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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QQ-Plot und Linie
Wenn mein qqplot linear ist, der Gradient jedoch nicht mit der 45-Grad-Linie übereinstimmt, was deutet dies darauf hin? Ich versuche, die Anpassung der Laplace-Verteilung an meine Probendaten zu untersuchen. Daher habe ich zufällig Laplace-verteilte Beobachtungen (mit aus meiner Stichprobe geschätzten Parametern) generiert und diese gegen meine Stichprobe aufgetragen: qqplot(rand, sample) …
7 r  qq-plot 
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Schätzung des Gewichts der versteckten Münze
Betrachten Sie das folgende Problem: Sie haben zwei Münzen mit jeweils eigenem Gewicht (Wahrscheinlichkeit, Köpfe zu geben). Jemand wird die Münzen für Sie in einem anderen Raum werfen (Sie vertrauen ihnen). Sie können sie entweder bitten, beide Münzen zu werfen, und sie werden Ihnen sagen, ob sie beide Köpfe sind …
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Binomialverteilung, bei der die Anzahl der Experimente binomial verteilt ist
In meinem Setup es gibt mmm Versuche. Jeder Versuch hat eine Wahrscheinlichkeit qqq ausgewählt zu werden. N≤mN≤mN \leq m ist die Anzahl der ausgewählten Versuche →N∼Bin(q,m)→N∼Bin(q,m) \rightarrow N \sim \text{Bin}(q, m) Für jeden der NNN Ausgewählte Studien ist die Erfolgswahrscheinlichkeit ppp K≤NK≤NK\leq N ist die Anzahl der erfolgreichen Versuche →(K|N)∼Bin(p,N)→(K|N)∼Bin(p,N) …
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Das Anzeigen von und ist unabhängig: Suche nach einer Lösung für dieses Lehrbuchproblem
In einer Einführung in verallgemeinerte lineare Modelle von Dobson und Barnett lautet die Übung 1.4b & c wie folgt: Sei unabhängige Zufallsvariablen mit jeweils der Verteilung . Es sei und . ...Y1,...,YnY1,...,YnY_1,...,Y_nN(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2)Y¯¯¯¯=1n∑ni=1YiY¯=1n∑i=1nYi\overline{Y}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}Y_iS2=1n−1∑ni=1(Yi−Y¯¯¯¯)2S2=1n−1∑i=1n(Yi−Y¯)2S^2=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(Y_i-\overline{Y})^2 b. Zeigen Sie, dassS2=1n−1[∑ni=1(Yi−μ)2−n(Y¯¯¯¯−μ)2]S2=1n−1[∑i=1n(Yi−μ)2−n(Y¯−μ)2]S^2 = \frac{1}{n-1}[\sum_{i=1}^{n}(Y_i-\mu)^2-n(\overline{Y}-\mu)^2] c. Aus (b) folgt, dass . Wie können Sie daraus schließen, dass …
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Finite-State-Maschine mit Gamma-verteilten Wartezeiten
Ich habe eine Zustandsmaschine mit positiven und negativen Eingängen. Die Zeit zwischen positiven Eingaben folgt einer Gammaverteilung (X+∼Γ(k+,θ+)X+∼Γ(k+,θ+)X_+ \sim \Gamma(k_+, \theta_+)) und die Zeit zwischen negativen Eingaben folgt einer anderen Gammaverteilung (X−∼Γ(k−,θ−)X−∼Γ(k−,θ−)X_- \sim \Gamma(k_-, \theta_-)). Daher die EmpfangswahrscheinlichkeitenKKK positive und negative Eingaben über einen bestimmten Zeitraum sind für alle genau …
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Ist eine Feature-Transformation (Power, Log, Box-Cox) für Deep Learning erforderlich?
Ich habe gelesen, dass es vorteilhaft ist, bestimmte Transformationen allgemeiner Funktionen auf Datensätze anzuwenden, bevor sie auf Modelle für maschinelles Lernen treffen. Diese basieren auf der Verteilung der Funktionen des Datensatzes. Beispiel: Anwenden von Protokolltransformationen auf verzerrte normalverteilte Features. Einige Beispiele hier . Soweit ich weiß, ist "Automatic Feature Engineering" …
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Wenn mittlerer quadratischer Fehler = Varianz + Vorspannung ^ 2. Wie kann dann der mittlere quadratische Fehler niedriger als die Varianz sein?
Ich habe die Einführung in das statistische Lernen gelesen. Hier wird gezeigt, dass: - In einem späteren Beispiel werden der Zug und die Test-MSE aufgezeichnet. Ich wollte wissen, ob sowohl der Bias ^ 2 als auch die Varianz positive Größen sind, wie MSE dann niedriger sein kann als die Varianz.
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Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Schüler bei einem Test mit zufällig ausgewählten Fragen eine bessere Punktzahl erzielt als ein anderer?
Angenommen, es gibt einen Satz mit Fragen und es gibt 2 Schüler a und b .SSS100100100222aaabbb Sei PaiPaiP_{ai} die Wahrscheinlichkeit, dass aaa die Frage iii richtig beantwortet, und PbiPbiP_{bi} dasselbe für bbb . Alle PaiPaiP_{ai} und PbiPbiP_{bi} sind für i=1...100i=1...100i = 1...100 . Angenommen, eine Prüfung EEE wird durchgeführt, indem …
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Warum führt die Kodierung der Behandlung zu einer Korrelation zwischen zufälliger Steigung und Schnittpunkt?
Betrachten Sie ein faktorielles Design innerhalb des Subjekts und innerhalb des Gegenstands, bei dem die experimentelle Behandlungsvariable zwei Ebenen (Bedingungen) aufweist. Sei m1das Maximalmodell und m2das No-Random-Correlations-Modell. m1: y ~ condition + (condition|subject) + (condition|item) m2: y ~ condition + (1|subject) + (0 + condition|subject) + (1|item) + (0 + …
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Welche Beziehung besteht zwischen Cox-Regression und Tobit-Regression?
Um zensierte Daten zu verarbeiten, verwenden einige Forscher zensierte Regressionsmethoden wie die Tobit-Regression , andere klassische Überlebensanalysemodelle wie die Cox-Regression . Ich weiß, dass Cox-Regression und Tobit-Regression aus mathematischer Sicht zwei verschiedene Modelle sind. Meine Fragen: Was sind die Vor- und Nachteile dieser beiden Methoden? Welche Probleme können sie jeweils …
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