Statistiken und Big Data terminology

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Ich habe verschiedene Beschreibungen von zensierten Daten gelesen: A) Wie in diesem Thread erläutert , werden nicht quantifizierte Daten unterhalb oder oberhalb eines bestimmten Schwellenwerts zensiert. Nicht quantifiziert bedeutet, dass die Daten einen bestimmten Schwellenwert überschreiten oder unterschreiten, der genaue Wert ist uns jedoch nicht bekannt. Die Daten werden dann …

14 regression terminology censoring

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Bedeutet „Korrelation“ auch die Steigung in der Regressionsanalyse?

Ich lese eine Zeitung und der Autor schrieb: Die Auswirkung von A, B, C auf Y wurde mithilfe einer multiplen Regressionsanalyse untersucht. A, B, C wurden mit Y als abhängige Variable in die Regressionsgleichung eingetragen. Die Varianzanalyse ist in Tabelle 3 dargestellt. Die Wirkung von B auf Y war signifikant, …

14 regression correlation terminology

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Was ist der Unterschied zwischen Regressionskoeffizienten und partiellen Regressionskoeffizienten?

Ich habe gelesen , in Abdi (2003) , dass Wenn die unabhängigen Variablen paarweise orthogonal sind, wird der Effekt jeder von ihnen in der Regression bewertet, indem die Steigung der Regression zwischen dieser unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen berechnet wird. In diesem Fall (dh Orthogonalität der IVs) sind die …

14 regression multiple-regression regression-coefficients terminology

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"Moderation" versus "Interaktion"?

Ich bin auf diese beiden Begriffe gestoßen, die in vielen Zusammenhängen synonym verwendet werden. Grundsätzlich ist ein Moderator (M) ein Faktor, der sich auf die Beziehung zwischen X und Y auswirkt. Die Moderationsanalyse wird normalerweise mithilfe eines Regressionsmodells durchgeführt. Zum Beispiel kann das Geschlecht (M) die Beziehung zwischen "Produktforschung" (X) …

14 regression interaction interpretation regression-coefficients terminology

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Wie verdaue ich den statistischen Kontext?

Erstens nehme ich an, dass nicht alle aktiven Mitglieder dieser interessanten Site Statistiker sind. Andernfalls ergibt die folgende Frage keinen Sinn! Ich respektiere sie natürlich, aber ich brauche eine Erklärung, die eher praktischer als konzeptioneller Natur ist. Ich beginne mit einem Beispiel aus Wikipedia , um Folgendes zu definieren point …

14 self-study terminology notation

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Ist Genauigkeit = 1 - Testfehlerrate

Entschuldigung, wenn dies eine sehr offensichtliche Frage ist, aber ich habe verschiedene Beiträge gelesen und kann anscheinend keine gute Bestätigung finden. Ist bei der Klassifizierung die Genauigkeit eines Klassifikators = 1 - Testfehlerrate ? Ich verstehe, dass die Genauigkeit , aber meine Frage ist, wie genau Genauigkeit und Testfehlerrate zusammenhängen. …

14 classification terminology accuracy

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Was bedeutet "Permutationsinvariante" im Kontext neuronaler Netze, die Bilderkennung durchführen?

Ich habe eine "permutationsinvariante" Version der MNIST-Ziffernerkennungsaufgabe gesehen. Was bedeutet es?

14 machine-learning neural-networks terminology conv-neural-network definition

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Warum sagen wir "Reststandardfehler"?

Ein Standardfehler ist die geschätzte Standardabweichung σ ( θ ) eines Schätzers θ für einen Parameter θ .σ^(θ^)σ^(θ^)\hat \sigma(\hat\theta)θ^θ^\hat\thetaθθ\theta Warum heißt die geschätzte Standardabweichung der Residuen "Reststandardfehler" (z. B. in der Ausgabe der R- summary.lmFunktion) und nicht "Reststandardabweichung"? Welche Parameterschätzung statten wir hier mit einem Standardfehler aus? Betrachten wir jedes …

14 r standard-error residuals terminology

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Was ist der Unterschied zwischen Episode und Epoche beim Deep-Q-Lernen?

Ich versuche die berühmte Zeitung "Atari spielen mit Deep Reinforcement Learning" ( pdf ) zu verstehen . Mir ist der Unterschied zwischen einer Epoche und einer Episode unklar . In Algorithmus befindet sich die äußere Schleife über Episoden , während in Abbildung 2 die x-Achse als Epoche bezeichnet ist . …

14 neural-networks terminology reinforcement-learning q-learning

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Was genau ist der Unterschied zwischen einem parametrischen und einem nicht parametrischen Modell?

Ich bin verwirrt mit der Definition eines nichtparametrischen Modells, nachdem ich diesen Link gelesen habe. Parametrische vs nichtparametrische Modelle und Antwortkommentare meiner anderen Frage . Ursprünglich dachte ich, "parametrisch gegen nicht parametrisch" bedeutet, wenn wir Verteilungsannahmen für das Modell haben (ähnlich wie beim Testen parametrischer oder nicht parametrischer Hypothesen). Beide …

14 machine-learning neural-networks nonparametric terminology parametric

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Was ist der Unterschied zwischen der Momenterzeugungsfunktion und der Wahrscheinlichkeitserzeugungsfunktion?

Ich bin verwirrt zwischen den beiden Begriffen "Wahrscheinlichkeitsfunktion" und "Momentenfunktion". Wie unterscheiden sich diese Begriffe?

13 probability distributions terminology intuition mgf

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Was bedeutet End-to-End in Deep-Learning-Methoden?

Ich möchte wissen, was es ist und wie es sich vom Ensemble unterscheidet. Angenommen, ich möchte für eine bestimmte Aufgabe eine hohe Genauigkeit bei der Klassifizierung und Segmentierung erzielen. Wenn ich dazu verschiedene Netzwerke wie CNN, RNN usw. verwende, wird dies als End-to-End-Modell bezeichnet. (Architektur?) oder nicht?

13 machine-learning terminology deep-learning

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Unterschied zwischen Anomalie und Ausreißer

Was ist der Unterschied zwischen Outlier und Anomaly im Kontext des maschinellen Lernens? Meines Wissens beziehen sich beide auf dasselbe.

13 outliers terminology anomaly-detection

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Definition und Abgrenzung des Regressionsmodells

Eine peinlich einfache Frage - aber es scheint, dass sie bei Cross Validated noch nicht gestellt wurde: Was ist die Definition eines Regressionsmodells? Auch eine Support-Frage, Was ist kein Regressionsmodell? In Bezug auf Letzteres interessieren mich knifflige Beispiele, bei denen die Antwort nicht sofort offensichtlich ist. Beispielsweise, Was ist mit …

13 regression linear-model model terminology definition

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Ist es falsch, Ergebnisse als "fast" oder "etwas" signifikant zu bezeichnen?

Allgemeiner Konsens zu einer ähnlichen Frage: Ist es falsch, die Ergebnisse als "hoch signifikant" zu bezeichnen? ist, dass "hoch signifikant" eine gültige, wenn auch unspezifische Methode ist, um die Stärke einer Assoziation zu beschreiben, deren p-Wert weit unter Ihrer voreingestellten Signifikanzschwelle liegt. Wie sieht es jedoch mit der Beschreibung von …

13 hypothesis-testing statistical-significance p-value terminology

Als «terminology» getaggte Fragen