Ich habe das Modell y=xa×zb+ey=xein×zb+e y=x^a \times z^b + e wobei yyy die abhängige Variable ist, xxx und zzz erklärende Variablen sind, aaa und bbb die Parameter sind und eee ein Fehlerterm ist. Ich habe Parameterschätzungen von aaa und bbb und eine Kovarianzmatrix dieser Schätzungen. Wie teste ich, ob aaa …
Ich habe folgende Frage: Wie sieht deiner Meinung nach die Verteilung der auf YouTube verbrachten Zeit pro Tag aus? Meine Antwort ist, dass es wahrscheinlich normal verteilt und stark nach links geneigt ist. Ich gehe davon aus, dass es einen Modus gibt, in dem die meisten Benutzer durchschnittlich viel Zeit …
Geschlossen . Diese Frage erfordert Details oder Klarheit . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Fügen Sie Details hinzu und klären Sie das Problem, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 5 Monaten . Dies ist eine rein hypothetische Frage. Eine sehr verbreitete Aussage ist, …
Was ist der Unterschied zwischen objektiven und subjektiven Bayes'schen Paradigmen? Welche Objekte oder Prozeduren definieren oder interpretieren sie unterschiedlich? Gibt es einen Unterschied in der Wahl der Methoden?
In Judea Pearls "Book of Why" spricht er über das, was er als "Ladder of Causation" bezeichnet. Dies ist im Wesentlichen eine Hierarchie, die sich aus verschiedenen Ebenen kausalen Denkens zusammensetzt. Die niedrigste befasst sich mit Assoziationsmustern in beobachteten Daten (z. B. Korrelation, bedingte Wahrscheinlichkeit usw.), die nächste befasst sich …
Ein zufälliger Wald ist eine Sammlung von Entscheidungsbäumen, die dem Absackkonzept folgen. Wenn wir von einem Entscheidungsbaum zum nächsten übergehen, wie werden dann die Informationen, die der letzte Entscheidungsbaum gelernt hat, zum nächsten weitergeleitet? Denn meines Wissens gibt es nichts Vergleichbares wie ein trainiertes Modell, das für jeden Entscheidungsbaum erstellt …
In einem kürzlich erschienenen Aufsatz von Norton et al. (2018) [ 1 ] geben an, dass[ 1 ][1]^{[1]} Unterschiedliche Quotenverhältnisse aus derselben Studie können nicht verglichen werden, wenn die statistischen Modelle, die zu Quotenverhältnisschätzungen führen, unterschiedliche erklärende Variablen aufweisen, da jedes Modell einen anderen willkürlichen Skalierungsfaktor hat. Die Größe der …
Gibt es in einem multivariaten Fall mit realem Wert eine Möglichkeit, die Punkte von der Oberfläche, an denen der Mahalanobis-Abstand vom Mittelwert des eine Konstante ist, gleichmäßig abzutasten? BEARBEITEN: Es geht nur darum, Punkte gleichmäßig von der Oberfläche eines Hyperellipsoids abzutasten, das die Gleichung erfüllt. ( x - μ )TΣ- …
Um die modellgemittelten Vorhersagen auf der Antwortskala eines GLM zu berechnen, welche ist "korrekt" und warum? Berechnen Sie die modellgemittelte Vorhersage auf der Verbindungsskala und transformieren Sie sie anschließend auf die Antwortskala zurück Transformieren Sie die Vorhersagen in die Antwortskala und berechnen Sie dann den Modelldurchschnitt Die Vorhersagen sind nahe …
Meine Frage: Warum werden in zufälligen Gesamtstrukturen zufällige Teilmengen von Features für die Aufteilung auf Knotenebene in jedem Baum berücksichtigt, anstatt auf Baumebene ? Hintergrund: Dies ist so etwas wie eine historische Frage. Tin Kam Ho veröffentlichte diesen Aufsatz über die Konstruktion von "Entscheidungswäldern", indem er 1998 zufällig eine Teilmenge …
Ich möchte ein Regressionsmodell erstellen, bei dem es sich um einen Durchschnitt mehrerer OLS-Modelle handelt, die jeweils auf einer Teilmenge der vollständigen Daten basieren. Die Idee dahinter basiert auf diesem Papier . Ich erstelle k Falten und erstelle k OLS-Modelle, die jeweils auf Daten ohne eine der Falten basieren. Ich …
Ich versuche gerade, meinen Kopf um die t-SNE- Mathematik zu wickeln . Leider gibt es noch eine Frage, die ich nicht zufriedenstellend beantworten kann: Was ist die tatsächliche Bedeutung der Achsen in einem t-SNE-Diagramm? Wenn ich zu diesem Thema einen Vortrag halten oder in eine Veröffentlichung aufnehmen würde: Wie würde …
Das Halmos-Savage-Theorem besagt, dass für ein dominiertes statistisches Modell eine Statistik ist ausreichend, wenn (und nur wenn) für alle eine messbare Version des Radon-Nikodym-Derivats vorliegt, wobei ist bevorzugte Maßnahme, daß für und .( Ω , A , P ) (Ω,A,P)(\Omega, \mathscr A, \mathscr P)T : ( Ω , A , …
Ich führe ein Poisson-Regressionsmodell mit 1 Antwortvariablen und 6 Kovariaten durch. Die Modellauswahl mit AIC ergibt ein Modell mit allen Kovariaten sowie 6 Interaktionstermen. Der BIC führt jedoch zu einem Modell mit nur 2 Kovariaten und keinen Interaktionstermen. Ist es möglich, dass die beiden Kriterien, die sehr ähnlich aussehen, völlig …
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