Statistiken und Big Data

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Was kann mit MLE schief gehen, wenn ich einige Schätzungen der ersten Stufe anstelle einiger Parameter ersetze?

Angenommen, ich beschäftige mich anfangs mit der Log-Likelihood-Funktion , wobei \ theta_j \ in \ mathbb {R} .logL(θ1,…,θm,θm+1,…,θk)log⁡L(θ1,…,θm,θm+1,…,θk)\log L(\theta_1, \ldots, \theta_m, \theta_{m+1}, \ldots, \theta_k)θj∈Rθj∈R\theta_j \in \mathbb{R} Angenommen, ich habe aus irgendeinem Grund beschlossen, einige Schätzungen der ersten Stufe \ tilde {\ theta} _ {m + 1} , \ ldots , …

7 estimation maximum-likelihood asymptotics

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Minimale Trainingsgröße für einfaches neuronales Netz

Es gibt eine alte Faustregel für multivariate Statistiken, die mindestens 10 Fälle für jede unabhängige Variable empfiehlt. Aber hier gibt es oft einen Parameter, der für jede Variable passt. Warum ich frage: Ich arbeite an einem Lehrbuchbeispiel, das 500 Trainingsfälle (von 25000 im Datensatz) mit 15 Prädiktorvariablen und einer verborgenen …

7 self-study neural-networks

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Gibt es eine parametrische gemeinsame Verteilung, so dass und beide einheitlich sind und

Gibt es eine parametrische gemeinsame Verteilung, so dass XXX und YYY auf [0,1][0,1][0, 1] (dh einer Kopula) und \ mathbb {E} [Y | beide gleich sind ? X = x]E[Y|X=x]E[Y|X=x]\mathbb{E}[Y | X = x] ist linear (womit ich affin meine) in xxx ? Das heißt, E[Y|X=x]=a+bxE[Y|X=x]=a+bx\mathbb{E}[Y \;|\; X = x] …

7 uniform joint-distribution conditional-expectation copula

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Wie heißt dieses Korrelations- / Assoziationsmaß zwischen binären Variablen?

Es gibt mehrere Maßnahmen der Assoziation (oder Kontingenz oder Korrelation) zwischen zwei binären Zufallsvariablen und , unter anderemXXXYYY Pearson- Phi-Koeffizient Cramérs V. Ich frage mich, wie sich die folgende Zahl auf bekannte Maßnahmen bezieht, ob sie statistisch interessant ist und unter welchem Namen sie (möglicherweise) diskutiert wird:κκ\kappa κ=1−2N|X△Y|κ=1−2N|X△Y|\kappa = 1 …

7 correlation binary-data association-measure

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Wie verteilt sich der sphärische Elevationswinkel wann?

Als Folge davon, wie die Polarkoordinate verteilt wird, wenn und wenn ?θθ\theta( x , y) ∼ U.( - 1 , 1 ) × U.( - 1 , 1 )(x,y)∼U(−1,1)×U(−1,1)(x,y) \sim U(-1,1) \times U(-1,1)( x , y) ∼ N.( 0 , 1 ) × N.( 0 , 1 )(x,y)∼N(0,1)×N(0,1)(x,y) \sim N(0,1)\times …

7 normal-distribution matlab pdf uniform geometry

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Was ist cov (X, Y), wobei X = min (U, V) und Y = max (U, V) für unabhängige normale (0,1) Variablen U und V?

Lassen: U,V∼i.i.d.N(0,1)U,V∼i.i.d.N(0,1)U, V \overset{i.i.d.}{\sim} \mathcal{N}(0,1) , dh unabhängiger Standard Normale Zufallsvariablen. X=min(U,V)X=min(U,V)X=\min(U,V) Y=max(U,V)Y=max(U,V)Y=\max(U,V) Was ist die Kovarianz von XXX und YYY ? Verwandte: Was ist cov (X, Y), wobei X = min (U, V) und Y = max (U, V) für unabhängige einheitliche (0,1) Variablen U und V?

7 self-study normal-distribution covariance

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Analyse von Daten als Intervalle anstelle von Punkten

Ich habe einen Datensatz, der nicht als x =x1, … ,xn,x=x1,…,xn, \boldsymbol{x} = x_1, \dots, x_n, sondern als Paare xi n t e r v a l= (x( s t a r t )1,x( e n d)1) , … , (x( s t a r t )n,x( e n d)n) …

7 probability interval-censoring

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Was ist das Konfidenzintervall eines p-Wertes?

