Statistiken und Big Data

Ich versuche, den Unterschied zwischen der Newton-RaphsonTechnik und der Fisher scoringTechnik zu verstehen, indem ich die erste Iteration für jede Methode für eine BernoulliStichprobe berechne . (Ich weiß, dass ich in diesem Fall explizit und sofort berechnen kann, aber ich möchte es iterativ tun, nur um zu verstehen und zu …

8 maximum-likelihood  fisher-information  fisher-scoring 

Ich habe Probleme, die Ausschlussbeschränkung in instrumentellen Variablen zu verstehen. Ich verstehe, dass der unvoreingenommene Behandlungseffekt , wobei das Ergebnis ist, die Behandlung ist und das Instrument ist. Mit anderen Worten, . YS.B = C.o v ( Y., Z.)C.o v ( S., Z.)B.=C.Öv(Y.,Z.)C.Öv(S.,Z.)B = \frac{Cov(Y, Z)}{Cov(S, Z)}Y.Y.YS.S.SZ.Z.ZB = I.T.T.Compliance-RateB.=ichT.T.Compliance-RateB = …

8 instrumental-variables  treatment-effect  lavaan 

Wir untersuchen häufig das Gaußsche Mischungsmodell als nützliches Modell für maschinelles Lernen und seine Anwendungen. Welche physikalische Bedeutung hat diese " Mischung "? Wird es verwendet, weil ein Gaußsches Mischungsmodell die Wahrscheinlichkeit einer Anzahl von Zufallsvariablen modelliert, von denen jede ihren eigenen Mittelwert hat? Wenn nicht, wie lautet dann die …

8 machine-learning  distributions  gaussian-mixture  mixture  mathematical-statistics 

Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 3 Jahren . Diese Frage wurde mir in einem Interview gestellt. …

8 matrix-inverse 

Ich interessiere mich für Beziehungen zwischen Distributionen. Wie 'Die Summe der exponentiellen Zufallsvariablen ist eine Gamma-Zufallsvariable. Bestimmte bedingte Verteilung ist eine andere Verteilung usw. ' Ich habe Wikipedia und Google durchsucht, aber es gibt nur Zusammenfassungen davon, die nicht speziell bewiesen oder erklärt wurden. Ich möchte mehr über die Beziehungen …

8 distributions  references 

Ich habe kürzlich einen HackerRank-Test für eine Data Science-Position durchgeführt und diese Frage falsch gestellt. Ich bin zu gekommen 1/200. Hier ist wie: Es gibt 50 Kombinationen, die dies wahr machen. (dh {1,2}, {2,4}, {3,6} ... {50,100}). Die Wahrscheinlichkeit, dass eine bestimmte Zahl gewählt wird, ist 1/100. Die Wahrscheinlichkeit, dass …

8 probability  combinatorics 

Es sei Y1∼SN(μ1,σ21,λ)Y1∼SN(μ1,σ12,λ)Y_1\sim SN(\mu_1,\sigma_1^2,\lambda) und Y2∼N(μ2,σ22)Y2∼N(μ2,σ22)Y_2\sim N(\mu_2,\sigma_2^2) unabhängig. Zeigen Sie, dass Y1+Y2Y1+Y2Y_1+Y_2 eine Schrägnormalverteilung haben, und finden Sie die Parameter dieser Verteilung. Da die Zufallsvariablen unabhängig sind, habe ich versucht, Faltung zu verwenden. Sei Z=Y1+Y2Z=Y1+Y2Z=Y_1+Y_2 fZ(z)=∫∞−∞2ϕ(y1|μ1,σ1)Φ(λ(y1−μ1σ1))ϕ(z−y1|μ2,σ22)dy1fZ(z)=∫−∞∞2ϕ(y1|μ1,σ1)Φ(λ(y1−μ1σ1))ϕ(z−y1|μ2,σ22)dy1f_Z(z)=\int_{-\infty}^{\infty}2\phi(y_1|\mu_1,\sigma_1)\Phi\Big(\lambda(\frac{y_1-\mu_1}{\sigma_1})\Big)\phi(z-y_1|\mu_2,\sigma_2^2)\,\text{d}y_1 Hier sind ϕ()ϕ()\phi() und Φ()Φ()\Phi() das normale Standard-PDF bzw. -Cdf. fZ(z)=∫∞−∞212πσ1−−−−√12πσ2−−−−√exp(−12σ21(y1−μ)2−12σ22((z−y1)2−μ)2)Φ(λ(y1−μ1σ1))dy1fZ(z)=∫−∞∞212πσ112πσ2exp(−12σ12(y1−μ)2−12σ22((z−y1)2−μ)2)Φ(λ(y1−μ1σ1))dy1f_Z(z)=\int_{-\infty}^{\infty}2\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma_1}}\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma_2}}exp\Big(-\frac{1}{2\sigma_1^2}(y_1-\mu)^2-\frac{1}{2\sigma_2^2}((z-y_1)^2-\mu)^2\Big)\Phi\Big(\lambda(\frac{y_1-\mu_1}{\sigma_1})\Big)\,\text{d}y_1 Für vereinfachte Notationen …

