Statistiken und Big Data

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Ist es im Computermodell von TensorFlow möglich, allgemeine Algorithmen für maschinelles Lernen zu implementieren?

https://www.tensorflow.org/ Alle Projekte auf TensorFlow, die ich in GitHub gesehen habe, implementieren eine Art neuronales Netzwerkmodell. Angesichts der Tatsache, dass TensorFlow eine Verbesserung gegenüber der DAG darstellt (es ist nicht mehr azyklisch), habe ich mich gefragt, ob ein inhärenter Mangel es für ein allgemeines Modell des maschinellen Lernens ungeeignet macht. …

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Wie kombiniere ich Regressionsmodelle?

Angenommen, ich habe drei Datensätze der Größe :nnn y1y1y_1 = Größe von Menschen nur aus den USA y2y2y_2 = Körpergröße von Männern aus der ganzen Welt y3y3y_3 = von Frauen aus der ganzen Welt Und ich baue für jedes ein lineares Modell mit den Faktoren , :xixix_ii=1,...,ki=1,...,ki = 1,..., k …

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Beispiel für die Berechnung der Erwartung eines diskreten Wohnmobils mit dem Riemann-Stieltjes-Integral?

Die Riemann-Stieltjes-Integralschreibweise wird in Erwartungsausdrücken in einigen Wahrscheinlichkeitstexten verwendet. Grundsätzlich erscheint dF (x) im Integral und nicht f (x) dx im Integral, da die CDF F (x) für eine diskrete Verteilung möglicherweise nicht differenzierbar ist. Die Motivation, die ich dafür gehört habe, besteht normalerweise darin, eine einheitliche Definition der Erwartung …

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Folgen einer Überschreitung der Probengröße nach Bestimmung der Probe in der Leistungsanalyse

Herausforderung In unserem Büro war ich an einer Diskussion über die Stichprobengröße und ihren Einfluss auf die Effektgröße beteiligt. Können Sie mir weiterhelfen und erklären? Base Bei der Durchführung einer Leistungsanalyse kann die Stichprobengröße für eine bestimmte Effektgröße in einem bestimmten Design bestimmt werden. Problem / Diskussion Was passiert, wenn …

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Statistische Unabhängigkeit in der realen Welt

Ich habe den folgenden Artikel über statistische Unabhängigkeit gelesen . Zusammenfassend argumentiert der Artikel, dass "es Zeit für die Wissenschaft ist, die Fiktion der statistischen Unabhängigkeit zurückzuziehen", und erklärt anschließend verschiedene Gründe dafür. Nachdem ich den Artikel gelesen habe, stimme ich eher zu. Ich wollte folgendes wissen: Was denken andere …

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Selektionsbias bei Bäumen

In Applied Predictive Modeling von Kuhn und Johnson schreiben die Autoren: Schließlich leiden diese Bäume unter Selektionsverzerrungen: Prädiktoren mit einer höheren Anzahl unterschiedlicher Werte werden gegenüber detaillierteren Prädiktoren bevorzugt (Loh und Shih, 1997; Carolin et al., 2007; Loh, 2010). Loh und Shih (1997) bemerkten: „Die Gefahr besteht, wenn ein Datensatz …

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Zufällige Effektspezifikation im früheren Mischeffektmodell

Was ist der Unterschied zwischen (1|DNA.concentration/mouse.id)und (DNA.concentration|mouse.id)? Was bedeuten die Symbole |und /die Bedeutung der Syntax für den Zufallseffekt?

8 r lme4-nlme

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Was ist der Moment einer gemeinsamen Zufallsvariablen?

