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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Wie zeichne ich einen 5D-Datensatz in „Sternkoordinaten“?
Ich lese den Artikel "Sternkoordinaten: Eine mehrdimensionale Visualisierungstechnik mit einheitlicher Behandlung von Dimensionen" und versuche, meine Daten zu zeichnen. Angenommen, ich habe , einen fünfdimensionalen Datenpunkt, und Punkte werden nach der in der Arbeit erläuterten Formel berechnet. A ( 2 , 5 , 3 , 1 , 8 )A(2,5,3,1,8)A(2,5,3,1,8) Die …
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Anova von R Output Interpretation
Ich habe eine Frage, wie ein Statistiker normalerweise eine Anova-Ausgabe interpretieren würde. Angenommen, ich habe eine Anova-Ausgabe von R. > summary(fitted_data) Call: lm(formula = V1 ~ V2) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.74004 -0.33827 0.04062 0.44064 1.22737 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 2.11405 0.32089 6.588 1.3e-09 …
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Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?
Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und group x time. Beides timeund groupErgebnis signifikant, …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
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MCMC und Datenerweiterung
Ich habe mir eine Frage zur MCMC-Datenerweiterung angesehen. Die allgemeine Form der Frage lautet wie folgt: Angenommen, die in einem Prozess gesammelten Daten deuten auf und ein Prior für den Ratenparameter wird als . Die Daten werden in einer typischen Form aufgezeichnet und dargestellt (dh die Anzahl der Vorkommen jedes …
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Warum hat eine endliche, irreduzible und aperiodische Markov-Kette mit einer doppelt stochastischen Matrix P eine gleichmäßige Grenzverteilung?
Der Satz lautet: "Wenn eine Übergangsmatrix für eine irreduzible Markov-Kette mit einem endlichen Zustandsraum S doppelt stochastisch ist, ist ihr (eindeutiges) invariantes Maß über S einheitlich." Wenn eine Markov-Kette eine doppelt stochastische Übergangsmatrix hat, habe ich gelesen, dass ihre Grenzwahrscheinlichkeiten die gleichmäßige Verteilung ausmachen, aber ich verstehe nicht ganz warum. …
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Verteilung eines Uniformenverhältnisses: Was ist falsch?
Angenommen, und sind zwei einheitliche Zufallsvariablen für das IntervallXXXYYY[0,1][0,1][0,1] Sei , ich finde das cdf von , dh .Z=X/YZ=X/YZ=X/YZZZPr(Z≤z)Pr(Z≤z) \Pr(Z\leq z) Jetzt habe ich mir zwei Möglichkeiten ausgedacht, dies zu tun. Einer liefert hier eine korrekte Antwort, die mit dem PDF übereinstimmt: http://mathworld.wolfram.com/UniformRatioDistribution.html , der andere nicht. Warum ist die …
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Welche Art von Verteilung ist ?
Was für eine Funktion ist: fX(x)=2λπxe−λπx2fX(x)=2λπxe−λπx2f_X(x) = 2 \lambda \pi x e^{-\lambda \pi x ^2} Ist das eine gemeinsame Verteilung? Ich versuche, ein Konfidenzintervall von mit dem Schätzer und ich bemühe mich, dies zu beweisen Schätzer hat asymptotische Normalität.& lgr; = nλλ\lambdaλ^=nπ∑ni=1X2iλ^=nπ∑i=1nXi2\hat{\lambda}=\frac{n}{\pi \sum^n_{i=1} X^2_i} Vielen Dank
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Erwarteter Wert und Varianz der Schätzung des Steigungsparameters
Ich lese einen Text, "Wahrscheinlichkeit und Statistik" von Devore. Ich betrachte 2 Punkte auf Seite 740: den erwarteten Wert und die Varianz der Schätzung von β1β1\beta_1 , die der Steigungsparameter in der linearen Regression Yi=β0+β1Xi+ϵiY.ich=β0+β1X.ich+ϵichY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + \epsilon_i . ϵiϵich\epsilon_i ist eine Gaußsche ( μ=0,variance=σ2μ=0,veinricheinnce=σ2\mu = …
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Warum verwenden Menschen PCA, wenn es so viele Probleme gibt?
(Dies ist eine weiche Frage.) Vor kurzem lerne ich die Hauptkomponentenanalyse und es scheint viele Probleme zu geben: Sie müssen die Daten auf ungefähr den gleichen Maßstab umwandeln, bevor Sie PCA anwenden. Die Art und Weise, wie die Feature-Skalierung durchgeführt werden soll, ist jedoch nicht festgelegt. Standardisierung? Skalierung auf Längeneinheit? …
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Derivat von Softmax in Bezug auf Gewichte
Ich bin neu im Deep Learning und versuche, die Ableitung der folgenden Funktion in Bezug auf die Matrix zu berechnen :ww\mathbf w p(a)=ew⊤axΣdew⊤dxp(a)=ewa⊤xΣdewd⊤xp(a) = \frac{e^{w_a^\top x}}{\Sigma_{d} e^{w_d^\top x}} Unter Verwendung der Quotientenregel erhalte ich: ∂p(a)∂w=xew⊤axΣdew⊤dx−ew⊤axΣdxew⊤dx[Σdew⊤dx]2=0∂p(a)∂w=xewa⊤xΣdewd⊤x−ewa⊤xΣdxewd⊤x[Σdewd⊤x]2=0\frac{\partial p(a)}{\partial w} = \frac{xe^{w_a^\top x}\Sigma_{d} e^{w_d^\top x} - e^{w_a^\top x}\Sigma_{d} xe^{w_d^\top x}}{[\Sigma_{d} e^{w_d^\top x}]^2} = …
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Wann entspricht die LSQ-Linie (Least Square Regression) der LAD-Linie (Least Absolute Deviation)?
Ich habe die folgende Frage zur Hand. Angenommen, repräsentieren eine Reihe von bi-variablen Beobachtungen auf so dassUnter welchen Bedingungen ist die Regressionslinie für das kleinste Quadrat von auf identisch mit der Linie für die geringste absolute Abweichung?(x1,y1) , (x2,y2) , ⋯ , (x10,y10)(x1,y1),(x2,y2),⋯,(x10,y10)(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_{10},y_{10})( X., Y.)(X.,Y.)(X,Y)x2=x3= ⋯ =x10≠x1.x2=x3=⋯=x10≠x1.x_2=x_3=\cdots =x_{10}\ne x_1.Y.Y.YX.X.X Ich …
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