8 probability  self-study  mgf  skew-normal 

Aus Wikipedia: Bei der statistischen Modellierung ist die Regressionsanalyse ein statistischer Prozess zur Schätzung der Beziehungen zwischen Variablen. Es enthält viele Techniken zum Modellieren und Analysieren mehrerer Variablen, wenn der Schwerpunkt auf der Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen (oder "Prädiktoren") liegt. Ist das nicht …

8 regression  machine-learning  classification  definition 

Frage: Kennt jemand Lehrbücher, die (zum ersten Mal) maschinelles Lernen über den Hilbert-Space- Ansatz des reproduzierenden Kernels einführen ? Dh, die eine Funktionsanalyse als Voraussetzung voraussetzen, aber keine Vorkenntnisse des maschinellen Lernens voraussetzen? Alle Umfrageartikel wären eine knappe Sekunde. Bitte keine Forschungsarbeiten - ich möchte die Theorie zuerst lernen, bevor …

8 machine-learning  references 

Ist es möglich, Ergebnisse auf dem neuesten Stand der Technik zu erzielen, indem nur die Rückausbreitung verwendet wird (ohne Vorschulung )? Oder ist es so, dass alle rekordverdächtigen Ansätze irgendeine Form von Vorschulung verwenden? Ist die Rückausbreitung allein gut genug?

8 deep-learning  autoencoders  deep-belief-networks  pre-training 

Ich kann diese Grafik nicht interpretieren. Meine abhängige Variable ist die Gesamtzahl der Kinokarten, die für eine Show verkauft werden. Die unabhängigen Variablen sind die Anzahl der Tage vor der Show, Dummy-Variablen für die Saisonalität (Wochentag, Monat des Jahres, Feiertag), Preis, bis zum Datum verkaufte Tickets, Filmbewertung, Filmtyp (Thriller, Komödie …

8 r  regression  logistic  residuals  diagnostic 

Ich möchte den Kraftstoffverbrauch bei Hubraum, Kraftstoffart, 2- oder 4-Rad-Antrieb, Leistung, manuellem oder automatischem Getriebe und der Anzahl der Geschwindigkeiten senken. Mein Datensatz ( Link ) enthält Fahrzeuge von 2012-2014. fuelEconomy in Meilen pro Gallone engineDisplacement: Motorgröße in Litern fuelStd: 1 für Gas 0 für Diesel wheelDriveStd: 1 für Allradantrieb, …

8 r  statistical-significance  multiple-regression  interpretation 

Ich schätze derzeit Parameter eines Modells, das durch mehrere gewöhnliche Differentialgleichungen (ODEs) definiert ist. Ich versuche dies mit einem Bayes'schen Ansatz, indem ich die posteriore Verteilung der Parameter anhand einiger Daten unter Verwendung der Markov-Kette Monte Carlo (MCMC) approximiere. Ein MCMC-Sampler generiert eine Kette von Parameterwerten, wobei er die (nicht …

8 bayesian  mcmc  posterior 

Ich gehe den ersten Teil des Duke-Statistikkurses über Coursera durch, und das Konzept des Blockierens im experimentellen Design wird aufgegriffen. Wenn ich das richtig verstehe, bezieht sich das Blockieren auf die Aufteilung von Themen in Gruppen basierend auf einer Variablen, die das Ergebnis beeinflussen könnte. Wenn wir jedoch bereits eine …

8 experiment-design  blocking 

Ich habe ein Papier gelesen, das ausdrückt, dass "aktuelle Arbeiten" zeigen, dass wir ein VAR-Modell mit Rohdaten I (1) verwenden können, aber es muss eine Kointegration geben. Dies bedeutet, dass es keinen Grund gibt, die Daten für die VAR-Modellierung zu unterscheiden. Irgendeine Papierreferenz dazu?

8 references  var  cointegration