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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Die Maximum-Likelihood-Parameter weichen von den posterioren Verteilungen ab
Ich habe eine Wahrscheinlichkeitsfunktion für die Wahrscheinlichkeit meiner Daten bei einigen Modellparametern , die ich schätzen möchte. Unter der Annahme flacher Prioritäten für die Parameter ist die Wahrscheinlichkeit proportional zur posterioren Wahrscheinlichkeit. Ich benutze eine MCMC-Methode, um diese Wahrscheinlichkeit abzutasten.L(d|θ)L(d|θ)\mathcal{L}(d | \theta)dddθ∈RNθ∈RN\theta \in \mathbf{R}^N Wenn ich mir die resultierende konvergierte …
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Gibt es „esoterische“ statistische Tests mit sehr geringer Leistung?
Hintergrund In der Informatik, Mathematik und manchmal auch in anderen Bereichen können „esoterische“ Beispiele nicht nur unterhaltsam, sondern auch hilfreich sein, um bestimmte Konzepte zu veranschaulichen, zum Beispiel: Bogosort und Slowsort sind sehr ineffiziente Sortieralgorithmen, mit denen die Eigenschaften von Algorithmen verstanden werden können, insbesondere im Vergleich zu anderen Sortieralgorithmen. …
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Terminologie für den Bayes'schen posterioren Wahrscheinlichkeitsmittelwert mit einheitlichem Prior
Wenn p ∼p∼p \sim Uniform (0,1)(0,1)(0,1) und X∼X∼X \sim Bin (n,p)(n,p)(n, p) , ist der hintere Mittelwert von ppp durch X+1n+2X+1n+2\frac{X+1}{n+2} . Gibt es einen gebräuchlichen Namen für diesen Schätzer? Ich habe festgestellt, dass es viele Probleme von Menschen löst, und ich möchte Menschen auf eine Referenz verweisen können, konnte …
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Ist Gibbs Sampling eine MCMC-Methode?
Soweit ich es verstehe, ist es das (zumindest definiert Wikipedia es so ). Aber ich habe diese Aussage von Efron * gefunden (Hervorhebung hinzugefügt): Die Markov-Kette Monte Carlo (MCMC) ist die große Erfolgsgeschichte der modernen Bayes'schen Statistik. MCMC und seine Schwestermethode „Gibbs Sampling“ ermöglichen die numerische Berechnung der posterioren Verteilungen …
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Wahrscheinlichkeitsfreie Folgerung - was bedeutet das?
Vor kurzem bin ich auf "wahrscheinlichkeitsfreie" Methoden aufmerksam geworden, über die in der Literatur geredet wird. Mir ist jedoch nicht klar, was es bedeutet, dass eine Inferenz- oder Optimierungsmethode wahrscheinlichkeitsfrei ist . Beim maschinellen Lernen besteht das Ziel normalerweise darin, die Wahrscheinlichkeit zu maximieren, dass einige Parameter zu einer Funktion …
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Kann eine angemessene vorherige und potenzierte Wahrscheinlichkeit zu einem unangemessenen posterioren führen?
(Diese Frage ist von diesem Kommentar von Xi'an inspiriert .) Es ist bekannt , dass , wenn die vorherige Verteilung π(θ)π(θ)\pi(\theta) ist die richtige und die Wahrscheinlichkeit L(θ|x)L(θ|x)L(\theta | x) ist wohldefiniert, so ist die a posteriori Verteilung π(θ|x)∝π(θ)L(θ|x)π(θ|x)∝π(θ)L(θ|x)\pi(\theta|x)\propto \pi(\theta) L(\theta|x) ist fast sicher richtig. In einigen Fällen verwenden wir …
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Warum schließen CNNs mit FC-Schichten ab?
Nach meinem Verständnis bestehen CNNs aus zwei Teilen. Der erste Teil (Conv / Pool-Schichten), der die Merkmalsextraktion durchführt, und der zweite Teil (fc-Schichten), der die Klassifizierung aus den Merkmalen vornimmt. Da vollständig verbundene neuronale Netze nicht die besten Klassifizierer sind (dh sie werden die meiste Zeit von SVMs und RFs …
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Gibt es andere Verteilungen als Cauchy, für die das arithmetische Mittel einer Stichprobe der gleichen Verteilung folgt?
Wenn XXX einer Cauchy-Verteilung folgt, ist Y=X¯=1n∑ni=1XiY=X¯=1n∑i=1nXiY = \bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_ifolgt ebenfalls genau der gleichen Verteilung wieXXX; siehediesen Thread. Hat diese Eigenschaft einen Namen? Gibt es andere Distributionen, für die dies zutrifft? BEARBEITEN Eine andere Möglichkeit, diese Frage zu stellen: sei XXX eine Zufallsvariable mit der Wahrscheinlichkeitsdichte f(x)f(x)f(x) …
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Kann eine lineare Regression signifikant sein, wenn die Daten nicht linear sind?
Ich führte eine lineare Regression durch, die zu einem signifikanten Ergebnis führte. Als ich jedoch das Streudiagramm auf Linearität überprüfte, war ich nicht sicher, ob die Daten linear waren. Gibt es andere Möglichkeiten, die Linearität zu testen, ohne das Streudiagramm zu untersuchen? Könnte die lineare Regression signifikant sein, wenn sie …
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