Als «self-study» getaggte Fragen

Eine Routineübung aus einem Lehrbuch, Kurs oder Test, die für eine Klasse oder ein Selbststudium verwendet wird. Die Richtlinie dieser Community besteht darin, "hilfreiche Hinweise" für solche Fragen zu geben, anstatt vollständige Antworten zu geben.

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Ein Beispiel: LASSO-Regression unter Verwendung von glmnet für binäre Ergebnisse
Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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Fallstricke in der Zeitreihenanalyse
Ich beginne gerade mit dem Selbstlernen in der Zeitreihenanalyse. Ich habe festgestellt, dass es einige potenzielle Fallstricke gibt, die für die allgemeine Statistik nicht zutreffen. Aufbauend auf Was sind häufige statistische Sünden? , Ich würde gerne fragen: Was sind häufige Fallstricke oder statistische Sünden in der Zeitreihenanalyse? Dies ist als …
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Interpretation des log transformierten Prädiktors und / oder der Antwort
Ich frage mich, ob es einen Unterschied in der Interpretation macht, ob nur die abhängigen, sowohl die abhängigen als auch die unabhängigen Variablen oder nur die unabhängigen Variablen log-transformiert werden. Betrachten Sie den Fall von log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Ich kann die IV als prozentuale Erhöhung interpretieren, …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
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Eine Verallgemeinerung des Gesetzes der wiederholten Erwartungen
Ich bin kürzlich auf diese Identität gestoßen: E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E \left[ E \left(Y|X,Z \right) |X \right] =E \left[Y | X \right] Ich kenne natürlich die einfachere Version dieser Regel, nämlich dass aber ich konnte keine Rechtfertigung dafür finden seine Verallgemeinerung.E[E(Y|X)]=E(Y)E[E(Y|X)]=E(Y)E \left[ E \left(Y|X \right) \right]=E \left(Y\right) Ich wäre dankbar, wenn jemand mich …
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Die Erwartung von Taylor-Serien (insbesondere den Rest) nehmen
Meine Frage betrifft den Versuch, eine weit verbreitete Methode zu rechtfertigen, nämlich den erwarteten Wert der Taylor-Reihe zu nehmen. Angenommen, wir haben eine Zufallsvariable mit positivem Mittelwert und Varianz . Zusätzlich haben wir eine Funktion, zum Beispiel .XXXμμ\muσ2σ2\sigma^2log(x)log⁡(x)\log(x) Wenn wir die Taylor-Erweiterung von um den Mittelwert ausführen, erhalten wir wobei …
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LDA gegen word2vec
Ich versuche zu verstehen, was Ähnlichkeit zwischen Latent Dirichlet Allocation und word2vec ist, um die Ähnlichkeit von Wörtern zu berechnen. Soweit ich weiß, ordnet LDA Wörter einem Vektor der Wahrscheinlichkeiten latenter Themen zu, während word2vec sie einem Vektor reeller Zahlen zuordnet (im Zusammenhang mit der Singulärwertzerlegung punktweiser gegenseitiger Informationen, siehe …
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Wie ist die Beziehung zwischen
Wie ist die Beziehung zwischen und in der folgenden Darstellung? Meiner Ansicht nach gibt es eine negative lineare Beziehung. Da wir jedoch viele Ausreißer haben, ist die Beziehung sehr schwach. Habe ich recht? Ich möchte lernen, wie wir Streudiagramme erklären können.XY.YYXXX
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Wird die Tatsache, dass mein italienischer Sohn eine Grundschule besuchen wird, die erwartete Anzahl italienischer Kinder ändern, die in seiner Klasse anwesend sein werden?
Dies ist eine Frage, die aus einer realen Situation stammt, für die ich ernsthaft über ihre Antwort verblüfft bin. Mein Sohn soll in London in die Grundschule gehen. Da wir Italiener sind, war ich gespannt, wie viele italienische Kinder bereits die Schule besuchen. Ich habe dies der Zulassungsbehörde bei der …
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Warum sollte der Nenner des Kovarianzschätzers nicht n-2 statt n-1 sein?
Der Nenner des (unverzerrten) Varianzschätzers ist n−1n−1n-1 da nnn Beobachtungen vorliegen und nur ein Parameter geschätzt wird. V(X)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)2n−1V(X)=∑i=1n(Xi−X¯)2n−1 \mathbb{V}\left(X\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)^{2}}{n-1} Aus dem gleichen Grund frage ich mich, warum der Nenner der Kovarianz nicht n−2n−2n-2 wenn zwei Parameter geschätzt werden. Cov(X,Y)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)(Yi−Y¯¯¯¯)n−1Cov(X,Y)=∑i=1n(Xi−X¯)(Yi−Y¯)n−1 \mathbb{Cov}\left(X, Y\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)\left(Y_{i}-\overline{Y}\right)}{n-1}
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Finden Sie den erwarteten Wert mit CDF
Ich beginne damit, dass dies direkt aus dem Buch heraus ein Problem mit den Hausaufgaben ist. Ich habe ein paar Stunden damit verbracht, nach den erwarteten Werten zu suchen, und festgestellt, dass ich nichts verstehe. Lassen Sie XXX die CDF . Suchen Sie für die Werte von für die existiert.F(x)=1−x−α,x≥1F(x)=1-x-α,x≥1F(x) …
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Ist das Ergebnis einer Prüfung ein Binomial?
Hier ist eine einfache Statistikfrage, die mir gestellt wurde. Ich bin mir nicht sicher, ob ich das verstehe. X = Anzahl der in einer Prüfung erworbenen Punkte (Multiple Choice und richtige Antwort sind ein Punkt). Ist X-Binomial verteilt? Die Antwort des Professors war: Ja, weil es nur richtige oder falsche …
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