Statistiken und Big Data

Wie kann ich verstehen, was der RBF-Kernel in SVM macht? Ich meine, ich verstehe die Mathematik, aber gibt es eine Möglichkeit, ein Gefühl dafür zu bekommen, wann dieser Kernel nützlich sein wird? Wären die Ergebnisse von kNN mit SVM / RBF verbunden, da die RBF Vektorabstände enthält? Gibt es eine …

17 svm  kernel-trick 

Das Wesentliche meiner Frage ist: Sei eine multivariate normale Zufallsvariable mit Mittelwert und Kovarianzmatrix . Sei , dh . Wie vergleiche ich den AIC eines Modells, das mit beobachteten Realisierungen von übereinstimmt, mit einem Modell, das mit beobachteten Realisierungen von ? μ Σ Z : = log ( Y ) …

17 data-transformation  aic  likelihood 

Unvoreingenommene gewichtete Varianz wurde hier und anderswo bereits angesprochen , aber es scheint immer noch eine überraschende Menge an Verwirrung zu geben. Es scheint einen Konsens über die Formel zu geben, die sowohl im ersten Link als auch im Wikipedia-Artikel vorgestellt wird . Dies sieht auch aus wie die von …

17 variance  weighted-mean  weighted-data 

Bevor ich meine Frage stelle, möchte ich Ihnen einige Hintergrundinformationen zu meinen statistischen Kenntnissen geben, damit Sie einen besseren Überblick über die Arten von Ressourcen haben, nach denen ich suche. Ich bin ein Doktorand in Psychologie, und als solcher verwende ich fast jeden Tag Statistiken. Mittlerweile kenne ich ein ziemlich …

17 mathematical-statistics  references 

In Bishops Buch "Pattern Classification and Machine Learning" beschreibt es eine Technik zur Regularisierung im Kontext neuronaler Netze. Ich verstehe jedoch keinen Absatz, der beschreibt, dass während des Trainings die Anzahl der Freiheitsgrade mit der Komplexität des Modells zunimmt. Das relevante Zitat ist das folgende: Eine Alternative zur Regularisierung zur …

17 machine-learning  neural-networks  regularization  degrees-of-freedom 

Mit einem flachen Prior fallen die Schätzer ML (Frequentist - Maximum Likelihood) und MAP (Bayesian - Maximum A Posteriori) zusammen. Im Allgemeinen spreche ich jedoch von Punktschätzern, die als Optimierer einer Verlustfunktion abgeleitet wurden. Dh (Bayesian) x (x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) \hat x(\,. ) = \text{argmin} \; \mathbb{E} \left( L(X-\hat …

17 bayesian  estimation  loss-functions  frequentist  decision-theory 

Ich weiß, dass β0^=y¯−β1^x¯β0^=y¯−β1^x¯\hat{\beta_0}=\bar{y}-\hat{\beta_1}\bar{x} und so weit bin ich gekommen, als ich die Varianz berechnet habe: Var(β0^)=Var(y¯−β1^x¯)=Var((−x¯)β1^+y¯)=Var((−x¯)β1^)+Var(y¯)=(−x¯)2Var(β1^)+0=(x¯)2Var(β1^)+0=σ2(x¯)2∑i=1n(xi−x¯)2Var(β0^)=Var(y¯−β1^x¯)=Var((−x¯)β1^+y¯)=Var((−x¯)β1^)+Var(y¯)=(−x¯)2Var(β1^)+0=(x¯)2Var(β1^)+0=σ2(x¯)2∑i=1n(xi−x¯)2\begin{align*} Var(\hat{\beta_0}) &= Var(\bar{y} - \hat{\beta_1}\bar{x}) \\ &= Var((-\bar{x})\hat{\beta_1}+\bar{y}) \\ &= Var((-\bar{x})\hat{\beta_1})+Var(\bar{y}) \\ &= (-\bar{x})^2 Var(\hat{\beta_1}) + 0 \\ &= (\bar{x})^2 Var(\hat{\beta_1}) + 0 \\ &= \frac{\sigma^2 (\bar{x})^2}{\displaystyle\sum\limits_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2} \end{align*} aber so …

17 regression  self-study 

Ich möchte eine ANCOVA-Analyse der Daten zur Dichte der Pflanzenepiphyten durchführen. Zuerst würde ich gerne wissen, ob es einen Unterschied in der Pflanzendichte zwischen zwei Hängen gibt, einem N und einem S, aber ich habe andere Daten wie die Höhe, die Offenheit der Überdachung und die Höhe der Wirtspflanze. Ich …

17 r  ancova 

Kann mir jemand sagen, was genau eine Kreuzvalidierungsanalyse als Ergebnis ergibt? Ist es nur die durchschnittliche Genauigkeit oder gibt es ein Modell mit eingestellten Parametern? Ich habe nämlich irgendwo gehört, dass die Kreuzvalidierung für die Parametereinstellung verwendet wird.

17 cross-validation 

Angenommen, Sie befinden sich in der Bibliothek Ihrer Statistikabteilung und stoßen auf ein Buch mit dem folgenden Bild auf der Titelseite. Sie werden wahrscheinlich denken, dass dies ein Buch über lineare Regression ist. Welches Bild lässt Sie über lineare Mischmodelle nachdenken?

17 mixed-model 

Ich habe einen Datensatz über landwirtschaftliche Versuche. Meine Antwortvariable ist ein Antwortverhältnis: log (Behandlung / Kontrolle). Ich bin daran interessiert, was den Unterschied ausmacht, und führe daher RE-Meta-Regressionen durch (ungewichtet, da ziemlich klar ist, dass die Effektgröße nicht mit der Varianz der Schätzungen korreliert). Jede Studie gibt den Getreideertrag, den …

17 missing-data  meta-analysis  multiple-imputation  meta-regression 

Ich habe dieses Nebenprojekt, bei dem ich die lokalen Nachrichten-Websites in meinem Land crawle und einen Kriminalitätsindex und einen Index für politische Instabilität erstellen möchte. Ich habe bereits den Informationsabrufteil des Projekts behandelt. Mein Plan ist zu tun: Unbeaufsichtigte Themenextraktion. Nahezu doppelte Erkennung. Beaufsichtigte Einstufung und Ereignisstufe (Kriminalität / politisch …

17 machine-learning  classification  text-mining 

Ich bin in das Gebiet der neuronalen Netze eingetaucht und habe mich für sie begeistert. Ich habe endlich ein Anwendungsframework zum Testen von Handelssystemen an Börsen entwickelt und werde jetzt mein erstes neuronales Netzwerk darin implementieren. Sehr einfach und primitiv, nicht für den echten Handel gedacht, nur für den Anfang. …

17 machine-learning  neural-networks 

Ich führte eine computerbasierte Bewertung verschiedener Methoden zur Anpassung eines bestimmten in den Paläowissenschaften verwendeten Modelltyps durch. Ich hatte ein umfangreiches Trainingsset und habe daher ein Testset nach dem Zufallsprinzip (geschichtete Zufallsauswahl) beiseite gelegt. Ich habe verschiedene Methoden an die Proben des Trainingssatzes angepasst und unter Verwendung der resultierenden Modelle …

17 r  mixed-model  multiple-comparisons  simulation  independence 

Ich suche Ratschläge / Ressourcen / Empfehlungen zur optimalen Formatierung von Diagrammen für Präsentationen. Aus Erfahrung weiß ich, dass eine Grafik, die für die Druckpublikation erstellt wurde, nicht sehr gut "skaliert" wird, wenn man sie mit einem Beamer anzeigt. Der Text ist oft zu klein, die Linien nicht dick genug …

17 data-visualization