Статистика и большие данные

Я прочитал лемму Неймана – Пирсона из книги « Введение в теорию статистики », написанной Мудом, Грейбиллом и Боесом. Но я не понял лемму. Может ли кто-нибудь объяснить мне лемму в простых словах? Что это заявляет? Лемма Неймана-Пирсона. Пусть X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_n - случайная выборка из f(x;θ)f(x;θ)f(x;\theta) , где θθ\theta - одно …

21 hypothesis-testing  self-study  references  inference  likelihood-ratio 

Я хотел бы знать, существует ли код для обучения сверточной нейронной сети для классификации временных рядов. Я видел несколько недавних работ ( http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/KDI-Djalto.pdf ), но я не уверен, существует ли что-то или я должен написать это самостоятельно.

21 time-series  classification  neural-networks  conv-neural-network 

По сути, мой вопрос заключается в том, что в многослойных персептронах персептроны используются с сигмовидной активационной функцией. Так что в правиле обновления у вычисляется какY^Y^\hat{y} Y^= 11 + опыт( - шTИкся)Y^знак равно11+ехр⁡(-весTИкся)\hat{y} = \frac{1}{1+\exp(-\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)} Чем этот «сигмовидный» персептрон отличается от логистической регрессии? Я бы сказал , что однослойный персептрон сигмовидной …

21 logistic  classification  neural-networks  gradient-descent  perceptron 

В чем разница между логистической и логистической регрессией? Я понимаю, что они похожи (или даже одно и то же), но может ли кто-нибудь объяснить разницу (ы) между этими двумя? Один из шансов?

21 regression  logistic  terminology  logit  odds 

У меня есть набор данных с тремя категориальными переменными, и я хочу визуализировать отношения между всеми тремя на одном графике. Любые идеи? В настоящее время я использую следующие три графика: Каждый график показывает уровень базовой депрессии (слабый, умеренный, тяжелый). Затем на каждом графике я смотрю на связь между лечением (0,1) …

21 r  data-visualization  categorical-data 

Я хочу проверить, правильно ли я анализирую свои графики ACF и PACF: Фон: (Reff: Филип Ханс Фрэнсис, 1998) Поскольку ACF и PACF показывают значительные значения, я предполагаю, что ARMA-модель удовлетворит мои потребности ACF может использоваться для оценки MA-части, т.е. q-значения, PACF может использоваться для оценки AR-части, т.е. p-значения Чтобы оценить …

21 time-series  model-selection  arma  statsmodels 

Какие методы используют алгоритмы обучения дерева решений для обработки пропущенных значений. Они просто заполняют слот при использовании значения, называемого отсутствующим? Благодарю.

21 missing-data  cart 

Этот вопрос был перенесен из переполнения стека, потому что на него можно ответить по перекрестной проверке. Мигрировал 5 лет назад . У меня есть вопрос, касающийся интерпретации параметров для GLM с гамма-распределенной зависимой переменной. Вот что R возвращает для моего GLM с лог-ссылкой: Call: glm(formula = income ~ height + …

21 r  generalized-linear-model  interpretation  gamma-distribution 

В небольшом наборе данных ( ), с которым я работаю, несколько переменных дают мне идеальный прогноз / разделение . Таким образом, я использую логистическую регрессию Фёрта для решения этой проблемы.n ∼ 100N~100n\sim100 Если я выберу лучшую модель по AIC или BIC , должен ли я включить штрафной штраф Ферт в …

21 logistic  model-selection  aic  separation 

Я понимаю, что если процесс зависит от предыдущих значений самого себя, то это процесс AR. Если это зависит от предыдущих ошибок, то это процесс МА. Когда произойдет одна из этих двух ситуаций? Есть ли у кого-нибудь убедительный пример, освещающий основную проблему относительно того, что означает, что процесс лучше всего смоделировать …

21 time-series  autoregressive  moving-average 

Я изучаю деревья классификации и регрессии, и одним из показателей местоположения разделения является оценка GINI. Теперь я привык определять лучшее место разделения, когда логарифм отношения правдоподобия одних и тех же данных между двумя распределениями равен нулю, что означает, что вероятность членства одинаково вероятна. Моя интуиция говорит, что должна быть какая-то …

21 cart  likelihood-ratio  information-theory  kullback-leibler  gini 

У меня есть эксперимент с повторными измерениями, где зависимая переменная представляет собой процент, и у меня есть несколько факторов в качестве независимых переменных. Я хотел бы использовать glmerиз пакета R, lme4чтобы рассматривать его как проблему логистической регрессии (путем указания family=binomial), так как он, кажется, приспосабливает эту настройку напрямую. Мои данные …

21 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme 

Может ли кто-нибудь предоставить четкий список различий между логарифмической регрессией и логистической регрессией? Я понимаю, что первая - это простая модель линейной регрессии, но я не знаю, когда следует использовать каждую из них.

21 regression  logistic  logit  log-linear 

Для линейной модели y=β0+xβ+εYзнак равноβ0+Иксβ+εy=\beta_0+x\beta+\varepsilon сжимающий член всегда равен P(β)п(β)P(\beta) . В чем причина того, что мы не уменьшаем смещение (перехват) члена β0β0\beta_0 ? Должны ли мы сократить срок смещения в моделях нейронных сетей?

21 regression  neural-networks  ridge-regression  intercept  shrinkage 

Мне нужно найти распределение случайной величины где и все независимы. Я знаю, что можно сначала найти произведение всех функций, генерирующих моменты для s, а затем преобразовать обратно, чтобы получить распределениеОднако мне интересно, существует ли общая форма для как в случае с Гауссом: мы знаем, что сумма независимых гауссов по-прежнему является …

21 distributions  chi-squared  random-variable  saddlepoint-approximation