Statistiken und Big Data

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Abdeckung der Konfidenzintervalle mit regulierten Schätzungen

Angenommen, ich versuche, eine große Anzahl von Parametern aus hochdimensionalen Daten mit einer Art regulierter Schätzungen abzuschätzen. Der Regularisierer führt einige Verzerrungen in die Schätzungen ein, aber es kann immer noch ein guter Kompromiss sein, da die Verringerung der Varianz dies mehr als wettmachen sollte. Das Problem tritt auf, wenn …

21 confidence-interval bias regularization ridge-regression coverage-probability

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Hat diese diskrete Distribution einen Namen?

Hat diese diskrete Distribution einen Namen? Füri ∈ 1 ... Nich∈1 ...Ni \in 1...N f( i ) = 1N∑Nj = i1jf(ich)=1N∑j=ichN1jf(i) = \frac{1}{N} \sum_{j = i}^N \frac{1}{j} Ich bin auf diese Distribution durch Folgendes gestoßen: Ich habe eine Liste von Elementen, die nach einer Dienstprogrammfunktion sortiert sind. Ich möchte nach …

21 probability terminology discrete-data distributions

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Warum ist die Normalität von Residuen für die Schätzung der Regressionsgeraden „überhaupt nicht wichtig“?

Gelman und Hill (2006) schreiben auf Seite 46, dass: Die im Allgemeinen unwichtigste Regressionsannahme ist, dass die Fehler normal verteilt sind. Tatsächlich ist für die Schätzung der Regressionsgeraden (im Vergleich zur Vorhersage einzelner Datenpunkte) die Annahme der Normalität überhaupt nicht wichtig. Im Gegensatz zu vielen Regressionslehrbüchern empfehlen wir daher keine …

21 regression residuals assumptions

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Habe ich gerade eine Bayes'sche Methode zur Analyse von ROC-Kurven erfunden?

Präambel Dies ist ein langer Beitrag. Wenn Sie dies noch einmal lesen, beachten Sie bitte, dass ich den Fragenteil überarbeitet habe, obwohl das Hintergrundmaterial das gleiche bleibt. Außerdem glaube ich, dass ich eine Lösung für das Problem gefunden habe. Diese Lösung wird unten im Beitrag angezeigt. Dank an CliffAB für …

21 machine-learning bayesian sampling roc auc

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Verteilung des größten Fragmentes eines gebrochenen Stockes (Abstände)

Lassen Sie einen Stab der Länge 1 gleichmäßig zufällig in Fragmente zerbrechen . Wie ist die Verteilung der Länge des längsten Fragments?k+1k+1k+1 Genauer gesagt, sei IID , und sei die zugehörige Ordnungsstatistik, dh wir ordnen einfach die Probe so, dass . Sei .(U1,…Uk)(U1,…Uk)(U_1, \ldots U_k)U(0,1)U(0,1)U(0,1)(U(1),…,U(k))(U(1),…,U(k))(U_{(1)}, \ldots, U_{(k)})U(1)≤U(2)≤,…,≤U(k)U(1)≤U(2)≤,…,≤U(k)U_{(1)} \leq U_{(2)} \leq, …

21 distributions uniform order-statistics dirichlet-distribution maximum

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Was sind die Hauptunterschiede zwischen den Kausalitätsrahmen von Granger und Pearl?

Kürzlich bin ich auf mehrere Artikel und Online-Ressourcen gestoßen, die Granger-Kausalität erwähnen . Ein kurzer Blick in den entsprechenden Wikipedia-Artikel hat den Eindruck erweckt, dass sich dieser Begriff auf die Kausalität im Kontext von Zeitreihen (oder allgemeiner auf stochastische Prozesse ) bezieht . Darüber hinaus hat das Lesen dieses netten …

21 stochastic-processes causality granger-causality

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Interpretieren von Schätzungen der logistischen Regression von Cloglogs

Könnte mir jemand raten, wie ich die Schätzungen aus einer logistischen Regression mithilfe eines Cloglog-Links interpretieren kann? Ich habe folgendes Modell eingebaut lme4: glm(cbind(dead, live) ~ time + factor(temp) * biomass, data=mussel, family=binomial(link=cloglog)) Beispielsweise beträgt die geschätzte Zeit 0,015. Ist es richtig zu sagen, dass die Wahrscheinlichkeit der Sterblichkeit pro …