Einfache Frage, aber überraschend schwierig, online eine Antwort zu finden. Ich weiß, dass wir für ein RV das k-te Moment als wobei die Gleichheit folgt, wenn , für eine Dichte und Lebesgue-Maß .≤ X k d P = ≤ x k f ( x ) d x p = f …

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Entfernen Sie die gemessene Verteilung von einer anderen Verteilung

Nehmen Sie einen Teilchenstrahl als ein Ensemble vieler Teilchen. Angenommen, zwei unabhängige Zufallsvariablen und addieren sich zur horizontalen Position eines Partikels: δ X.X.βXβX_\betaδδ\deltaX.XX X.= X.β+ D.xδX=Xβ+Dxδ X = X_\beta + D_x \delta ( ist eine einfache Zahl, die "Dispersions" -Funktion in der .)D.xDxD_x Ich habe eine horizontale Messung des Strahlprofils …

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Vermutung im Zusammenhang mit Kolmogorov 0-1 Gesetz (für Veranstaltungen)

Sei ( Ω , F., P )(Ω,F,P)(\Omega, \mathscr F, \mathbb P) ein Wahrscheinlichkeitsraum. Vermutung: Angenommen, wir haben Ereignisse EIN1, A2, . . .A1,A2,...A_1, A_2, ...st ∀ A ∈ ∈ nσ( A.n, An + 1, . . . )∀ A∈⋂nσ(An,An+1,...)\forall \ A \in \bigcap_n \sigma(A_n, A_{n+1}, ...) , P.( A ) …

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Wie robust ist der Maximum-Likelihood-Schätzer bei der Modellierung von Strukturgleichungen gegenüber einem Mangel an multivariater Normalität?

In einem Strukturgleichungsmodell wird häufig der ML-Schätzer verwendet. Kann ML verwendet werden, wenn die Variablen nicht multivariat normal sind? Oft sind die Indikatoren, mit denen Sie arbeiten können, nicht multivariat normal. Ich bin mir nicht sicher, wie ich in diesem Fall vorgehen soll.

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Gibt Ihnen die invertierbare monotone Transformation eines Konfidenzintervalls ein Konfidenzintervall (auf derselben Ebene) im transformierten Raum?

Annehmen (a,b)(a,b) (a,b) ist ein Konfidenzintervall für einen Parameter . Angenommen, ist eine monotone invertierbare Transformation. Dann ist(1−α)(1−α)(1-\alpha)θθ\thetaηη\eta (η(a),η(b))(η(a),η(b)) \left (\eta(a), \eta(b) \right ) ein Konfidenzintervall für ? Angenommen, der Parameter und die Endpunkte des Konfidenzintervalls sind reelle Zahlen.(1−α)(1−α)(1-\alpha)η(θ)η(θ)\eta(\theta) Die Antwort scheint intuitiv auf „Ja“ aus ähnlichen Gründen, warum Sie …

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Kann man die Autokorrelation von Kovarianzmatrizen berechnen, die von MCMC abgetastet wurden?

Stellen Sie sich vor, wir probieren eine Kovarianzmatrix aus einer Wishart-Verteilung von MCMC. Bei jeder Iteration erhalten wir eine neue Beispielmatrix aus der Wishart-Verteilung.SiSiS_i Frage : Kann ich angesichts der Kurve, die alle Stichproben , die Autokorrelation dieser Stichproben darstellen?S1,...SnS1,...SnS_1,...S_n Ich habe jemanden gesehen, der die Autokorrelation von , aber …

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Lineare Projektion in „Die Elemente des statistischen Lernens“ verstehen

In dem Buch "Die Elemente des statistischen Lernens" in Kapitel 2 ("Lineare Modelle und kleinste Quadrate; Seite Nr. 12") steht das geschrieben Im (p + 1) -dimensionalen Eingabe-Ausgabe-Raum repräsentiert (X, Y) eine Hyperebene. Wenn die Konstante in X enthalten ist, enthält die Hyperebene den Ursprung und ist ein Unterraum. Wenn …

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OLS vs. maximale Wahrscheinlichkeit unter Normalverteilung in linearer Regression

Ich fand heraus, dass für ein einfaches lineares Regressionsmodell sowohl die OLS- als auch die Maximum-Likelihood-Methode (unter der Annahme einer Normalverteilung) dieselbe Ausgabe liefern (Parameterwerte). Können wir daraus sagen, dass OLS auch implizite Annahmen über die Normalverteilung macht oder umgekehrt? Ich bin nicht daran interessiert, warum beide den gleichen Wert …

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