Statistiken und Big Data

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Zufallszahl-Set.seed (N) in R [duplizieren]

Diese Frage hat hier bereits eine Antwort: Was genau ist ein Startwert in einem Zufallszahlengenerator? 3 Antworten Mir ist klar, dass man set.seed()in R für die Erzeugung von Pseudozufallszahlen verwendet. Mir ist auch klar, dass man mit der gleichen Nummer, wie bei set.seed(123)Versicherungen, Ergebnisse reproduzieren kann. Was ich aber nicht …

37 r random-generation

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Unterschied zwischen Vorhersage und Vorhersage?

Ich habe mich gefragt, welcher Unterschied und welche Beziehung zwischen Vorhersage und Vorhersage besteht. Besonders in Zeitreihen und Regressionen? Habe ich zum Beispiel Recht, dass: In Zeitreihen scheint Prognose zu bedeuten, zukünftige Werte anhand vergangener Werte einer Zeitreihe zu schätzen. In der Regression scheint Vorhersage zu bedeuten, einen Wert zu …

37 regression time-series forecasting terminology

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Testen der Bootstrap vs. Permutation Hypothese

Es gibt verschiedene gängige Resampling-Techniken, die in der Praxis häufig verwendet werden, z. B. Bootstrapping, Permutationstest, Jackknife usw. In zahlreichen Artikeln und Büchern werden diese Techniken erläutert, z. B. Philip I Good (2010) Permutation, Parametric und Bootstrap Tests von Hypothesen Meine Frage ist, welche Resampling-Technik hat an Popularität gewonnen und …

37 hypothesis-testing nonparametric bootstrap permutation-test

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Verständnis der Parameter in der negativen Binomialverteilung

Ich habe versucht, meine Daten in verschiedene Modelle einzufügen, und dabei herausgefunden, dass die fitdistrFunktion aus der Bibliothek MASSvon Rmir Negative Binomialdie beste Anpassung ergibt . Auf der Wiki- Seite lautet die Definition nun: Die NegBin (r, p) -Verteilung beschreibt die Wahrscheinlichkeit von k Fehlern und r Erfolgen in k …

37 r distributions modeling negative-binomial

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Validierungsübergreifende Zeitreihenanalyse

Ich habe das Caret-Paket in R verwendet, um Vorhersagemodelle für Klassifizierung und Regression zu erstellen. Caret bietet eine einheitliche Oberfläche, um Modell-Hyperparameter durch Cross-Validierung oder Boot-Strapping zu optimieren. Wenn Sie beispielsweise ein einfaches Modell für die Klassifizierung der nächsten Nachbarn erstellen, wie viele Nachbarn sollten Sie verwenden? 2? 10? 100? …

37 r time-series cross-validation

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Was ist der Unterschied zwischen Vorhersage und Inferenz?

Ich lese gerade " Eine Einführung in das statistische Lernen ". In Kapitel 2 diskutieren sie den Grund für die Schätzung einer Funktion .fff 2.1.1 Warum schätzen ?fff Es gibt zwei Hauptgründe, warum wir f abschätzen möchten : Vorhersage und Inferenz . Wir diskutieren nacheinander. Ich habe es ein paarmal …

37 prediction terminology causality

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Was soll ich tun, wenn sich mein neuronales Netzwerk nicht gut verallgemeinert?

Ich trainiere ein neuronales Netzwerk und der Trainingsverlust nimmt ab, der Validierungsverlust jedoch nicht, oder er sinkt viel weniger als erwartet, basierend auf Referenzen oder Experimenten mit sehr ähnlichen Architekturen und Daten. Wie kann ich das beheben? Was die Frage betrifft Was soll ich tun, wenn mein neuronales Netzwerk nicht …

37 neural-networks deep-learning

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Unterschied zwischen "Kernel" und "Filter" in CNN

Was ist der Unterschied zwischen den Begriffen "Kernel" und "Filter" im Kontext von Faltungsnetzwerken?

