Statistiken und Big Data

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Meine Frage betrifft den konzeptionellen Unterschied zwischen Holt-Winters und ARIMA. Holt-Winters ist meines Wissens ein Sonderfall von ARIMA. Aber wann wird ein Algorithmus dem anderen vorgezogen? Vielleicht ist Holt-Winters inkrementell und dient daher als Inline-Algorithmus (schneller)? Ich freue mich auf einen Einblick hier.

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Was sind die Vorteile einer schrittweisen Regression?

Ich experimentiere mit schrittweiser Regression, um die Vielfalt meiner Herangehensweise an das Problem zu verbessern. Ich habe also 2 Fragen: Was sind die Vorteile einer schrittweisen Regression? Was sind ihre spezifischen Stärken? Was halten Sie vom hybriden Ansatz, bei dem Sie schrittweise Regression verwenden, um Features auszuwählen, und dann eine …

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Umgang mit unbekannten Wörtern in Sprachmodellierungsaufgaben mit LSTM

Für eine NLP-Aufgabe (Natural Language Processing) werden häufig word2vec-Vektoren als Einbettung für die Wörter verwendet. Es kann jedoch viele unbekannte Wörter geben, die nicht von den word2vec-Vektoren erfasst werden, einfach weil diese Wörter in den Trainingsdaten nicht oft genug gesehen werden (viele Implementierungen verwenden eine Mindestanzahl, bevor dem Wortschatz ein …

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Wie visualisiere ich einen unabhängigen T-Test mit zwei Stichproben?

Was sind die am meisten akzeptierten Möglichkeiten, um die Ergebnisse eines unabhängigen T-Tests mit zwei Stichproben zu visualisieren? Wird eine numerische Tabelle häufiger verwendet oder eine Art Diagramm? Das Ziel ist, dass ein gelegentlicher Beobachter die Figur betrachtet und sofort erkennt, dass sie wahrscheinlich aus zwei verschiedenen Bevölkerungsgruppen stammen.

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Frage zum Subtrahieren des Mittelwerts im Zug / gültig / Testsatz

Ich mache eine Datenvorverarbeitung und werde danach ein Convonets auf meinen Daten erstellen. Meine Frage lautet: Angenommen, ich habe einen Gesamtdatensatz mit 100 Bildern. Ich habe den Mittelwert für jedes der 100 Bilder berechnet und ihn dann von jedem der Bilder subtrahiert, dann in Zug- und Validierungssatz aufgeteilt und das …

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Unvoreingenommener Schätzer für das AR ( ) -Modell

Betrachten Sie ein AR ( ) -Modell (der Einfachheit halber wird ein Mittelwert von Null angenommen):ppp xt=φ1xt−1+…+φpxt−p+εtxt=φ1xt−1+…+φpxt−p+εt x_t = \varphi_1 x_{t-1} + \dotsc + \varphi_p x_{t-p} + \varepsilon_t Es ist bekannt, dass der OLS-Schätzer (äquivalent zum Schätzer für bedingte maximale Wahrscheinlichkeit) für voreingenommen ist, wie in einem aktuellen Thread erwähnt …

11 time-series maximum-likelihood autoregressive unbiased-estimator

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Wie erstelle ich eine Verwirrungsmatrix für einen Klassifikator mit mehreren Klassen?

Ich habe ein Problem mit 6 Klassen. Daher erstelle ich einen Klassifikator für mehrere Klassen wie folgt: Für jede Klasse habe ich einen Klassifikator für die logistische Regression, der Eins gegen Alle verwendet, was bedeutet, dass ich 6 verschiedene Klassifikatoren habe. Ich kann für jeden meiner Klassifikatoren eine Verwirrungsmatrix melden. …

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Wie interpretiert man den Koeffizienten der zweiten Stufe in der Regression instrumenteller Variablen mit einem binären Instrument und einer binären endogenen Variablen?

