưng cất mới. Tôi sẽ diễn giải các phương trình chính dẫn đến phần làm tôi bối rối, bài viết mô tả trực giác chi tiết hơn. Thuật toán giảm độ dốc được đưa ra bởi …

7 machine-learning  optimization  deep-learning 

Để trình bày tôi phải hình dung dữ liệu ba chiều. Tôi nên hình dung chúng theo "phong cách của một scatterplot". Ý tưởng đầu tiên có thể là Một phân tán ba chiều Một ma trận phân tán Giảm kích thước (PCA) và sau đó là phân tán hai …

7 r  data-visualization  scatterplot 

Làm thế nào có thể có được tỷ lệ chấp nhận của Metropolis-Hastings gần bằng 1 (ví dụ: khi khám phá phân phối không chính thống với phân phối đề xuất bình thường với SD quá nhỏ), sau khi hết hạn? Tôi thấy nó trong chuỗi MCMC của riêng tôi …

7 mcmc  metropolis-hastings 

Để cho XTôiXiX_i là một biến ngẫu nhiên iid có pdf f( X | q )f(x|θ)f(\mathbf{x}|\theta), Ở đâu E(XTôi) = 6θ2E(Xi)=6θ2E(X_i) = 6\theta^2và θ > 0θ>0\theta > 0. Tôi đã tính toán một công cụ ước tính cho tham số (θθ\theta) của f( X | q )f(x|θ)f(\mathbf{x}|\theta) được θ^= =x¯/ …

7 self-study  mathematical-statistics  inference  unbiased-estimator 

Tôi đang sử dụng một số thuật toán phân cụm từ sklearn để phân cụm một số dữ liệu và dường như không thể hiểu được chuyện gì đang xảy ra với DBSCAN. Dữ liệu của tôi là một ma trận thuật ngữ tài liệu từ TfidfVectorizer, với vài trăm …

7 clustering  scikit-learn  text-mining  dbscan 

Sự khác biệt giữa bình thường hóa các biến và làm PCA; sử dụng scale=TRUEtùy chọn (không bình thường hóa các biến) trong prcomphàm trong R?

7 r  pca 

Đây là một vấn đề khiến tôi lo lắng trong một thời gian dài và tôi không tìm thấy câu trả lời hay trong sách giáo khoa, Google hay Stack Exchange. Tôi có bộ dữ liệu> 100.000 bệnh nhân trong đó bốn phương pháp điều trị đang được so sánh. …

7 survival  cox-model  proportional-hazards 

Tôi kiểm tra rõ ràng rằng nếu chúng tôi sửa (từ đó sửa giá trị trung bình) và để , bản phân phối Beta tiếp cận Bernoulli ( ) phân phối.β=1−μμαβ=1−μμα\beta = \frac{1-\mu}{\mu} \alphaα→0α→0\alpha \rightarrow 0μμ\mu Ví dụ: par(mfrow = c(1, 2), oma = c(0, 0, 1.5, 0)) xx = …

7 convergence  beta-distribution  bernoulli-distribution 

Thông tin Fisher được định nghĩa theo hai cách tương đương: là phương sai của độ dốc của và là âm của độ cong dự kiến ​​của . Vì trước đây luôn luôn tích cực, điều này sẽ ngụ ý rằng độ cong của chức năng log-likelihood là ở mọi …

7 maximum-likelihood  likelihood  fisher-information 

Là suy luận dựa trên một mô hình đầy đủ thích hợp, và nếu vậy, trong trường hợp nào? Giả sử bạn quan tâm đến mối quan hệ tiềm năng giữa một biến trả lời và một số biến dự đoán ứng viên và sử dụng một số dạng hồi …

7 regression  generalized-linear-model  model-selection  inference  explanatory-models 

Một họ theo cấp số nhân được xác định bằng hai thành phần: - mật độ cơ sở - một số thống kê đầy đủq0( x )q0(x)q_0(x)STôi( x )Si(x)S_i(x) Gia đình là tất cả các mật độ xác suất có thể được viết là: q( X | ( λ)Tôi) αq0( …

7 mathematical-statistics  references  moments  exponential-family  geometry