Als «references» getaggte Fragen

Fragen zu externen Referenzen (Bücher, Papiere usw.) zu einem bestimmten Thema. Verwenden Sie zusätzlich immer ein spezifischeres Tag.

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Approximationsfehler des Konfidenzintervalls für den Mittelwert, wenn
Sei eine Familie von iid Zufallsvariablen, die Werte in annehmen und einen Mittelwert und eine Varianz . Ein einfaches Konfidenzintervall für den Mittelwert unter Verwendung von ist gegeben durch {Xi}ni=1{Xich}ich=1n\{X_i\}_{i=1}^n[0,1][0,1][0,1]μμ\muσ2σ2\sigma^2σσ\sigmaP(|X¯−μ|>ε)≤σ2nε2≤1nε2(1).P(|X¯-μ|>ε)≤σ2nε2≤1nε2(1). P( | \bar X - \mu| > \varepsilon) \le \frac{\sigma^2}{n\varepsilon^2} \le\frac{1}{n \varepsilon^2} \qquad (1). Da als normale Zufallsvariable asymptotisch verteilt …
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Die Maschinengenauigkeit zur Steigerung des Gradienten nimmt mit zunehmender Anzahl von Iterationen ab
Ich experimentiere mit dem Algorithmus der Gradientenverstärkungsmaschine über das caretPaket in R. Unter Verwendung eines kleinen Datensatzes für Hochschulzulassungen habe ich den folgenden Code ausgeführt: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
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Welche statistischen Methoden sind archaisch und sollten in Lehrbüchern weggelassen werden? [geschlossen]
Aus heutiger Sicht passt diese Frage nicht zu unserem Q & A-Format. Wir erwarten, dass die Antworten durch Fakten, Referenzen oder Fachwissen gestützt werden, aber diese Frage wird wahrscheinlich Debatten, Argumente, Abstimmungen oder erweiterte Diskussionen hervorrufen. Wenn Sie der Meinung sind, dass diese Frage verbessert und möglicherweise erneut geöffnet werden …
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Was ist eine gute Ressource, die einen Vergleich der Vor- und Nachteile verschiedener Klassifikatoren beinhaltet?
Was ist der beste 2-Klassen-Klassifikator? Ja, ich denke, das ist die Millionen-Dollar-Frage, und ja, mir ist das No-Free-Lunch-Theorem bekannt , und ich habe auch die vorherigen Fragen gelesen: Was ist der beste 2-Klassen-Klassifikator für Ihre Anwendung? und schlechtester Klassifikator Dennoch bin ich daran interessiert, mehr zu diesem Thema zu lesen. …
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Was ist eine "Nachrichtenübermittlungsmethode"?
Ich habe eine vage Vorstellung davon, was eine Nachrichtenübermittlungsmethode ist: ein Algorithmus, der eine Annäherung an eine Verteilung durch iteratives Erstellen von Annäherungen jedes der Faktoren der Verteilung erstellt, die von allen Annäherungen aller anderen Faktoren abhängig sind. Ich glaube, dass beide Beispiele Variation Message Passing und Expectation Propagation sind …
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Gute Einführungen in Zeitreihen (mit R)
Ich sammle zurzeit Daten für ein Experiment zu psychosozialen Merkmalen, die mit dem Erleben von Schmerz verbunden sind. Im Rahmen dessen sammle ich von meinen Teilnehmern elektronisch GSR- und BP-Messungen sowie verschiedene Selbstberichte und implizite Maßnahmen. Ich habe einen psychologischen Hintergrund und bin mit Faktorenanalyse, linearen Modellen und experimenteller Analyse …
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Welche Bücher bieten einen Überblick über Computerstatistiken in Bezug auf die Informatik?
Als Softwareentwickler interessiere ich mich für Themen wie statistische Algorithmen, Data Mining, maschinelles Lernen, Bayes'sche Netze, Klassifizierungsalgorithmen, neuronale Netze, Markov-Ketten, Monte-Carlo-Methoden und die Erzeugung von Zufallszahlen. Ich persönlich hatte nicht das Vergnügen, an einer dieser Techniken selbst zu arbeiten, aber ich musste mit Software arbeiten, die sie unter der Haube …
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Welche Mehrfachvergleichsmethode kann für ein älteres Modell verwendet werden: lsmeans oder glht?
Ich analysiere einen Datensatz unter Verwendung eines gemischten Effektmodells mit einem festen Effekt (Bedingung) und zwei zufälligen Effekten (Teilnehmer aufgrund des innerhalb des Motivs und des Paares). Das Modell wurde mit dem erzeugten lme4Paket: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Als nächstes führte ich einen Likelihood-Ratio-Test dieses Modells gegen das Modell ohne festen Effekt (Bedingung) …
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Beratung bei der Zusammenarbeit mit angewandten Wissenschaftlern
Ich bin Diplom-Statistikerin und als solche an einigen Kooperationen mit angewandten Wissenschaftlern (Ökonomen, Förster,…) beteiligt. Diese Kollaborationen machen (meistens) Spaß und ich lerne viel, aber es gibt auch einige Komplikationen, zum Beispiel: Manchmal unterscheidet sich meine Ansicht darüber, was ein gutes statistisches Modell ist, vom Hintergrund meiner Mitarbeiter und den …
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Leistungsbenchmarks für MCMC
Wurden groß angelegte Studien zu MCMC-Methoden durchgeführt, in denen die Leistung mehrerer verschiedener Algorithmen für eine Reihe von Testdichten verglichen wurde? Ich denke an etwas, das dem von Rios und Sahinidis (2013) entspricht und einen gründlichen Vergleich einer großen Anzahl derivatfreier Black-Box-Optimierer für verschiedene Klassen von Testfunktionen darstellt. Für MCMC …
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