Statistiken und Big Data

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Haben unzureichende Studien die Wahrscheinlichkeit von Fehlalarmen erhöht?

Diese Frage wurde schon einmal hier und hier gestellt, aber ich glaube nicht, dass die Antworten die Frage direkt ansprechen. Haben unzureichende Studien die Wahrscheinlichkeit von Fehlalarmen erhöht? Einige Nachrichtenartikel machen diese Behauptung. Zum Beispiel : Geringe statistische Leistung ist eine schlechte Nachricht. In Studien mit unzureichender Leistung werden eher …

23 hypothesis-testing power false-discovery-rate

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Hat diese Distribution einen Namen?

Mir ist heute aufgefallen, dass die Verteilung könnte als Kompromiss zwischen der Gaußschen und der Laplace-Verteilung fürx∈R,p∈[1,2]undβ>0 angesehen werden.Hat eine solche Verteilung einen Namen? Und hat es einen Ausdruck für seine Normalisierungskonstante? Das Kalkül Stümpfe mich, weil ich weiß nichtwie auch fürLösung beginntCim Integral 1=C⋅∫ ∞ - ∞ exp(-|x-& mgr; …

23 distributions normal-distribution terminology laplace-distribution distribution-identification

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Differenz zweier lognormaler Zufallsvariablen

Sei und 2 iidrvs, wobei . Ich möchte die Verteilung für .X 2 log ( X 1 ) , log ( X 2 ) ≤ N ( μ , σ ) X 1 - X 2X1X1X_1X2X2X_2log(X1),log(X2)∼N(μ,σ)log⁡(X1),log⁡(X2)∼N(μ,σ)\log(X_1),\log(X_2) \sim N(\mu,\sigma)X1−X2X1−X2X_1 - X_2 Das Beste, was ich tun kann, ist, die Taylor-Reihe von …

23 probability distributions random-variable lognormal approximation

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Texas Sharpshooter Irrtum in der explorativen Datenanalyse

Ich habe diesen Artikel in Nature gelesen, in dem einige Irrtümer im Zusammenhang mit der Datenanalyse erläutert werden. Mir ist aufgefallen, dass der Texas Sharpshooter-Irrtum besonders schwer zu vermeiden war: Eine kognitive Falle, die während der Datenanalyse erwartet wird, zeigt die Fabel des texanischen Scharfschützen: Ein unfähiger Schütze, der ein …

23 eda fallacy

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Einführung in das maschinelle Lernen für Mathematiker

In gewissem Sinne ist dies ein Crosspost von mir von math.stackexchange , und ich habe das Gefühl, dass diese Site ein breites Publikum ansprechen könnte. Ich suche eine mathematische Einführung in das maschinelle Lernen. Insbesondere ist viel Literatur, die gefunden werden kann, relativ ungenau und viele Seiten werden ohne Inhalt …

23 machine-learning references pac-learning

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Was ist die Architektur eines gestapelten Faltungsautocodierers?

Ich versuche also, Bilder von Menschen mit Faltungsnetzen zu trainieren. Ich habe die Papiere ( Paper1 und Paper2 ) und diesen Stackoverflow-Link gelesen , bin mir jedoch nicht sicher, ob ich die Struktur der Netze verstehe (in den Papieren ist dies nicht genau definiert). Fragen: Ich kann meine Eingabe gefolgt …

23 neural-networks deep-learning autoencoders deep-belief-networks

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MSE-Zerlegung in Varianz und Bias-Quadrat

Indem gezeigt wird, dass MSE in Varianz plus das Quadrat der Abweichung zerlegt werden kann, hat der Beweis in Wikipedia einen Schritt, der im Bild hervorgehoben ist. Wie funktioniert das? Wie wird die Erwartung vom 3. bis zum 4. Schritt in das Produkt umgesetzt? Wenn die beiden Begriffe unabhängig sind, …

23 random-variable expected-value mse

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Warum wird normalerweise die Summe der quadratischen Fehler (SSE) beim Anpassen eines Modells minimiert?

