Statistiken und Big Data

1

Kann eine Standardabweichung der Rohwerte als Standardabweichung der Prozentsätze angegeben werden?

Angenommen, wir haben einen Test, der aus 30 Fragen besteht, und 10 Personen machen diesen Test. Die mittlere Testnote dieser 10 Personen beträgt 17, und die Standardabweichung aller Punktzahlen in der Stichprobe beträgt 4. Wenn wir die deskriptiven Statistiken in der Schule melden, verwenden wir diese Rohpunktzahlen und schreiben ( …

8 mean standard-deviation percentage

1

Wie integrieren wir neue Informationen in eine Dirichlet-Vorverteilung?

Mein Problem ist folgendes: Ich habe ein Ensemble von Prädiktoren, die jeweils eine Verteilung über eine Reihe von Klassen erzeugen. Was ich tun möchte, ist, zuerst einen nicht informativen Vorgänger darüber zu haben, wie diese Etikettenverteilung aussieht, und diesen dann vorab mit der Vorhersage jedes Ensemblemitglieds zu aktualisieren. Daher habe …

8 bayesian ensemble dirichlet-distribution

6

Warum nehmen wir den Durchschnitt für Regressionsvorhersagen für zufällige Wälder?

In allen (Regressions-) zufälligen Waldpapieren, die ich gelesen habe, nehmen wir, wenn es an der Zeit ist, die Vorhersagen aller Bäume zu sammeln, den Durchschnittswert als Vorhersage. Meine Frage ist, warum wir das tun? Gibt es eine statistische Begründung für die Ermittlung des Durchschnitts? EDIT: Um die Frage zu klären, …

8 regression random-forest ensemble

2

Erhöhen schrittweise Regressionstechniken die Vorhersagekraft eines Modells?

Ich verstehe einige der vielen Probleme der schrittweisen Regression. Als akademisches Unterfangen gehe ich jedoch davon aus, dass ich die schrittweise Regression für ein Vorhersagemodell verwenden und die möglichen Auswirkungen auf die Leistung besser verstehen möchte. Erhöht oder verringert die schrittweise Regression des Modells bei einem linearen Modell tendenziell die …

8 regression predictive-models stepwise-regression

1

Quantile Regression, die unterschiedliche Beziehungen bei unterschiedlichen Quantilen aufzeigt: Wie?

Quantile Regression (QR) soll manchmal unterschiedliche Beziehungen zwischen Variablen bei unterschiedlichen Quantilen der Verteilung aufzeigen. ZB Le Cook et al. "Über den Mittelwert hinaus denken: Ein praktischer Leitfaden für die Verwendung quantiler Regressionsmethoden für die Forschung im Gesundheitswesen" impliziert, dass die QR ermöglicht, dass die Beziehungen zwischen den interessierenden Ergebnissen …

8 interpretation quantile-regression

2

Realer Gebrauch von Momenterzeugungsfunktionen

In den meisten grundlegenden Kursen zur Wahrscheinlichkeitstheorie sind Ihre Funktionen zur Erzeugung des angegebenen Moments (mgf) nützlich, um die Momente einer Zufallsvariablen zu berechnen. Insbesondere die Erwartung und Varianz. In den meisten Kursen können die Beispiele für Erwartung und Varianz mithilfe der Definitionen analytisch gelöst werden. Gibt es Beispiele für …

8 probability distributions mathematical-statistics mgf method-of-moments

2

Uneinigkeit zwischen p-Werten und Konfidenzintervallen

Dies ist eine Frage zum T-Test in SPSS. Ich habe zwei Gruppen und möchte testen, ob die beiden Mittelwerte gleich sind. Ich benutze den T-Test mit Bootstrapping. Am Ende bekam ich einen p-Wert <0,005, was mich im Allgemeinen veranlassen würde, die Nullhypothese abzulehnen, dass die Mittelwerte der beiden Populationen gleich …

8 confidence-interval t-test p-value spss

1

In Jeff Wooldridges ökonometrischer Analyse (2. Auflage) leitet er den Ausdruck für den Differenz-in-Differenz-in-Differenz-Schätzer (DDD) auf Seite 151 für den Zwei-Perioden-Fall ab, in dem Staat B eine Änderung der Gesundheitspolitik für ältere Menschen durchführt . Erstens bin ich verwirrt darüber, warum die Gleichung (6.56) keinen vierten Term von (y¯A,N,2−y¯A,N,1),(y¯A,N,2−y¯A,N,1),(\bar y_{A,N,2} …

