Als «terminology» getaggte Fragen

Verwendung und Bedeutung bestimmter technischer Wörter / Konzepte in der Statistik.

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Was ist ein Datenwissenschaftler?
Nachdem ich kürzlich mein Doktorandenprogramm in Statistik abgeschlossen hatte, hatte ich in den letzten Monaten begonnen, nach einer Arbeit im Bereich Statistik zu suchen. Fast jedes Unternehmen, das ich in Betracht zog, hatte eine Stellenanzeige mit der Berufsbezeichnung " Data Scientist ". Tatsächlich fühlte es sich so an, als wären …

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Was ist die Stapelgröße im neuronalen Netzwerk?
Ich benutze Python Keras packagefür neuronales Netzwerk. Dies ist der Link . Ist batch_sizegleich der Anzahl von Testproben? Aus Wikipedia haben wir diese Informationen: In anderen Fällen kann das Auswerten des Summengradienten jedoch teure Auswertungen der Gradienten von allen Summandenfunktionen erfordern. Wenn der Trainingssatz riesig ist und keine einfachen Formeln …

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Welche missbräuchlichen statistischen Begriffe sind zu korrigieren?
Statistik ist überall; Die gebräuchliche Verwendung statistischer Begriffe ist jedoch häufig unklar. Die Begriffe Wahrscheinlichkeit und Gewinnchancen werden trotz ihrer gut definierten und unterschiedlichen mathematischen Ausdrücke im Laien-Englisch austauschbar verwendet. Wenn man den Begriff Wahrscheinlichkeit nicht von der Wahrscheinlichkeit trennt, verwirrt dies Ärzte routinemäßig, die versuchen, die Wahrscheinlichkeit von Brustkrebs …
103 terminology 



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Wann sollte lineare Regression als „maschinelles Lernen“ bezeichnet werden?
In einem kürzlich abgehaltenen Kolloquium behauptete die Zusammenfassung des Redners, sie würden maschinelles Lernen anwenden. Während des Vortrags bestand das einzige, was mit maschinellem Lernen zu tun hatte, darin, dass sie eine lineare Regression ihrer Daten durchführen. Nach der Berechnung der Best-Fit-Koeffizienten im 5D-Parameterraum verglichen sie diese Koeffizienten in einem …


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Was bedeutet eine geschlossene Lösung?
Ich bin ziemlich oft auf den Begriff "geschlossene Lösung" gestoßen. Was bedeutet eine geschlossene Lösung? Wie kann man feststellen, ob es für ein bestimmtes Problem eine formschlüssige Lösung gibt? Bei der Online-Suche habe ich einige Informationen gefunden, aber nichts im Zusammenhang mit der Entwicklung eines statistischen oder probabilistischen Modells / …



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Was sind die wichtigsten philosophischen, methodologischen und terminologischen Unterschiede zwischen Ökonometrie und anderen statistischen Bereichen?
Die Ökonometrie überschneidet sich erheblich mit der traditionellen Statistik, verwendet jedoch häufig eine eigene Fachsprache zu einer Vielzahl von Themen ("Identifizierung", "exogen" usw.). Ich habe einmal von einem Professor für angewandte Statistik in einem anderen Fachgebiet gehört, dass die Terminologie häufig unterschiedlich ist, die Konzepte jedoch gleich sind. Es hat …







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Was ist der beste Weg, um den Unterschied zwischen Sensitivität, Spezifität, Präzision, Genauigkeit und Erinnerung zu merken?
Obwohl ich diese Begriffe 502847894789-mal gesehen habe, kann ich mich ein Leben lang nicht an den Unterschied zwischen Sensibilität, Spezifität, Präzision, Genauigkeit und Erinnerung erinnern. Das sind ziemlich einfache Konzepte, aber die Namen sind für mich sehr uninteressant, deshalb verwechsle ich sie immer wieder. Was ist eine gute Möglichkeit, über …

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Am verwirrendsten statistische Begriffe
Wir Statistiker verwenden viele Wörter auf eine Art und Weise, die sich geringfügig von der Art und Weise unterscheidet, wie alle anderen sie verwenden. Dies verursacht viele Probleme, wenn wir lehren oder erklären, was wir tun. Ich beginne eine Liste (und füge jetzt per Kommentar einige Definitionen hinzu): Macht ist …

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Sind Residuen "vorhergesagt minus tatsächlich" oder "tatsächlich minus vorhergesagt"?
Ich habe gesehen, dass "Residuen" unterschiedlich definiert sind als "vorhergesagte minus tatsächliche Werte" oder "tatsächliche minus vorausgesagte Werte". Um zu veranschaulichen, dass beide Formeln weit verbreitet sind, vergleichen Sie die folgenden Websuchen: Rest "vorhergesagt minus tatsächlich" Rest "Ist minus vorhergesagt" In der Praxis macht es fast keinen Unterschied, da das …

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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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Warum werden MA (q) Zeitreihenmodelle als "gleitende Durchschnitte" bezeichnet?
Wenn ich "gleitender Durchschnitt" in Bezug auf eine Zeitreihe lese, denke ich etwas wie oder vielleicht ein gewichteter Durchschnitt wie0,5xt-1+0,3xt-2+0,2xt-3. (Mir ist klar, dass dies tatsächlich AR (3) -Modelle sind, aber das ist, worauf mein Gehirn abzielt.) Warum sind MA (q) -Modelle Formeln von Fehlertermen oder "Innovationen"? Was hat{ϵ}mit einem …



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Unterschied zwischen Vorhersage und Vorhersage?
Ich habe mich gefragt, welcher Unterschied und welche Beziehung zwischen Vorhersage und Vorhersage besteht. Besonders in Zeitreihen und Regressionen? Habe ich zum Beispiel Recht, dass: In Zeitreihen scheint Prognose zu bedeuten, zukünftige Werte anhand vergangener Werte einer Zeitreihe zu schätzen. In der Regression scheint Vorhersage zu bedeuten, einen Wert zu …




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Ist die Regression mit L1-Regularisierung gleichbedeutend mit Lasso und mit L2-Regularisierung gleichbedeutend mit Ridge-Regression? Und wie schreibt man „Lasso“?
Ich bin ein Software-Ingenieur, der maschinelles Lernen lernt, insbesondere durch die maschinellen Lernkurse von Andrew Ng . Beim Studium der linearen Regression mit Regularisierung habe ich Begriffe gefunden, die verwirrend sind: Regression mit L1-Regularisierung oder L2-Regularisierung LASSO Gratregression Also meine Fragen: Ist die Regression mit L1-Regularisierung genau das gleiche wie …

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Was ist mit "schwacher Lernender" gemeint?
Kann mir jemand sagen, was mit dem Ausdruck "schwacher Lernender" gemeint ist? Soll es eine schwache Hypothese sein? Ich bin verwirrt über die Beziehung zwischen einem schwachen Lernenden und einem schwachen Klassifikator. Sind beide gleich oder gibt es einen Unterschied? In dem Adaboost-Algorithmus T=10. Was ist damit gemeint? Warum wählen …

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