37 neural-networks terminology deep-learning conv-neural-network

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Warum wird Mantels Test Morans vorgezogen?

Mantels Test wird häufig in biologischen Studien verwendet , um die Korrelation zwischen der räumlichen Verteilung von Tieren (Position im Raum) und beispielsweise ihrer genetischen Verwandtschaft, Aggressionsrate oder einem anderen Attribut zu untersuchen. Viele gute Fachzeitschriften verwenden es ( PNAS, Tierverhalten, Molekulare Ökologie ... ). Ich habe einige Muster hergestellt, …

37 r correlation spatial pattern-recognition

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Was sind leicht zu interpretierende Anpassungsgütemessungen für lineare Modelle mit gemischten Effekten?

Ich benutze derzeit das R-Paket lme4 . Ich verwende ein lineares Mischeffektmodell mit zufälligen Effekten: library(lme4) mod1 <- lmer(r1 ~ (1 | site), data = sample_set) #Only random effects mod2 <- lmer(r1 ~ p1 + (1 | site), data = sample_set) #One fixed effect + # random effects mod3 <- …

37 r regression mixed-model random-effects-model

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Wie gehe ich mit einem „selbst besiegenden“ Vorhersagemodell um?

Ich sah mir eine Präsentation eines ML-Spezialisten eines großen Einzelhändlers an, der ein Modell zur Vorhersage von Ereignissen aus Lagerbeständen entwickelt hatte. Nehmen wir für einen Moment an, dass ihr Modell im Laufe der Zeit sehr genau wird, wäre das nicht irgendwie "selbstzerstörerisch"? Das heißt, wenn das Modell wirklich gut …

36 machine-learning predictive-models

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Wer hat die stochastische Gefällestufe erfunden?

Ich versuche die Geschichte des Gradientenabstiegs und des stochastischen Gradientenabstiegs zu verstehen . Gradientenabfallsaktualisierung wurde erfunden Cauchy in 1847. Méthode Générale pour la résolution des Systèmes d'GLEICHUNGEN simultanées . S. 536–538 Weitere Informationen finden Sie hier . Seitdem haben sich Gradientenabstiegsmethoden weiterentwickelt und ich bin mit ihrer Geschichte nicht vertraut. …

36 references gradient-descent history sgd

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Warum sehen wir nur und Regularisierung aber nicht andere Normen?

Ich bin nur neugierig, warum es normalerweise nur und Regularisierungen gibt. Gibt es Beweise, warum diese besser sind?L1L1L_1L2L2L_2

36 lasso regularization ridge-regression

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Was ist der Unterschied zwischen Metropolis Hastings, Gibbs, Importance und Rejection Sampling?

Ich habe versucht, MCMC-Methoden zu erlernen und bin auf Stichproben von Metropolis Hastings, Gibbs, Wichtigkeit und Ablehnung gestoßen. Während einige dieser Unterschiede offensichtlich sind, dh wie Gibbs ein Sonderfall von Metropolis Hastings ist, wenn wir die vollständigen Bedingungen haben, sind die anderen weniger offensichtlich, wenn wir MH in einem Gibbs-Sampler …

36 mcmc monte-carlo gibbs metropolis-hastings importance-sampling

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Wie haben Wissenschaftler die Form der Normalverteilungswahrscheinlichkeitsdichtefunktion herausgefunden?

Dies ist wahrscheinlich eine Amateurfrage, aber ich bin daran interessiert, wie die Wissenschaftler auf die Form der Normalverteilungswahrscheinlichkeitsdichtefunktion gekommen sind. Was mich im Grunde stört, ist, dass es für jemanden vielleicht intuitiver ist, wenn die Wahrscheinlichkeitsfunktion normalverteilter Daten eher die Form eines gleichschenkligen Dreiecks als eine Glockenkurve hat, und wie …

36 normal-distribution history