Statistiken und Big Data

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Auswahl unter den richtigen Bewertungsregeln

In den meisten Ressourcen zu den Regeln für die richtige Bewertung werden verschiedene Bewertungsregeln wie Protokollverlust, Brier-Punktzahl oder sphärische Bewertung erwähnt. Häufig geben sie jedoch keine Orientierungshilfe zu den Unterschieden zwischen ihnen. (Anlage A: Wikipedia .) Die Auswahl des Modells, das die logarithmische Bewertung maximiert, entspricht der Auswahl des Maximum-Likelihood-Modells, …

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Regression der kleinsten Quadrate Schrittweise lineare Algebra-Berechnung

Als Vorbemerkung zu einer Frage zu linear gemischten Modellen in R und als Referenz für Kenner der Statistik für Anfänger und Fortgeschrittene entschied ich mich, die Schritte, die bei der "manuellen" Berechnung der R-Werte erforderlich sind, als unabhängigen "Q & A-Stil" zu veröffentlichen Koeffizienten und vorhergesagte Werte einer einfachen linearen …

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Regeln zur Auswahl von Hyperparametern des neuronalen Faltungsnetzwerks

Gibt es gute Papiere, die einige methodische Methoden zum Auswählen der Dimensionen für Filter, zum Zusammenfassen der Einheiten und zum Bestimmen der Anzahl der Faltungsschichten beschreiben?

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AIC versus Kreuzvalidierung in Zeitreihen: der kleine Musterfall

Ich interessiere mich für die Modellauswahl in einer Zeitreiheneinstellung. Nehmen wir der Vollständigkeit halber an, ich möchte ein ARMA-Modell aus einem Pool von ARMA-Modellen mit unterschiedlichen Verzögerungsreihenfolgen auswählen. Die ultimative Absicht ist die Vorhersage . Die Modellauswahl kann über erfolgen Kreuzvalidierung, Verwendung von Informationskriterien (AIC, BIC), unter anderem Methoden. Rob …

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Shrunken

In meinem Kopf gab es einige Verwirrung über zwei Arten von Schätzern für den Populationswert des Pearson-Korrelationskoeffizienten. A. Fisher (1915) zeigte, dass für bivariate Normalpopulation empirisch ein negativ verzerrter Schätzer von , obwohl die Verzerrung nur für kleine Stichprobengrößen ( ) von praktisch beträchtlichem Wert sein kann . Stichprobe unterschätzt …

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Worum geht es bei der „Regression mit reduziertem Rang“?

Ich habe die Elemente des statistischen Lernens gelesen und konnte nicht verstehen, worum es in Abschnitt 3.7 "Schrumpfung und Auswahl mehrerer Ergebnisse" geht. Es geht um RRR (Reduced-Rank-Regression), und ich kann nur verstehen, dass es sich bei der Prämisse um ein verallgemeinertes multivariates lineares Modell handelt, bei dem die Koeffizienten …

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Warum gibt es nur

Wenn in PCA die Anzahl der Dimensionen größer als (oder sogar gleich) die Anzahl der Abtastwerte , warum haben Sie dann höchstens Nicht-Null-Eigenvektoren? Mit anderen Worten, der Rang der Kovarianzmatrix unter den Dimensionen ist .dddNNNN−1N−1N-1d≥Nd≥Nd\ge NN−1N−1N-1 Beispiel: Ihre Stichproben sind vektorisierte Bilder mit der Dimension , aber Sie haben nur …

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Welches ist die beste Visualisierung für Notfalltabellen?

Welches ist vom statistischen Standpunkt aus das beste Diagramm, um eine Kontingenztabelle anzuzeigen , die typischerweise durch einen Chi-Quadrat-Test analysiert wird? Handelt es sich um einen ausgeblendeten Barplot, einen gestapelten Barplot, eine Heatmap, einen Konturplot, einen Jitterred Scatterplot, einen Plot mit mehreren Linien oder etwas anderes? Sollte man absolute Werte …

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Generieren von Daten mit einer bestimmten Stichproben-Kovarianzmatrix

Wie kann man bei gegebener Kovarianzmatrix Daten so generieren, dass sie die Beispiel-Kovarianzmatrix ?ΣsΣs\boldsymbol \Sigma_sΣ^=ΣsΣ^=Σs\hat{\boldsymbol \Sigma} = \boldsymbol \Sigma_s Allgemeiner: Wir sind oft daran interessiert, Daten aus einer Dichte generieren , wobei Daten x einen Parametervektor \ boldsymbol \ theta haben . Dies ergibt eine Stichprobe, aus der wir dann …

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Gibt es einen Bayes'schen Ansatz zur Dichteschätzung?

Ich bin daran interessiert, die Dichte einer stetigen Zufallsvariablen abzuschätzen . Eine Möglichkeit, dies zu tun, ist die Verwendung der Kernel-Dichteschätzung.XXX Jetzt interessiere ich mich jedoch für einen Bayes'schen Ansatz in der folgenden Richtung. Ich glaube zunächst, dass einer Verteilung folgt . Ich nehme Messungen von . Gibt es einen …

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Beispiele für erweiterte Regressionsmodellierung

Ich suche eine erweiterte Fallstudie zur linearen Regression, die die erforderlichen Schritte zur Modellierung komplexer, mehrfacher nichtlinearer Beziehungen mithilfe von GLM oder OLS veranschaulicht. Es ist überraschend schwierig, Ressourcen zu finden, die über grundlegende Schulbeispiele hinausgehen: Die meisten Bücher, die ich gelesen habe, gehen nicht weiter als eine logarithmische Transformation …

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Wie kann ich zufällige Effekte (oder wiederholte Messungen) in einen randomForest aufnehmen?

Ich bin mir nicht einmal sicher, ob die Frage wirklich Sinn macht, aber ich glaube, ich habe einige Titel von Artikeln gesehen, in denen zufällige Gesamtstrukturen mit zufälligen Effekten vorgeschlagen wurden. Ist das in R möglich?

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Unterschied zwischen dem Wilcoxon Rank Sum Test und dem Wilcoxon Signed Rank Test

Ich habe mich gefragt, was der theoretische Unterschied zwischen dem Wilcoxon-Rank-Summen-Test und dem Wilcoxon-Signed-Rank-Test unter Verwendung von Beobachtungspaaren ist. Ich weiß, dass der Wilcoxon-Rang-Summen-Test eine unterschiedliche Anzahl von Beobachtungen in zwei verschiedenen Stichproben zulässt, während der Signed-Rank-Test für gepaarte Stichproben dies nicht zulässt, obwohl beide meiner Meinung nach gleich zu …

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Was kann man nach Casella & Berger lernen?

Ich bin ein reiner Mathematik-Student mit wenig Hintergrundwissen in angewandter Mathematik. Seit dem letzten Herbst habe ich Unterricht in Casella & Bergers Buch genommen und hunderte (230+) Seiten mit Übungsproblemen in dem Buch abgeschlossen. Im Moment bin ich bei Kapitel 10. Da ich mich jedoch noch nicht mit Statistik befasst …

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Wie wahr ist diese Folie über tiefes Lernen, in der behauptet wird, dass alle Verbesserungen aus den 1980er Jahren nur auf viel mehr Daten und viel schnelleren Computern beruhen?

Ich habe einem Vortrag zugehört und diese Folie gesehen: Wie wahr ist das?

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