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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Wie berechne ich beim Anpassen einer Kurve das 95% -Konfidenzintervall für meine angepassten Parameter?
Ich passe Kurven an meine Daten an, um einen Parameter zu extrahieren. Ich bin mir jedoch nicht sicher, wie sicher dieser Parameter ist und wie ich sein % -Konfidenzintervall berechnen / ausdrücken würde .959595 Angenommen, für einen Datensatz, der Daten enthält, die exponentiell abfallen, passe ich jedem Datensatz eine Kurve …
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Vergleich der Maximum-Likelihood-Schätzung (MLE) und des Bayes-Theorems
Im Bayes'schen Theorem ist p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)p(y|x) = \frac{p(x|y)p(y)}{p(x)} , und aus dem Buch, das ich lese, heißtp(x|y)p(x|y)p(x|y)dieWahrscheinlichkeit, aber ich nehme an, es ist nur diebedingte Wahrscheinlichkeitvonxxxbeiyyy, oder? Die Maximum-Likelihood-Schätzung versucht, zu maximieren p(x|y)p(x|y)p(x|y), oder? Wenn ja, bin ich sehr verwirrt, weil x,yx,yx,y beide Zufallsvariablen sind, oder? Zur Maximierung der p(x|y)p(x|y)p(x|y) ist, …
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Hypothesentest mit Big Data
Wie führen Sie Hypothesentests mit Big Data durch? Ich habe das folgende MATLAB-Skript geschrieben, um meine Verwirrung zu betonen. Es werden lediglich zwei Zufallsreihen generiert und eine einfache lineare Regression einer Variablen auf der anderen ausgeführt. Diese Regression wird mehrmals unter Verwendung verschiedener Zufallswerte durchgeführt und es werden Durchschnittswerte gemeldet. …
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Vorhersage von stündlichen Zeitreihen mit täglicher, wöchentlicher und jährlicher Periodizität
Hauptbearbeitung: Ich möchte mich bisher bei Dave & Nick für ihre Antworten bedanken. Die gute Nachricht ist, dass ich die Schleife zum Laufen gebracht habe (Prinzip aus Prof. Hydnmans Beitrag zur Chargenprognose). So konsolidieren Sie die ausstehenden Abfragen: a) Wie erhöhe ich die maximale Anzahl von Iterationen für auto.arima? Es …
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Was ist ein stationärer Prozess zweiter Ordnung?
Ich habe mich gefragt, wie sein "stationärer Prozess zweiter Ordnung" in Brockwell und Davis ' Einführung in Zeitreihen und Prognosen definiert ist : Die Klasse der linearen Zeitreihenmodelle, zu der auch die Klasse der autoregressiven Modelle mit gleitendem Durchschnitt (ARMA) gehört, bietet einen allgemeinen Rahmen für die Untersuchung stationärer Prozesse. …
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Buchempfehlungen für Anfänger zu Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Ich studiere maschinelles Lernen und bei jedem Buch, das ich öffne, stoße ich auf Chi-Quadrat-Verteilung, Gammafunktion, T-Verteilung, Gauß-Verteilung usw. Jedes Buch, das ich bisher geöffnet habe, definiert nur die Verteilungen: Sie erklären oder geben keine Vorstellung davon, woher die spezifischen Formeln für die Funktionen stammen. Warum ist beispielsweise die Chi-Quadrat-Verteilung …
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