Thống kê và dữ liệu lớn

Thống kê ở khắp mọi nơi; Tuy nhiên, việc sử dụng phổ biến các thuật ngữ thống kê thường không rõ ràng. Các thuật ngữ xác suất và tỷ lệ cược được sử dụng thay thế cho nhau trong tiếng Anh mặc dù các biểu thức toán học được xác …

103 terminology 

Gần đây tôi đã hỏi một câu hỏi liên quan đến các nguyên tắc chung xung quanh việc xem xét số liệu thống kê trong bài báo . Điều tôi muốn hỏi bây giờ là điều gì đặc biệt làm bạn khó chịu khi xem lại một bài báo, tức …

102 references  referee 

Tôi muốn suy nghĩ của bạn về sự khác biệt giữa xác nhận chéo và bootstrapping để ước tính lỗi dự đoán. Có ai làm việc tốt hơn cho kích thước tập dữ liệu nhỏ hoặc bộ dữ liệu lớn?

102 cross-validation  predictive-models  bootstrap 

Trong một mô hình tuyến tính đơn giản với một biến giải thích duy nhất, αi=β0+β1δi+ϵiαi=β0+β1δi+ϵi\alpha_i = \beta_0 + \beta_1 \delta_i + \epsilon_i Tôi thấy rằng việc loại bỏ thuật ngữ chặn giúp cải thiện sự phù hợp rất nhiều (giá trị của đi từ 0,3 đến 0,9). Tuy nhiên, …

101 r  linear-model  interpretation  r-squared  intercept 

Giả sử chúng ta có một số tập huấn luyện cho . Cũng giả sử chúng tôi chạy một số loại thuật toán học có giám sát trên tập huấn luyện. Các giả thuyết được biểu diễn dưới dạng . Chúng ta cần tìm các tham số để thu nhỏ …

101 optimization  gradient-descent  sgd 

Chúng tôi đã có nhiều luồng được gắn thẻ là giá trị p cho thấy nhiều hiểu lầm về chúng. Mười tháng trước, chúng tôi đã có một chủ đề về tạp chí tâm lý rằng "cấm" -valuespppp , bây giờ Hiệp hội thống kê Mỹ (2016) nói rằng với …

100 hypothesis-testing  bayesian  p-value  frequentist 

Cụ thể, tôi đang đề cập đến hệ số tương quan thời điểm sản phẩm Pearson.

99 correlation  regression 

Tôi bắt đầu bằng Phân tích chuỗi thời gian của Hamilton, nhưng tôi vô vọng. Cuốn sách này thực sự quá lý thuyết để tôi tự học. Có ai có một đề nghị cho một cuốn sách giáo khoa về phân tích chuỗi thời gian phù hợp cho việc tự …

99 time-series  self-study  references 

Tôi rất mới với số liệu thống kê và tôi chỉ đang học cách hiểu những điều cơ bản, bao gồm giá trị . Nhưng có một dấu hỏi rất lớn trong đầu tôi lúc này và tôi hy vọng sự hiểu biết của mình là sai. Đây là quá …

98 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value 

Tôi đã nghiên cứu một phương pháp mới để phân tích và phân tích bộ dữ liệu để xác định và cô lập các nhóm con của dân số mà không biết trước bất kỳ đặc điểm nào của nhóm phụ. Mặc dù phương pháp này hoạt động đủ tốt …

98 dataset  sample  population  teaching 

Bất cứ ai cũng có thể giải thích sự khác biệt chính giữa các cây suy luận có điều kiện ( ctreetừ partygói trong R) so với các thuật toán cây quyết định truyền thống hơn (chẳng hạn như rparttrong R)? Điều gì làm cho cây CI khác nhau? Điểm …

97 r  machine-learning  cart 

Hệ số tương quan Pearson của x và y là như nhau, cho dù bạn tính pearson (x, y) hay pearson (y, x). Điều này cho thấy rằng thực hiện hồi quy tuyến tính của y cho x hoặc x đã cho y là như nhau, nhưng tôi không nghĩ …

97 regression  correlation  linear-model  pearson-r 

Làm thế nào bạn sẽ giải thích trực quan một gốc đơn vị là gì, trong bối cảnh của kiểm tra gốc đơn vị? Tôi đang suy nghĩ theo những cách giải thích giống như tôi đã sáng lập trong câu hỏi này . Trường hợp với đơn vị gốc …

97 intuition  unit-root 

Tôi đang đọc những cuốn sách về hồi quy tuyến tính. Có một số câu về định mức L1 và L2. Tôi biết họ, chỉ không hiểu tại sao định mức L1 cho các mô hình thưa thớt. Ai đó có thể sử dụng đưa ra một lời giải thích …

97 regression  lasso  regularization  ridge-regression 

Nhiều trình phân loại học máy (ví dụ: máy vectơ hỗ trợ) cho phép một người chỉ định kernel. Điều gì sẽ là một cách trực quan để giải thích hạt nhân là gì? Một khía cạnh tôi đã nghĩ đến là sự phân biệt giữa các hạt nhân tuyến …

97 machine-learning  svm  references  kernel-trick  intuition