Der Wert wird verwendet, um anzugeben, wie stark wir gegen eine Hypothese annehmen können. Es ist klar, dass dieser Wert selbst aus Daten geschätzt wird. Wenn neue Daten unter denselben Bedingungen gesammelt werden, ist es sehr unwahrscheinlich , dass der neue Wert der gleiche ist.ppppppppp Halsey, Curran-Everett, Vowler & Drummond …

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Wie interpretiere ich Bootstrap?

Ich bin ein echter Neuling, wenn es um Statistik geht, also beurteilen Sie mich und meine Frage bitte nicht;) Ich mache eine lineare Regressionsanalyse mit SPSS und da meine Daten weder normal verteilt sind noch Homoskedastizität aufweisen, habe ich mich für Bootstrapping entschieden. Jetzt bin ich wirklich verwirrt, wenn es …

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Interpretation der TukeyHSD-Ausgabe in R.

Ich habe eine einfache ANOVA in R durchgeführt und dann die folgenden TukeyHSD () -Vergleiche generiert: Ich habe eine ziemlich gute Vorstellung (glaube ich), was das alles bedeutet, außer dem 'p adj'. Wenn ich richtig liege: Der Unterschied in den Testergebnissen zwischen Junioren und Neulingen beträgt 4,86, wobei Junioren durchschnittlich …

7 r tukey-hsd

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Welche Bootstrap-Methode wird am meisten bevorzugt?

Vielleicht hängt diese Frage von den angegebenen Daten ab, aber gibt es eine "bessere" Bootstrap-Methode als die anderen? Ich verwende einfach einen Datensatz mit einer Variablen (der aus den Unterschieden zwischen Fußballergebnissen (2 Mannschaften) in den letzten 15 Wochen besteht). Beachten Sie zunächst den richtigen Versatz dieser Daten. Ich denke, …

7 r confidence-interval bootstrap

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Generieren eines hochdimensionalen Datensatzes, bei dem der nächste Nachbar bedeutungslos wird

In der Zeitung " Wann ist 'Nächster Nachbar' sinnvoll? " Lesen wir das: Wir zeigen, dass sich unter bestimmten allgemeinen Bedingungen (in Bezug auf Daten- und Abfrageverteilungen oder Arbeitsbelastung) mit zunehmender Dimensionalität die Entfernung zum nächsten Nachbarn der Entfernung zum entferntesten Nachbarn nähert. Mit anderen Worten, der Kontrast in Abständen …

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Angepasster Wert gegen Wahrscheinlichkeit für logistische Regression

Abhängige Variable Ich habe einen abhängigen Wert im Bereich von [0,1]. Bedeutung 0 und 1, und alle Werte dazwischen sind enthalten. Daher ist dies ein proportionaler Wert, wie zum Beispiel der Prozentsatz des Landes, das ein Landwirt düngt. Modell Das Modell, auf das ich mich derzeit konzentriere, ist ein logistisches …

7 r logistic generalized-linear-model proportion logit

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Durchschnittliche Interpretation der Randeffekte

Ich habe eine Regression durchgeführt, bei der die abhängige Variable gewinnt (1 = Gewinn). Da meine Regression wahrscheinlich ist, möchte ich den Koeffizienten verstehen. Ich habe margins, dydx()für meine unabhängige Variable (durchschnittliche Randeffekte) getan . Dies ergab ein Ergebnis von -.41. Was bedeutet das? Bedeutet dies, dass die Gewinnwahrscheinlichkeit um …

7 stata marginal-effect

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Mathematische Statistik (Momente vs. zentrale Momente)

Wenn (nicht unbedingt eine ganze Zahl), wie kann man dann beweisen, dass der rohe Moment von genau dann existiert, wenn der zentrale Moment von r ^ \ text {th} existiert? Ich denke, ich muss eine gewisse Ungleichung anwenden, aber ich kann es nicht herausfinden.r≥1r≥1r \ge 1rthrthr^\text{th}rthrthr^\text{th}

7 mathematical-statistics