Câu hỏi được gắn thẻ «computational-statistics»

Gần đây tôi đã đọc một bài đăng từ R-Bloggers, được liên kết với bài đăng trên blog này từ John Myles White về một ngôn ngữ mới gọi là Julia . Julia tận dụng một trình biên dịch đúng lúc mang lại cho nó thời gian chạy nhanh và …

161 r  computational-statistics  software  computing  julia 

Lý lịch Tôi đang làm việc trong Trung tâm điều hành mạng, chúng tôi giám sát các hệ thống máy tính và hiệu suất của chúng. Một trong những số liệu quan trọng cần theo dõi là một số khách truy cập \ khách hàng hiện đang kết nối với …

70 machine-learning  time-series  python  computational-statistics  anomaly-detection 

Có vẻ như rất nhiều người (bao gồm cả tôi) thích phân tích dữ liệu khám phá trong Excel. Một số hạn chế, chẳng hạn như số lượng hàng được cho phép trong bảng tính, là một vấn đề khó khăn nhưng trong hầu hết các trường hợp, không thể …

52 software  computational-statistics  excel 

Tôi thường nghe về "bình phương tối thiểu bình thường". Đó có phải là thuật toán được sử dụng rộng rãi nhất được sử dụng cho hồi quy tuyến tính? Có những lý do để sử dụng một cái khác nhau?

42 regression  least-squares  algorithms  computational-statistics  numerics 

Tôi đang nghiên cứu xác suất và thống kê bằng cách đọc một vài cuốn sách và viết một số mã, và trong khi mô phỏng các đồng xu lật, tôi nhận thấy một cái gì đó khiến tôi hơi phản cảm với trực giác ngây thơ của một người. …

28 probability  computational-statistics 

Có công cụ dòng lệnh nào chấp nhận luồng số (ở định dạng ascii) từ đầu vào tiêu chuẩn và đưa ra các thống kê mô tả cơ bản cho luồng này, chẳng hạn như min, max, trung bình, trung bình, RMS, lượng tử, v.v.? Đầu ra được chào đón …

27 descriptive-statistics  computational-statistics  computing 

Độ chính xác được định nghĩa là: p = true positives / (true positives + false positives) Có đúng không, như true positivesvà false positivescách tiếp cận 0, độ chính xác tiếp cận 1? Câu hỏi tương tự để nhớ lại: r = true positives / (true positives + false …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Tôi có biểu đồ sau của dữ liệu đếm. Và tôi muốn phù hợp với một phân phối rời rạc cho nó. Tôi không chắc làm thế nào tôi nên đi về điều này. Trước tiên tôi có nên áp dụng phân phối rời rạc hay không, giả sử phân …

17 r  poisson-distribution  discrete-data  computational-statistics  negative-binomial 

Làm thế nào và tại sao các trình tạo số ngẫu nhiên (RNG) quan trọng trong thống kê tính toán? Tôi hiểu rằng tính ngẫu nhiên rất quan trọng khi chọn mẫu cho nhiều thử nghiệm thống kê để tránh sai lệch đối với giả thuyết, nhưng có các lĩnh …

15 hypothesis-testing  monte-carlo  algorithms  random-generation  computational-statistics 

Tiêu chuẩn Gradient Descent sẽ tính toán độ dốc cho toàn bộ tập dữ liệu đào tạo. for i in range(nb_epochs): params_grad = evaluate_gradient(loss_function, data, params) params = params - learning_rate * params_grad Đối với số lượng epoch được xác định trước, trước tiên, chúng tôi tính toán vectơ gradient …

15 machine-learning  optimization  gradient-descent  computational-statistics  sgd 

Theo hiểu biết của tôi, tính toán gần đúng Bayes (ABC) và Markov Chain Monte Carlo (MCMC) có mục tiêu rất giống nhau. Dưới đây tôi mô tả sự hiểu biết của tôi về các phương pháp này và cách tôi nhận thấy sự khác biệt trong ứng dụng của …

15 bayesian  mcmc  computational-statistics 

Tôi biết hầu hết các bạn có lẽ cảm thấy rằng Google Docs vẫn là một công cụ nguyên thủy. Nó không phải là Matlab hay R và thậm chí là Excel. Tuy nhiên, tôi gặp khó khăn trước sức mạnh của phần mềm dựa trên web này chỉ sử …

15 software  computational-statistics 

Là một kỹ sư phần mềm, tôi quan tâm đến các chủ đề như thuật toán thống kê, khai thác dữ liệu, học máy, mạng Bayes, thuật toán phân loại, mạng thần kinh, chuỗi Markov, phương pháp Monte Carlo và tạo số ngẫu nhiên. Cá nhân tôi không có hứng …

15 references  computational-statistics  computing 

Tôi sẽ quan tâm đến việc tìm cách trong R để cập nhật hiệu quả mô hình tuyến tính khi quan sát hoặc dự đoán được thêm vào. biglm có khả năng cập nhật khi thêm các quan sát, nhưng dữ liệu của tôi đủ nhỏ để lưu trong bộ …

15 r  regression  computational-statistics  linear-model 

Tôi đang phân tích một tập dữ liệu bằng mô hình hiệu ứng hỗn hợp với một hiệu ứng cố định (điều kiện) và hai hiệu ứng ngẫu nhiên (người tham gia do thiết kế chủ đề và cặp bên trong). Mô hình được tạo ra với lme4gói : exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology