Statistiken und Big Data

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Wie ist das Verhältnis von Gleichmäßigkeit und Normalverteilung?

Es sei XXX einer gleichmäßigen Verteilung und YYY einer Normalverteilung. Was kann man über X sagen?XYXY\frac X Y ? Gibt es eine Distribution dafür? Ich fand, dass das Verhältnis von zwei Normalen mit dem Mittelwert Null Cauchy ist.

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Anpassen von Mehrebenenmodellen an komplexe Vermessungsdaten in R.

Ich suche nach Ratschlägen zur Analyse komplexer Umfragedaten mit Mehrebenenmodellen in R. Ich habe das surveyPaket verwendet, um ungleiche Auswahlwahrscheinlichkeiten in Einstufenmodellen zu gewichten, aber dieses Paket verfügt nicht über Funktionen für die Mehrebenenmodellierung. Das lme4Paket eignet sich hervorragend für die Mehrebenenmodellierung, aber ich kenne keine Möglichkeit, Gewichte auf verschiedenen …

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Gibt es für ein Generalized Linear Model (GLM) immer eine kanonische Verknüpfungsfunktion?

In GLM wird unter der Annahme eines Skalars und θ für die zugrunde liegende Verteilung mit pdf f Y ( y | θ , τ ) = h ( y , τ ) exp ( θ y - A ( θ )Y.Y.Yθθ\theta Es kann gezeigt werden, dassμ=E(Y)=A'(θ) ist. Wenn die …

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Randmodell versus Zufallseffektmodell - wie kann man zwischen ihnen wählen? Ein Rat für einen Laien

Bei der Suche nach Informationen über das Randmodell und das Zufallseffektmodell und wie man zwischen ihnen wählt, habe ich einige Informationen gefunden, aber es war mehr oder weniger eine mathematisch abstrakte Erklärung (wie zum Beispiel hier: https: //stats.stackexchange .com / a / 68753/38080 ). Irgendwo habe ich festgestellt, dass zwischen …

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Verteilung des Verhältnisses abhängiger Chi-Quadrat-Zufallsvariablen

Angenommen, X=X1+X2+⋯+XnX=X1+X2+⋯+Xn X = X_1 + X_2+\cdots+ X_n wobei Xi∼N(0,σ2)Xi∼N(0,σ2)X_i \sim N(0,\sigma^2) unabhängig sind. Meine Frage ist, was Distribution macht Z=X2X21+X22+⋯+X2nZ=X2X12+X22+⋯+Xn2 Z = \frac{X^2}{X_1^2 + X_2^2 + \cdots + X_n^2} Folgen? Ich weiß von hier, dass das Verhältnis zweier Chi-Quadrat-Zufallsvariablen als W ausgedrückt wirdWW+YWW+Y\frac{W}{W + Y} folgt einer Beta-Verteilung. Ich …

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Konfidenzintervall für die kreuzvalidierte Klassifizierungsgenauigkeit

Ich arbeite an einem Klassifizierungsproblem, das eine Ähnlichkeitsmetrik zwischen zwei eingegebenen Röntgenbildern berechnet. Wenn die Bilder von derselben Person stammen (Bezeichnung "rechts"), wird eine höhere Metrik berechnet. Eingabebilder von zwei verschiedenen Personen (Bezeichnung "falsch") führen zu einer niedrigeren Metrik. Ich habe eine geschichtete 10-fache Kreuzvalidierung verwendet, um die Wahrscheinlichkeit einer …

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Geometrische Interpretation der Maximum-Likelihood-Schätzung

Ich las das Buch Das Identifikationsproblem in der Ökonometrie von Franklin M. Fisher und war verwirrt über den Teil, in dem er die Identifikation durch Visualisierung der Wahrscheinlichkeitsfunktion demonstriert. Das Problem könnte vereinfacht werden als: Für eine Regression ist , wobei u ∼ i ist . ich . d . …

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Friedman-Test gegen Wilcoxon-Test

Ich versuche, die Leistung eines überwachten Klassifizierungsalgorithmus für maschinelles Lernen zu bewerten. Die Beobachtungen fallen in nominelle Klassen (2 vorerst, ich möchte dies jedoch auf Probleme mit mehreren Klassen verallgemeinern), die aus einer Population von 99 Probanden stammen. Eine der Fragen, die ich beantworten möchte, ist, ob der Algorithmus einen …

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Stichprobenverteilung des Radius der 2D-Normalverteilung

Die bivariate Normalverteilung mit Mittelwert μμ\mu und Kovarianzmatrix ΣΣ\Sigma kann in Polarkoordinaten mit Radius rrr und Winkel umgeschrieben werdenθθ\theta . Meine Frage lautet: Was ist die Stichprobenverteilung von r , dass der Abstand von einem Punkt x zu der geschätzten Mitte ˉ x gegeben , um die Probe Kovarianzmatrix S …

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Ist Erwartung gleich Mittelwert?

Ich mache ML an meiner Universität, und der Professor erwähnte den Begriff Erwartung (E), während er versuchte, uns einige Dinge über Gaußsche Prozesse zu erklären. Aber von der Art, wie er es erklärte, verstand ich, dass E dasselbe ist wie der Mittelwert μ. Habe ich richtig verstanden? Wenn es dasselbe …

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Wie überprüfen Sie die Ergodizität eines stochastischen Prozesses anhand seiner Probenpfade?

Wie überprüfen Sie die Ergodizität eines stationären stochastischen Prozesses mit weitem Sinn anhand seiner Probenpfade? Können wir die Ergodizität anhand eines einzelnen Probenpfads überprüfen? Oder brauchen wir mehrere Beispielpfade? Eine Motivation zur Überprüfung der Ergodizität besteht in Zeitreihen, um sicherzustellen, dass Sie den Durchschnitt eines Stichprobenpfads über die Zeit sicher …

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Warum brauchen wir die Beta-Verteilung, da die Beta-Verteilung in ihrer Form dem Binomial ähnelt?

Es scheint, dass die Binomialverteilung in ihrer Form der Beta-Verteilung sehr ähnlich ist und dass ich Konstanten in beiden PDFs neu parametrisieren kann, damit sie gleich aussehen. Warum brauchen wir die Beta-Distribution? Ist es für einen bestimmten Zweck? Vielen Dank!

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Funktioniert Newmans Netzwerkmodularität für signierte, gewichtete Diagramme?

Die Modularität eines Diagramms wird auf seiner Wikipedia-Seite definiert . In einem anderen Beitrag erklärte jemand, dass Modularität für gewichtete Netzwerke leicht berechnet (und maximiert) werden kann, da die Adjazenzmatrix AijAijA_{ij} auch wertvolle Bindungen enthalten kann. Ich würde jedoch gerne wissen, ob dies auch mit vorzeichenbehafteten, geschätzten Kanten funktioniert, die …

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Laplace Glättung und Dirichlet vor

In dem Wikipedia-Artikel über Laplace-Glättung (oder additive Glättung) heißt es aus Bayes-Sicht: Dies entspricht dem erwarteten Wert der posterioren Verteilung unter Verwendung einer symmetrischen Dirichlet-Verteilung mit dem Parameter als Prior.αα\alpha Ich bin verwirrt darüber, wie das tatsächlich stimmt. Könnte mir jemand helfen zu verstehen, wie diese beiden Dinge gleichwertig sind? …

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Klarstellung der Erwartungsmaximierung

Ich fand ein sehr hilfreiches Tutorial zum EM-Algorithmus . Das Beispiel und das Bild aus dem Tutorial sind einfach genial. Verwandte Frage zur Berechnung von Wahrscheinlichkeiten Wie funktioniert die Erwartungsmaximierung? Ich habe noch eine Frage, wie man die im Tutorial beschriebene Theorie mit dem Beispiel verbindet. gtgtg_tlogP(x;Θ)log⁡P(x;Θ)\log P(x;\Theta)gt(Θ^(t))=logP(x;Θ^(t))gt(Θ^(t))=log⁡P(x;Θ^(t))g_t( \hat{\Theta}^{(t)}) = …

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