Statistiken und Big Data

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

1
Ein Beweis für die Stationarität eines AR (2)
Man betrachte einen mittelzentrierten AR (2) -Prozess wobei der Standardprozess für weißes Rauschen ist. Lassen Sie mich der Einfachheit halber und . Ich konzentriere mich auf die Wurzeln der Charakteristikgleichung und Die klassischen Bedingungen in den Lehrbüchern lauten wie folgt: Ich habe versucht, die Ungleichungen auf den Wurzeln, dh dem …
1
Logistische Regression: So erhalten Sie ein gesättigtes Modell
Ich habe gerade über das Abweichungsmaß für die logistische Regression gelesen. Der Teil, der als gesättigtes Modell bezeichnet wird, ist mir jedoch nicht klar. Ich habe eine umfangreiche Google-Suche durchgeführt, aber keines der Ergebnisse hat meine Frage beantwortet. Bisher habe ich herausgefunden, dass ein gesättigtes Modell für jede Beobachtung einen …
1
Ausgelassener variabler Bias in der logistischen Regression vs. ausgelassener variabler Bias in der gewöhnlichen Regression der kleinsten Quadrate
Ich habe eine Frage zu ausgelassenen variablen Verzerrungen in der logistischen und linearen Regression. Angenommen, ich lasse einige Variablen aus einem linearen Regressionsmodell weg. Stellen Sie sich vor, dass diese ausgelassenen Variablen nicht mit den in meinem Modell enthaltenen Variablen korreliert sind. Diese ausgelassenen Variablen beeinflussen die Koeffizienten in meinem …
3
Warum nicht die T-Verteilung verwenden, um den Mittelwert zu schätzen, wenn die Stichprobe groß ist?
Grundlegende Statistikkurse schlagen häufig vor, eine Normalverteilung zu verwenden, um den Mittelwert eines Populationsparameters zu schätzen, wenn die Stichprobengröße n groß ist (typischerweise über 30 oder 50). Die Student-T-Verteilung wird für kleinere Stichprobengrößen verwendet, um die Unsicherheit der Standardabweichung der Stichprobe zu berücksichtigen. Wenn die Stichprobengröße groß ist, liefert die …
3
Wie präsentiert man ein Box-Grundstück mit einem extremen Ausreißer?
Ich könnte eine Anleitung zur Präsentation einiger Daten gebrauchen. Diese erste Auftragung ist ein Fall-Kontroll-Vergleich für das Cytokin IL-10. Ich habe die y-Achse manuell so eingestellt, dass sie 99% der Daten enthält. Ich habe dies manuell festgelegt, weil die Fallgruppe einen extremen Ausreißer aufweist. Meine Mitarbeiter zögern, eine Ausreißerentfernung für …
2
Analyse der gewichteten Hauptkomponenten
Nach einiger Suche finde ich sehr wenig über die Einbeziehung von Beobachtungsgewichten / Messfehlern in die Hauptkomponentenanalyse. Was ich finde, stützt sich tendenziell auf iterative Ansätze zur Einbeziehung von Gewichtungen (z . B. hier ). Meine Frage ist, warum dieser Ansatz notwendig ist? Warum können wir die Eigenvektoren der gewichteten …
3
Echte Beispiele für Korrelation, die mit Kausalität verwechselt werden
Ich suche nach konkreten, realen Fällen, in denen ein Kausalzusammenhang unangemessen aus dem Nachweis einer Korrelation abgeleitet wurde. Insbesondere interessiere ich mich für Beispiele, die die folgenden Kriterien erfüllen: Das Vorhandensein des Kausalzusammenhangs wurde weit genug als Tatsache akzeptiert, um nennenswerte Auswirkungen (auf die öffentliche Ordnung, den Diskurs, individuelle Entscheidungen …
1
Wurzelfindung für stochastische Funktion
Angenommen, wir haben eine Funktion , die wir nur durch ein Rauschen beobachten können. Wir können direkt berechnen , nur wobei ein zufälliges Rauschen ist. (In der Praxis: Ich berechne mit einer Monte-Carlo-Methode.)f(x)f(x)f(x)f(x)f(x)f(x)f(x)+ηf(x)+ηf(x) + \etaηη\etaf(x)f(x)f(x) Welche Methoden gibt es, um Wurzeln von , dh x so zu berechnen , dass …
3
Entspricht Kernel-PCA mit linearem Kernel Standard-PCA?
Wenn ich in der Kernel-PCA einen linearen Kernel wähle , wird sich das Ergebnis von der normalen linearen PCA unterscheiden ? Unterscheiden sich die Lösungen grundlegend oder gibt es einen genau definierten Zusammenhang?K(x,y)=x⊤yK(x,y)=x⊤yK(\mathbf{x},\mathbf{y}) = \mathbf x^\top \mathbf y
17 pca  kernel-trick 
Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.