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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Bayesianische Vorhersageverteilungen verstehen
Ich nehme an einem Intro-to-Bayes-Kurs teil und habe Schwierigkeiten, prädiktive Verteilungen zu verstehen. Ich verstehe, warum sie nützlich sind und ich bin mit der Definition vertraut, aber es gibt einige Dinge, die ich nicht ganz verstehe. 1) Wie man die richtige Vorhersageverteilung für einen Vektor neuer Beobachtungen erhält Angenommen, wir …
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Was ist falsch an meinem Beweis des Gesetzes der totalen Varianz?
Nach dem Gesetz der Gesamtvarianz ist Var(X)=E(Var(X∣Y))+Var(E(X∣Y))Var⁡(X)=E⁡(Var⁡(X∣Y))+Var⁡(E⁡(X∣Y))\operatorname{Var}(X)=\operatorname{E}(\operatorname{Var}(X\mid Y)) + \operatorname{Var}(\operatorname{E}(X\mid Y)) Wenn ich es beweisen will, schreibe ich Var(X)=E(X−EX)2=E{E[(X−EX)2∣Y]}=E(Var(X∣Y))Var⁡(X)=E⁡(X−E⁡X)2=E⁡{E⁡[(X−E⁡X)2∣Y]}=E⁡(Var⁡(X∣Y)) \begin{equation} \begin{aligned} \operatorname{Var}(X) &= \operatorname{E}(X - \operatorname{E}X)^2 \\ &= \operatorname{E}\left\{\operatorname{E}\left[(X - \operatorname{E}X)^2\mid Y\right]\right\} \\ &= \operatorname{E}(\operatorname{Var}(X\mid Y)) \end{aligned} \end{equation} Was stimmt damit nicht?
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Ist der Wert einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion für eine bestimmte Eingabe ein Punkt, ein Bereich oder beides?
Dieser Beitrag sagt Ein PDF wird verwendet, um die Wahrscheinlichkeit anzugeben, dass die Zufallsvariable in einen bestimmten Wertebereich fällt, anstatt einen Wert anzunehmen. Ist es wahr? Dies ist das PDF der Standardnormalverteilung. φ(x)=12π−−√e−x2/2φ(x)=12πe−x2/2\varphi(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-x^2/2} Stecke x = 0 in die obige Formel, ich kann die Wahrscheinlichkeit bekommen, einen …
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Hat KNN eine Verlustfunktion?
Ich habe im Kontext des maschinellen Lernens keine Definition der Verlustfunktion im Wiki gefunden. Dieser ist jedoch weniger formal, es ist klar genug. Im Kern ist eine Verlustfunktion unglaublich einfach: Sie bewertet, wie gut Ihr Algorithmus Ihren Datensatz modelliert. Wenn Ihre Vorhersagen völlig falsch sind, gibt Ihre Verlustfunktion eine höhere …
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Wann werden unbedeutende Variablen entfernt?
Ich arbeite am logistischen Regressionsmodell. Ich habe die Zusammenfassung des Modells überprüft, das auf 5 unabhängigen Variablen basiert, von denen eine mit einem P-Wert von 0,74 nicht signifikant ist. Ich möchte wissen, ob wir die Variable direkt entfernen oder ob es eine andere Möglichkeit gibt, ihre Bedeutung zu überprüfen ? …
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Warum nicht den Bayes-Satz in der Form
Es gibt viele Fragen (wie diese ) über eine Mehrdeutigkeit mit der Bayes'schen Formel im kontinuierlichen Fall. p(θ|x)=p(x|θ)⋅p(θ)p(x)p(θ|x)=p(x|θ)⋅p(θ)p(x)p(\theta | x) = \frac{p(x | \theta) \cdot p(\theta)}{p(x)} Oft entsteht Verwirrung aus der Tatsache , dass Definition der bedingten Verteilung wird erklärt , wie ist abhängig von festen gegebenen .f(variable|parameter)f(variable|parameter)f(variable | parameter) …
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Sind unverzerrte effiziente Schätzer stochastisch dominant gegenüber anderen (mittleren) unverzerrten Schätzern?
Allgemeine Beschreibung Maximiert ein effizienter Schätzer (dessen Stichprobenvarianz gleich der Cramér-Rao-Grenze ist) die Wahrscheinlichkeit, nahe am wahren Parameter ?θθ\theta Angenommen, wir vergleichen die Differenz oder die absolute Differenz zwischen der Schätzung und dem wahren ParameterΔ^= θ^- θΔ^=θ^- -θ\hat\Delta = \hat \theta - \theta Ist die Verteilung von für einen effizienten …
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Wann ist die Momenterzeugungsfunktion der charakteristischen Funktion vorzuziehen?
Sei ein Wahrscheinlichkeitsraum und sei ein Zufallsvektor. Sei die Verteilung von , einem Borel-Maß für .(Ω,F,P)(Ω,F,P)(\Omega, \mathcal{F}, P)X:Ω→RnX:Ω→RnX : \Omega \to \mathbb{R}^nPX=X∗PPX=X∗PP_X = X_* PXXXRnRn\mathbb{R}^n Die charakteristische Funktion von ist die Funktion definiert für (die Zufallsvariable ist daher in für alle ). Dies ist die Fourier-Transformation von .XXXφX(t)=E[eit⋅X]=∫Ωeit⋅XdP,φX(t)=E[eit⋅X]=∫Ωeit⋅XdP, \varphi_X(t) = …
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Verteilung der Exponentialsumme
Sei X1X1X_1 und X2X2X_2 unabhängige und identisch verteilte exponentielle Zufallsvariablen mit der Rate λλ\lambda . Sei S2=X1+X2S2=X1+X2S_2 = X_1 + X_2 . F: Zeigen Sie, dass S2S2S_2 PDF hat. fS2(x)=λ2xe−λx,x≥0fS2(x)=λ2xe−λx,x≥0f_{S_2}(x) = \lambda^2 x \text{e}^{-\lambda x},\, x\ge 0 . Es ist zu beachten, dass, wenn Ereignisse gemäß einem Poisson-Prozess (PP) mit …
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Wie man die zufälligen Waldbäume dazu bringt, Dezimalstellen zu stimmen, aber nicht binär
Meine Frage betrifft die binäre Klassifizierung, beispielsweise die Trennung von guten und schlechten Kunden, aber nicht die Regression oder nicht-binäre Klassifizierung. In diesem Zusammenhang ist ein zufälliger Wald ein Ensemble von Klassifizierungsbäumen. Für jede Beobachtung stimmt jeder Baum mit "Ja" oder "Nein", und die durchschnittliche Stimme aller Bäume ist die …
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