(Ein ziemlich langer Beitrag, sorry. Er enthält viele Hintergrundinformationen. Sie können also gerne zur Frage unten springen.) Intro: Ich arbeite an einem Projekt, in dem wir versuchen, die Auswirkung einer binären endogenen Variablen auf ein kontinuierliches Ergebnis zu identifizieren . Wir haben uns ein Instrument , , von dem wir …

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Unbestimmtheit in Rubins Kausalmodell - Laienerklärung

Bei der Implementierung von Rubins Kausalmodell ist eine der (nicht testbaren) Annahmen, die wir brauchen, Unbegründetheit, was bedeutet ( Y.( 0 ) , Y.( 1 ) ) ⊥ T.| X.(Y.(0),Y.(1))⊥T.|X.(Y(0),Y(1))\perp T|X Wo die LHS die Kontrafakten sind, ist das T die Behandlung und X sind die Kovariaten, auf die wir …

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Wann wird der Gradientenabstieg gegenüber Monte Carlo als numerische Optimierungstechnik verwendet?

Wenn ein Satz von Gleichungen nicht analytisch gelöst werden kann, können wir einen Gradientenabstiegsalgorithmus verwenden. Es scheint aber auch die Methode der Monte-Carlo-Simulation zu geben, mit der Probleme gelöst werden können, für die es keine analytischen Lösungen gibt. Wie kann man feststellen, wann man den Gradientenabstieg verwendet und wann man …

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Wie ist die Verteilung für das Maximum (Minimum) von zwei unabhängigen normalen Zufallsvariablen?

Angenommen, und Y sind normale Zufallsvariablen (unabhängig, aber nicht unbedingt identisch verteilt). Gibt es bei einem bestimmten a eine schöne Formel für P (\ max (X, Y) \ leq x) oder ähnliche Konzepte? Wissen wir, dass \ max (X, Y) normalverteilt ist, vielleicht eine Formel für Mittelwert und Standardabweichung in …

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Clustering von sehr verzerrten Zähldaten: Gibt es Vorschläge (Transformation usw.)?

Grundproblem Hier ist mein grundlegendes Problem: Ich versuche, einen Datensatz zu gruppieren, der einige sehr verzerrte Variablen mit Zählungen enthält. Die Variablen enthalten viele Nullen und sind daher für mein Clustering-Verfahren - das wahrscheinlich ein k-means-Algorithmus ist - nicht sehr informativ. Gut, sagen Sie, transformieren Sie die Variablen einfach mit …

11 clustering data-transformation k-means count-data compositional-data

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Welcher Test für die Kreuztabellenanalyse: Boschloo oder Barnard?

Ich analysiere eine 2x2-Tabelle aus einem kleinen Datensatz von 30 Patienten. Wir versuchen nachträglich, einige Variablen zu finden, die einen Hinweis darauf geben, welche Behandlung gewählt werden soll. Die Variablen (obs normal / seltsam) und die Behandlungsentscheidung (A / B) sind von besonderem Interesse und daher sehen die Daten folgendermaßen …

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Maximum Likelihood Estimator für negative Binomialverteilung

Die Frage ist folgende: Eine Zufallsstichprobe von n Werten wird aus einer negativen Binomialverteilung mit dem Parameter k = 3 gesammelt. Finden Sie den Maximum-Likelihood-Schätzer des Parameters π. Finden Sie eine asymptotische Formel für den Standardfehler dieses Schätzers. Erklären Sie, warum die negative Binomialverteilung ungefähr normal ist, wenn der Parameter …

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Wie gehe ich mit einer nicht ganzzahligen Warnung von negativem Binomial-GLM um?

Ich versuche, die mittleren Intensitäten von Parasiten, die einen Wirt in R beeinflussen, mithilfe eines negativen Binomialmodells zu modellieren. Ich bekomme immer wieder 50 oder mehr Warnungen, die besagen: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 Wie kann ich damit umgehen? Mein Code sieht folgendermaßen aus: …

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