Als «intuition» getaggte Fragen

Fragen, die ein konzeptionelles oder nicht mathematisches Verständnis der Statistik anstreben.

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Gibt es eine intuitive Erklärung, warum Multikollinearität ein Problem bei der linearen Regression ist?
Das Wiki diskutiert die Probleme, die auftreten, wenn Multikollinearität ein Problem in der linearen Regression ist. Das Grundproblem ist, dass Multikollinearität zu instabilen Parameterschätzungen führt, was es sehr schwierig macht, die Auswirkung unabhängiger Variablen auf abhängige Variablen zu bewerten. Ich verstehe die technischen Gründe für die Probleme (möglicherweise kann , …






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Fragen zum Statistik-Interview
Ich suche nach statistischen Fragen (und wahrscheinlich auch nach Interviewfragen), von den grundlegendsten bis zu den fortgeschritteneren. Antworten sind nicht erforderlich (obwohl Links zu bestimmten Fragen auf dieser Website gut tun würden).


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Erhöht 10 Köpfe hintereinander die Wahrscheinlichkeit, dass der nächste Wurf ein Schwanz ist?
Ich gehe davon aus, dass Folgendes zutrifft: Wenn Sie von einer fairen Münze ausgehen und beim Werfen einer Münze 10 Köpfe hintereinander werfen, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass die nächste Münze einen Schwanz wirft , nicht, unabhängig von der Wahrscheinlichkeit und / oder dem statistischen Jargon (entschuldigen Sie die Wortspiele). Unter …

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Warum funktioniert das Schrumpfen?
Um Probleme bei der Modellauswahl zu lösen, werden durch eine Reihe von Methoden (LASSO, Ridge-Regression usw.) die Koeffizienten der Prädiktorvariablen gegen Null gesenkt. Ich suche nach einer intuitiven Erklärung, warum dies die Vorhersagefähigkeit verbessert. Wenn der wahre Effekt der Variablen tatsächlich sehr groß war, warum führt ein Verkleinern des Parameters …

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Was ist eine intuitive Erklärung dafür, wie sich PCA von einem geometrischen Problem (mit Abständen) zu einem linearen Algebraproblem (mit Eigenvektoren) entwickelt?
Ich habe viel über PCA gelesen, einschließlich verschiedener Tutorials und Fragen (wie diese , diese , diese und diese ). Das geometrische Problem, das PCA zu optimieren versucht, ist mir klar: PCA versucht, die erste Hauptkomponente durch Minimierung des Rekonstruktionsfehlers (Projektionsfehlers) zu finden, wodurch gleichzeitig die Varianz der projizierten Daten …

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Was ist die Intuition hinter SVD?
Ich habe über Singular Value Decomposition (SVD) gelesen. In fast allen Lehrbüchern wird erwähnt, dass es die Matrix in drei Matrizen mit gegebener Spezifikation zerlegt. Aber was ist die Intuition hinter der Aufspaltung der Matrix in einer solchen Form? PCA und andere Algorithmen zur Dimensionsreduzierung sind in dem Sinne intuitiv, …




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