Statistiken und Big Data

Fragen und Antworten für Personen, die sich für Statistik, maschinelles Lernen, Datenanalyse, Data Mining und Datenvisualisierung interessieren

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Einbeziehung der verzögerten abhängigen Variablen in die Regression
Ich bin sehr verwirrt darüber, ob es legitim ist, eine verzögerte abhängige Variable in ein Regressionsmodell aufzunehmen. Grundsätzlich denke ich, wenn sich dieses Modell auf die Beziehung zwischen der Änderung von Y und anderen unabhängigen Variablen konzentriert, kann das Hinzufügen einer verzögerten abhängigen Variablen auf der rechten Seite sicherstellen, dass …
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Interne versus externe Kreuzvalidierung und Modellauswahl
Mein Verständnis ist, dass wir mit Kreuzvalidierung und Modellauswahl versuchen, zwei Dinge anzusprechen: P1 . Schätzen Sie den zu erwartenden Bevölkerungsverlust beim Training mit unserer Stichprobe P2 . Messen Sie und berichten Sie unsere Unsicherheit dieser Schätzung (Varianz, Konfidenzintervalle, Verzerrung, etc.) Es scheint üblich zu sein, wiederholte Kreuzvalidierungen durchzuführen, da …
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Was ist der wahre Unterschied zwischen cv und repeatcv?
Dies ähnelt den Caret-Methoden für die erneute Stichprobe , obwohl dieser Teil der Frage dadurch nie auf eine vereinbarte Weise beantwortet wurde. caret's zug funktion bietet cvund repeatedcv. Was ist der Unterschied, wenn man sagt: MyTrainControl=trainControl( method = "cv", number=5, repeats=5 ) vs MyTrainControl=trainControl( method = "repeatedcv", number=5, repeats=5 ) …
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Vorhersage mit kontinuierlichen und kategorialen Funktionen
Einige Vorhersagemodelltechniken sind eher für den Umgang mit kontinuierlichen Prädiktoren ausgelegt, während andere für den Umgang mit kategorialen oder diskreten Variablen besser geeignet sind. Natürlich gibt es Techniken, um einen Typ in einen anderen umzuwandeln (Diskretisierung, Dummy-Variablen usw.). Gibt es jedoch Vorhersagemodelltechniken, mit denen beide Eingabetypen gleichzeitig verarbeitet werden können, …
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PCA, LDA, CCA und PLS
Wie hängen PCA, LDA, CCA und PLS zusammen? Sie scheinen alle "spektral" und linear algebraisch und sehr gut verstanden zu sein (sagen wir 50+ Jahre Theorie, die um sie herum aufgebaut sind). Sie werden für sehr unterschiedliche Zwecke verwendet (PCA zur Dimensionsreduzierung, LDA zur Klassifizierung, PLS zur Regression), fühlen sich …
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Wie kann man SARIMAX intuitiv verstehen?
Ich versuche, ein Papier über die Vorhersage der elektrischen Last zu verstehen, aber ich kämpfe mit den darin enthaltenen Konzepten, insbesondere dem SARIMAX- Modell. Dieses Modell dient der Vorhersage der Auslastung und verwendet viele statistische Konzepte, die ich nicht verstehe (ich bin Student der Informatik - Sie können mich als …
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Neuronales Netz mit Sprungschichtverbindungen
Ich interessiere mich für die Regression mit neuronalen Netzen. Neuronale Netze mit Null versteckten Knoten und Sprungschichtverbindungen sind lineare Modelle. Was ist mit den gleichen neuronalen Netzen, aber mit versteckten Knoten? Ich frage mich, welche Rolle die Sprungschichtverbindungen spielen würden. Intuitiv würde ich sagen, dass das endgültige Modell eine Summe …
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Die Beziehung zwischen der Gamma-Verteilung und der Normalverteilung
Ich habe kürzlich festgestellt, dass es notwendig ist, ein PDF für das Quadrat einer normalen Zufallsvariablen mit Mittelwert 0 abzuleiten. Aus irgendeinem Grund habe ich mich dafür entschieden, die Varianz vorher nicht zu normalisieren. Wenn ich das richtig gemacht habe, ist dieses PDF wie folgt: N2(x;σ2)=1σ2π−−√x−−√e−x2σ2N2(x;σ2)=1σ2πxe−x2σ2 N^2(x; \sigma^2) = \frac{1}{\sigma …
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Was ist der mathematische Unterschied zwischen zufälligen und festen Effekten?
Ich habe im Internet eine Menge über die Interpretation von Zufalls- und Fixeffekten gefunden. Es konnte jedoch keine Quelle gefunden werden, die Folgendes festhält: Was ist der mathematische Unterschied zwischen zufälligen und festen Effekten? Damit meine ich die mathematische Formulierung des Modells und die Art und Weise, wie Parameter geschätzt …
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