8 panel-data econometrics difference-in-difference

1

MSE als Proxy für Pearsons Korrelation bei Regressionsproblemen

TL; DR (zu lang, nicht gelesen): Ich arbeite an einem Zeitreihen-Vorhersageproblem, das ich mit Deep Learning (Keras) als Regressionsproblem formuliere. Ich möchte die Pearson-Korrelation zwischen meiner Vorhersage und den wahren Bezeichnungen optimieren. Ich bin verwirrt über die Tatsache, dass die Verwendung von MSE als Proxy tatsächlich zu besseren Ergebnissen (in …

8 machine-learning deep-learning loss-functions pearson-r mse

2

Wie kann gezeigt werden, dass eine ausreichende Statistik NICHT minimal ausreichend ist?

Mein Hausaufgabenproblem besteht darin, ein Gegenbeispiel zu geben, bei dem eine bestimmte Statistik im Allgemeinen nicht minimal ausreichend ist. Unabhängig von den Einzelheiten der Suche nach einem bestimmten Gegenbeispiel für diese bestimmte Statistik wirft dies für mich die folgende Frage auf: Frage: Wie kann man die Bedingung formulieren, keine minimale …

8 self-study mathematical-statistics sufficient-statistics

2

Inkonsistente Normalitätstests: Kolmogorov-Smirnov gegen Shapiro-Wilk

Ich untersuche derzeit einige Daten, die von einer von mir geschriebenen MC-Simulation erstellt wurden. Ich erwarte, dass die Werte normal verteilt sind. Natürlich habe ich ein Histogramm gezeichnet und es sieht vernünftig aus (denke ich?): [Oben links: Histogramm mit dist.pdf(), oben rechts: kumulatives Histogramm mit dist.cdf(), unten: QQ-Plot, datavs dist] …

8 hypothesis-testing normal-distribution python kolmogorov-smirnov

3

Verstärkungslernen anhand historischer Daten

Ich habe daran gearbeitet, die optimale Kommunikationsrichtlinie für Kunden zu lernen (welche Benachrichtigungen gesendet werden sollen, wie viele gesendet werden sollen und wann gesendet werden soll). Ich habe historische Daten früherer Benachrichtigungen (mit Zeitstempeln) und deren Leistungen gesendet. Ich habe versucht, RL auf dieses Problem anzuwenden, um die optimale Richtlinie …

8 reinforcement-learning

1

Was sind einige der Nachteile der Bayes'schen Hyperparameteroptimierung?

Ich bin ziemlich neu im maschinellen Lernen und in der Statistik, aber ich habe mich gefragt, warum die Bayes'sche Optimierung beim Lernen von maschinellem Lernen zur Optimierung Ihrer Algorithmus-Hyperparameter nicht häufiger online verwendet wird. Verwenden Sie beispielsweise ein Framework wie dieses: https://github.com/fmfn/BayesianOptimization Hat die Bayes'sche Optimierung Ihrer Hyperparameter eine Einschränkung …

8 machine-learning optimization hyperparameter bayesian-optimization

1

Bitten Sie um Überprüfung eines einfachen Matrixergebnisses

Angenommen, ist ein k × 1- Vektor von Zufallsvariablen. Dann überprüfen Sie bitte , ob E X ' ( E X X ' ) - 1 E X ≤ 1 ist .X.XXk × 1k×1k\times 1E.X.'( E.X.X.')- 1E.X.≤ 1E.X.'(E.X.X.')- -1E.X.≤1EX^{\prime}(EXX^{\prime})^{-1}EX\leq 1 Wenn dies ein bekanntes Ergebnis, dass ( E X ) …

8 self-study mathematical-statistics expected-value matrix covariance-matrix

2

Können Gewichte und Versatz zu ähnlichen Ergebnissen bei der Poisson-Regression führen?

In "A Practioner's Guide to Generalized Linear Models" in Absatz 1.83 heißt es: "Im speziellen Fall eines multiplikativen Poisson-GLM kann gezeigt werden, dass die Modellierungsanspruchszahlen mit einem Versatzterm gleich dem Logarithmus der Exposition zu identischen Ergebnissen führen wie die Modellierungsanspruchshäufigkeiten mit vorherigen Gewichten, die gleich der Exposition jeder Beobachtung eingestellt …

8 generalized-linear-model modeling poisson-regression weights offset