Die Frage ist sehr einfach: Warum versuchen wir beim Anpassen eines Modells an unsere linearen oder nichtlinearen Daten normalerweise, die Summe der Fehlerquadrate zu minimieren, um unseren Schätzer für den Modellparameter zu erhalten? Warum nicht eine andere Zielfunktion zum Minimieren wählen? Ich verstehe, dass die quadratische Funktion aus technischen Gründen …

23 econometrics least-squares

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Exakter Binomialtest mit zwei Stichprobenanteilen in R (und einigen seltsamen p-Werten)

Ich versuche die folgende Frage zu lösen: Spieler A hat 17 von 25 Spielen gewonnen, während Spieler B 8 von 20 Spielen gewonnen hat. Gibt es einen signifikanten Unterschied zwischen beiden Verhältnissen? Das, was in R zu tun ist, ist das Folgende: > prop.test(c(17,8),c(25,20),correct=FALSE) 2-sample test for equality of proportions …

23 r hypothesis-testing statistical-significance binomial proportion

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Nichtlineares vs. verallgemeinertes lineares Modell: Wie verweisen Sie auf logistische, Poisson usw. Regression?

Ich habe eine Frage zur Semantik, zu der ich die Meinungen anderer Statistiker haben möchte. Wir wissen, dass Modelle wie Logistik, Poisson usw. unter den Schirm verallgemeinerter linearer Modelle fallen. Das Modell enthält nichtlineare Funktionen der Parameter, die wiederum unter Verwendung des linearen Modellgerüsts unter Verwendung der entsprechenden Verknüpfungsfunktion modelliert …

23 logistic generalized-linear-model poisson-regression nonlinear link-function

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Gibt es eine Möglichkeit, die Kovarianzmatrix zu verwenden, um Koeffizienten für die multiple Regression zu finden?

Für eine einfache lineare Regression kann der Regressionskoeffizient direkt aus der Varianz-Kovarianz-Matrix berechnet werden , und zwar durch wobei der Index der abhängigen Variablen und der Index der erklärenden Variablen ist.C d , eCCC deCd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} dddeee Wenn man nur die Kovarianzmatrix hat, ist es möglich, die Koeffizienten …

23 regression regression-coefficients covariance-matrix

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Was ist der Unterschied zwischen einer Verlustfunktion und einer Entscheidungsfunktion?

Ich sehe, dass beide Funktionen Teil von Data Mining-Methoden wie Gradient Boosting Regressors sind. Ich sehe, dass dies auch separate Objekte sind. Wie ist die Beziehung zwischen beiden im Allgemeinen?

23 regression classification data-mining decision-theory

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Haben Sie Empfehlungen für Bücher zum Autodidakt in Angewandter Statistik für Hochschulabsolventen?

Ich habe mehrere Statistikkurse am College besucht, aber meine Ausbildung war sehr theoretisch. Ich habe mich gefragt, ob einer von Ihnen einen Text in Angewandter Statistik (mit Abschluss) hat, den Sie empfehlen oder mit dem Sie gute Erfahrungen gemacht haben.

23 regression references modeling experiment-design application

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Jetzt, wo ich die Nullhypothese verworfen habe, was kommt als nächstes?

Ich habe die Nullhypothese immer wieder abgelehnt oder nicht abgelehnt . Wenn Sie den Fall nicht ablehnen, kommen Sie zu dem Schluss, dass es nicht genügend Beweise für die Ablehnung gibt und Sie "weitermachen" (dh Sie sammeln entweder mehr Daten, beenden das Experiment usw.). Aber wenn Sie „tun“ lehnen die …

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Folgen der Modellierung eines instationären Prozesses mit ARMA?

Ich verstehe, wir sollten ARIMA zur Modellierung einer instationären Zeitreihe verwenden. Nach allem, was ich lese, sollte ARMA nur für stationäre Zeitreihen verwendet werden. Ich versuche zu verstehen, was in der Praxis passiert, wenn ein Modell falsch klassifiziert wird und d = 0für eine Zeitreihe angenommen wird, die nicht stationär …

23 r time-series arima stationarity