21 logistic regression-coefficients

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Neyman-Pearson-Lemma

Ich habe das Neyman-Pearson-Lemma aus dem Buch Introduction to the Theory of Statistics von Mood, Graybill und Boes gelesen . Aber ich habe das Lemma nicht verstanden. Kann mir bitte jemand das Lemma in einfachen Worten erklären? Was heißt es? Neyman-Pearson-Lemma: Sei eine Zufallsstichprobe aus , wobei einer von zwei …

21 hypothesis-testing self-study references inference likelihood-ratio

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Von der Perceptron-Regel zum Gradientenabstieg: Wie unterscheiden sich Perceptrons mit einer Sigmoid-Aktivierungsfunktion von der logistischen Regression?

Im Wesentlichen ist meine Frage, dass in mehrschichtigen Perzeptronen Perzeptrone mit einer Sigma-Aktivierungsfunktion verwendet werden. So dass in der Aktualisierungsregel y wird wie folgt berechnety^y^\hat{y} y^= 11 + exp( - wTxich)y^=11+exp⁡(-wTxich)\hat{y} = \frac{1}{1+\exp(-\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)} Inwiefern unterscheidet sich dieses "Sigma" -Perceptron von einer logistischen Regression? Ich würde sagen , dass eine einlagige …

21 logistic classification neural-networks gradient-descent perceptron

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R-Quadrat in der Quantil-Regression

Ich verwende die Quantilregression, um Prädiktoren für das 90. Perzentil meiner Daten zu finden. Ich mache dies in R mit dem quantregPaket. Wie kann ich für die Quantilregression bestimmen, die angibt, wie viel Variabilität durch Prädiktorvariablen erklärt wird?r2r2r^2 Was ich wirklich wissen möchte: "Jede Methode, mit der ich herausfinden kann, …

21 r-squared quantile-regression

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Faltungsneurales Netz für Zeitreihen?

Ich würde gerne wissen, ob es einen Code zum Trainieren eines Faltungsnetzes für die Zeitreihenklassifizierung gibt. Ich habe kürzlich einige Veröffentlichungen gesehen ( http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/KDI-Djalto.pdf ), bin mir aber nicht sicher, ob es etwas gibt oder ob ich es selbst codieren muss.

21 time-series classification neural-networks conv-neural-network

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Wann, wenn überhaupt, ist eine Medianstatistik eine ausreichende Statistik?

Auf The Chemical Statistician stieß ich auf die Bemerkung, dass ein Probenmedian oft die Wahl für eine ausreichende Statistik sei, aber abgesehen von dem offensichtlichen Fall von ein oder zwei Beobachtungen, bei denen er dem Probenmittelwert entspricht, kann ich mir keinen anderen nicht-trivialen und iid vorstellen Fall, in dem der …

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Analysieren Sie ACF- und PACF-Diagramme

Ich möchte sehen, ob ich auf dem richtigen Weg bin, meine ACF- und PACF-Diagramme zu analysieren: Hintergrund: (Ref: Philip Hans Franses, 1998) Da sowohl ACF als auch PACF signifikante Werte aufweisen, gehe ich davon aus, dass ein ARMA-Modell meinen Anforderungen gerecht wird Der ACF kann verwendet werden, um den MA-Teil, …

21 time-series model-selection arma statsmodels

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Was ist der Unterschied zwischen logistischer und logistischer Regression?

Was ist der Unterschied zwischen logistischer und logistischer Regression? Ich verstehe, dass sie ähnlich sind (oder sogar dasselbe), aber könnte jemand den Unterschied zwischen diesen beiden erklären? Geht es um Chancen?

21 regression logistic terminology logit odds

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Wie gehen Lernalgorithmen für Entscheidungsbäume mit fehlenden Werten um (unter der Haube)

Welche Methoden verwenden Entscheidungsbaum-Lernalgorithmen, um mit fehlenden Werten umzugehen? Füllen sie einfach den Slot mit einem Wert namens missing aus? Vielen Dank.

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