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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Was bedeutet „Wahrscheinlichkeit wird nur bis zu einer multiplikativen Proportionalitätskonstante definiert“ in der Praxis?
Ich lese einen Artikel, in dem die Autoren von einer Diskussion über die Schätzung der maximalen Wahrscheinlichkeit zu Bayes 'Theorem führen, angeblich als Einführung für Anfänger. Als Beispiel für die Wahrscheinlichkeit beginnen sie mit einer Binomialverteilung: p(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,\theta) = \binom{n}{x}\theta^x(1-\theta)^{n-x} und loggen Sie dann beide Seiten ℓ(θ|x,n)=xln(θ)+(n−x)ln(1−θ)ℓ(θ|x,n)=xln⁡(θ)+(n−x)ln⁡(1−θ)\ell(\theta|x, n) = x \ln …







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Cox-Basisrisiko
Angenommen, ich habe einen "Nierenkatheter" -Datensatz. Ich versuche, eine Überlebenskurve mit einem Cox-Modell zu modellieren. Wenn ich ein Cox-Modell betrachte: brauche ich die Schätzung der . Mit der eingebauten Paket-R-Funktion kann ich das ganz einfach so machen:h(t,Z)=h0exp(b′Z),h(t,Z)=h0exp⁡(b′Z),h(t,Z) = h_0 \exp(b'Z),survivalbasehaz() library(survival) data(kidney) fit <- coxph(Surv(time, status) ~ age , kidney) …
19 r  cox-model  hazard 

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Tutorials für das Feature Engineering
Wie jeder weiß, ist Feature Engineering für das maschinelle Lernen extrem wichtig, aber ich habe nur wenige Materialien gefunden, die mit diesem Bereich zusammenhängen. Ich habe an mehreren Wettbewerben in Kaggle teilgenommen und glaube, dass gute Eigenschaften in manchen Fällen sogar wichtiger sind als ein guter Klassifikator. Kennt jemand Tutorials …

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Erreichbare Korrelationen für logarithmische Zufallsvariablen
Betrachten Sie die logarithmischen Zufallsvariablen und mit und .X1X1X_1X2X2X_2Log( X1) ∼ N( 0 , 1 )Log⁡(X1)∼N(0,1)\log(X_1)\sim \mathcal{N}(0,1)Log( X2) ∼ N( 0 , σ2)Log⁡(X2)∼N(0,σ2)\log(X_2)\sim \mathcal{N}(0,\sigma^2) Ich versuche, und \ rho _ {\ min} für \ rho (X_1, X_2) zu berechnen . Ein Schritt in der gegebenen Lösung, die ich habe, ist:ρmaxρmax\rho_{\max}ρMindestρMindest\rho_{\min}ρ …

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Warum geht es bei der Regression um Varianz?
Ich lese diese Notiz . Auf Seite 2 heißt es: "Wie viel von der Varianz in den Daten erklärt ein gegebenes Regressionsmodell?" "Bei der Regressionsinterpretation geht es um den Mittelwert der Koeffizienten, bei der Inferenz um ihre Varianz." Ich habe über solche Aussagen viele Male gelesen, warum interessiert es uns, …

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Was ist die Definition einer symmetrischen Verteilung?
Was ist die Definition einer symmetrischen Verteilung? Jemand hat mir erzählt, dass eine Zufallsvariable genau dann aus einer symmetrischen Verteilung stammt, wenn und dieselbe Verteilung haben. Aber ich denke, diese Definition ist teilweise richtig. Weil ich ein Gegenbeispiel und . Offensichtlich hat es eine symmetrische Verteilung, aber und haben unterschiedliche …

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Was ist empirische Entropie?
Bei der Definition gemeinsam typischer Mengen (in "Elemente der Informationstheorie", Kap. 7.6, S. 195) verwenden wir np(xn)=Π n i = 1 p(xi)- 1nLogp ( xn)-1nLog⁡p(xn)-\frac{1}{n} \log{p(x^n)} als empirische Entropie einer Folge mit . Ich bin noch nie auf diese Terminologie gestoßen. Es ist nirgends explizit nach dem Inhaltsverzeichnis des Buches …



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