Câu hỏi được gắn thẻ «notation»

Đối với các câu hỏi về ký hiệu thống kê và ký hiệu toán học được sử dụng trong thống kê.

1
Ký hiệu đăng ký trong kỳ vọng
Ý nghĩa chính xác của ký hiệu chỉ số trong các kỳ vọng có điều kiện trong khuôn khổ của lý thuyết đo lường là gì? Các mục con này không xuất hiện trong định nghĩa về kỳ vọng có điều kiện, nhưng chúng ta có thể thấy ví dụ …


2
Tại sao có hai công thức / ký hiệu mất logistic khác nhau?
Tôi đã thấy hai loại công thức mất logistic. Chúng ta có thể dễ dàng cho thấy chúng giống hệt nhau, sự khác biệt duy nhất là định nghĩa của nhãn yyy . Xây dựng / ký hiệu 1, :y∈{0,+1}y∈{0,+1}y \in \{0, +1\} L(y,βTx)=−ylog(p)−(1−y)log(1−p)L(y,βTx)=−ylog⁡(p)−(1−y)log⁡(1−p) L(y,\beta^Tx)=-y\log(p)-(1-y)\log(1-p) trong đó , trong đó …

3
Trong học máy, tại sao các siêu ký tự được sử dụng thay vì các chỉ số?
Tôi đang tham gia khóa học của Andrew Ng về Machine Learning thông qua Coursera . Đối với các phương trình, siêu ký tự được sử dụng thay vì các chỉ số. Ví dụ: trong phương trình sau được sử dụng thay cho x i :x(i)x(i)x^{(i)}xixix_i J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))2J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))2J(\theta_0, \theta_1) = \frac{1}{2m} …






2
Ký hiệu nào và tại sao:
Đây có phải là những quy ước đơn thuần về phong cách (dù được in nghiêng hay không in nghiêng), hay có sự khác biệt đáng kể về ý nghĩa của các ký hiệu này? Có những ký hiệu nào khác có nghĩa là " xác suất " cần được …

1
Ký hiệu của người ước tính (dấu ngã so với mũ)
1. Có quy ước đặt tên nào liên quan đến mũ và biểu tượng dấu ngã trong các số liệu thống kê không? Tôi đã tìm thấy đang mô tả một công cụ ước tính cho ( Wikipedia ) Nhưng tôi cũng thấy đang mô tả một công cụ ước …
15 notation 

2
Ký hiệu ma trận cho hồi quy logistic
Trong hồi quy tuyến tính (mất bình phương), sử dụng ma trận, chúng ta có một ký hiệu rất súc tích cho mục tiêu minimize ∥Ax−b∥2minimize ‖Ax−b‖2\text{minimize}~~ \|Ax-b\|^2 Trong đó AAA là ma trận dữ liệu, xxx là các hệ số và bbb là đáp ứng. Có một ký hiệu …


4
Giả định phân phối dư
Tại sao cần phải đặt giả định phân phối cho các lỗi, nghĩa là yTôi= Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , với.εTôi~ N(0,σ2)ϵi∼N(0,σ2)\epsilon_{i} \sim \mathcal{N}(0,\sigma^{2}) Tại sao không viết yi=Xβ+ϵiyi=Xβ+ϵiy_i = X\beta + \epsilon_{i} , vớiyi∼N(Xβ^,σ2)yi∼N(Xβ^,σ2)y_i \sim \mathcal{N}(X\hat{\beta},\sigma^{2}) , trong đó trong cả hai trường hợp . Tôi đã thấy …


Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.