Statistiken und Big Data intuition

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Wenn 'B eher mit A gegeben ist', dann ist 'A eher mit B gegeben'

Ich versuche , eine klarere Intuition zu bekommen hinter: „Wenn macht B wahrscheinlicher , dann B macht einen eher“ , dhEINEINAB.B.BB.B.BEINEINA Lassen n ( S.)n(S.)n(S) die Größe des Raumes bezeichnet , in der EINEINA und B.B.B sind, dann Anspruch: P.( B | A ) > P.( B )P.(B.|EIN)>P.(B.)P(B|A)>P(B) also n …

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Welche intuitive Bedeutung hat das Einfügen einer Zufallsvariablen in ein eigenes PDF oder PDF?

Ein PDF wird normalerweise als , wobei der Kleinbuchstabe als Realisierung oder Ergebnis der Zufallsvariablen die dieses PDF enthält. In ähnlicher Weise wird ein cdf als , was die Bedeutung . Unter bestimmten Umständen, wie der Definition der Bewertungsfunktion und dieser Ableitung, dass das cdf gleichmäßig verteilt ist , scheint …

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Intuitive Erklärung von Logloss

In mehreren Kaggle-Wettbewerben basierte die Wertung auf "logloss". Dies bezieht sich auf einen Klassifizierungsfehler. Hier ist eine technische Antwort, aber ich suche nach einer intuitiven Antwort. Die Antworten auf diese Frage zur Mahalanobis-Entfernung haben mir sehr gut gefallen , aber PCA ist kein logarithmischer Verlust. Ich kann den Wert verwenden, …

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Beispiele aus dem wirklichen Leben für den Unterschied zwischen Unabhängigkeit und Korrelation

Es ist bekannt, dass die Unabhängigkeit von Zufallsvariablen eine Nullkorrelation impliziert, eine Nullkorrelation jedoch keine Unabhängigkeit implizieren muss. Ich bin auf viele mathematische Beispiele gestoßen, die die Abhängigkeit trotz Nullkorrelation demonstrieren. Gibt es Beispiele aus dem wirklichen Leben, die diese Tatsache unterstützen?

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Warum nimmt die Summe der quadratischen Residuen beim Hinzufügen einer erklärenden Variablen nicht zu?

In meinem ökonometrischen Lehrbuch (Introductory Econometrics) über OLS schreibt der Autor: "SSR muss fallen, wenn eine weitere erklärende Variable hinzugefügt wird." Warum ist es?

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Konzeptionelle Unterscheidung zwischen Heteroskedastizität und Nichtstationarität

Ich habe Probleme, zwischen den Konzepten der Skedastizität und der Stationarität zu unterscheiden. Nach meinem Verständnis ist die Heteroskedastizität eine unterschiedliche Variabilität in Subpopulationen, und die Nichtstationarität ist ein sich im Laufe der Zeit ändernder Mittelwert / Varianz. Wenn dies ein korrektes (wenn auch vereinfachtes) Verständnis ist, ist Nichtstationarität einfach …

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Häufige statistische Referenzen für jemanden, der sich mit moderner Wahrscheinlichkeitstheorie auskennt

Ausgehend von einem strengen Hintergrund in der Analyse und der modernen Wahrscheinlichkeitstheorie finde ich die Bayes'sche Statistik einfach und leicht zu verstehen, und die frequentistische Statistik ist unglaublich verwirrend und nicht intuitiv. Es scheint, dass Frequentisten wirklich Bayes'sche Statistiken machen, außer mit "geheimen Priors", die nicht gut motiviert oder sorgfältig …

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Wohin Bootstrapping - kann jemand eine einfache Erklärung geben, um mich anzufangen?

Trotz mehrerer Versuche, über Bootstrapping zu lesen, scheine ich immer gegen eine Mauer zu stoßen. Ich frage mich, ob jemand eine einigermaßen nicht-technische Definition von Bootstrapping geben kann. Ich weiß, dass es in diesem Forum nicht möglich ist, genügend Details bereitzustellen, damit ich es vollständig verstehen kann, aber ein sanfter …

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Erklären Sie die Datenvisualisierung

Wie würden Sie die Datenvisualisierung erklären und warum ist sie für einen Laien wichtig?

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Wie kann ich die Intuition hinter ANOVA erklären?

Ich muss einer nicht-technischen Person die Intuition erklären, die dahinter steckt, was ANOVA tut. Gibt es ein Bild, das die Idee erklärt? Ein Bild, das die Schlüsselidee im Kontext einer Einweg-ANOVA mit vielleicht 3 Faktorstufen veranschaulicht, könnte hilfreich sein? Nehmen wir an, die Person hat in der fernen Vergangenheit einige …

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Was ist die Intuition hinter der Score-Funktion? [Duplikat]

Diese Frage hat hier bereits Antworten : Welche Art von Informationen sind Fisher-Informationen? (3 Antworten) Geschlossen vor 6 Monaten . Wikipedia sagt uns, dass die Partitur eine wichtige Rolle bei der Cramér-Rao-Ungleichung spielt. Es formuliert auch die Definition: V=∂∂θlogL(θ;X)V=∂∂θlog⁡L(θ;X)V = \frac{\partial}{\partial \theta} \log{L(\theta; X)} Ich kann jedoch keine intuitive Erklärung …

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Eine einfache und klare Erklärung der Gini-Verunreinigung?

Im Zusammenhang mit der Aufteilung des Entscheidungsbaums ist nicht ersichtlich, warum die Gini-Verunreinigung vorliegt i ( t ) = 1 -∑j = 1kp2( j | t )i(t)=1−∑j=1kp2(j|t) i(t)=1-\sum\limits_{j=1}^k p^2(j|t) ist ein Maß für die Verunreinigung des Knotens t . Gibt es eine einfache Erklärung dafür?

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Welche nützlichen Eigenschaften hat die kanonische Verknüpfungsfunktion?

Hier studiere ich also verallgemeinerte lineare Modelle. Ich weiß, dass diese Frage ziemlich naiv und einfach ist, aber ich weiß nicht genau, warum die kanonische Linkfunktion so nützlich ist. Könnte mir jemand eine Intuition zu diesem Problem geben?

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Wie funktioniert der wilde Bootstrap intuitiv?

Ich versuche die Intuition hinter dem Wild-Bootstrap zu verstehen. Was macht es eigentlich? Ich muss verstehen können, was es im Vergleich zu einer herkömmlichen Regression zu tun versucht. Meine Daten sind heteroskedastisch und die von mir verwendete Methode führt 5000 Replikationen durch. Wie werden 5000 zusätzliche Daten generiert?

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Intuitive Erklärung / Motivation der stationären Verteilung eines Prozesses

In der Literatur waren Autoren häufig daran interessiert, die stationäre Verteilung eines Zeitreihenprozesses zu finden. Betrachten Sie beispielsweise den folgenden einfachen AR ( ) -Prozess : wobei .111{Xt}{Xt}\{X_t\}Xt=αXt−1+et,Xt=αXt−1+et,X_t = \alpha X_{t-1} + e_t, et∼iidfet∼iidfe_t\stackrel{iid}{\thicksim} f Was könnte möglicherweise die Motivation (en) sein, die stationäre Verteilung eines stochastischen Prozesses zu finden? …

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Als «intuition» getaggte Fragen