Статистика и большие данные

Я пытаюсь подобрать сплайн для GLM с использованием R. После того, как я подгоню сплайн, я хочу иметь возможность взять свою результирующую модель и создать файл моделирования в книге Excel. Например, допустим, у меня есть набор данных, где y - случайная функция от x, и наклон резко меняется в определенной …

20 splines 

Для этой одномерной модели линейной регрессии заданного набора данных оценки коэффициентов: Вот мой вопрос, согласно книга и Википедия , стандартная ошибка : Как и почему?yi=β0+β1xi+ϵiyi=β0+β1xi+ϵiy_i = \beta_0 + \beta_1x_i+\epsilon_iβ 1 = Σ я х я у я - п ˉ х ˉ уD={(x1,y1),...,(xn,yn)}D={(x1,y1),...,(xn,yn)}D=\{(x_1,y_1),...,(x_n,y_n)\} β 0= ˉ у - β 1 …

20 standard-error  inference 

Привет, я пытаюсь найти непараметрический эквивалент двухстороннего ANOVA (дизайн 3х4), который способен включать взаимодействия. Из моего прочтения в Zar 1984 г. «Биостатистический анализ» это возможно с использованием метода, предложенного в Scheirer, Ray и Hare (1976), однако, согласно другим публикациям в Интернете, было сделано заключение, что этот метод более не подходит …

20 r  anova  nonparametric  stata  interaction 

Со всеми разговорами в средствах массовой информации и шумихой о глубоком изучении в эти дни я прочитал некоторые элементарные вещи об этом. Я только что обнаружил, что это просто еще один метод машинного обучения для изучения шаблонов на основе данных. Но мой вопрос: где и почему этот метод светит? Почему …

20 machine-learning  data-mining  deep-learning  deep-belief-networks 

Является ли преобразование модели многомерной линейной регрессии в множественную линейную регрессию полностью эквивалентным? Я не имею в виду , просто запустив TTt отдельных регрессий. Я читал это в нескольких местах (Байесовский анализ данных - Гельман и др. И Многовариантная старая школа - Марден), что многомерная линейная модель может быть легко …

20 regression  multiple-regression  linear-model  multivariate-regression 

Я ищу классификаторы, которые выводят вероятности того, что примеры принадлежат одному из двух классов. Я знаю о логистической регрессии и наивных байесовских, но можете ли вы рассказать мне о других, которые работают аналогичным образом? То есть классификаторы, которые предсказывают не классы, к которым относятся примеры, а вероятность того, что примеры …

20 machine-learning  probability  logistic  classification  naive-bayes 

Мне было интересно, если кто-то знает или существует приложение в статистике, в котором требуется сильная согласованность оценки вместо слабой согласованности. То есть для приложения необходима строгая согласованность, и приложение не будет работать со слабой согласованностью.

20 hypothesis-testing  theory  asymptotics  estimators  consistency 

Я взял выборку из точек данных от населения. Каждый из этих пунктов имеет истинное значение (известное из основной истины) и оценочное значение. Затем я вычисляю погрешность для каждой точки выборки, а затем вычисляю среднеквадратичное значение выборки.NNn Как тогда я могу вывести некоторый доверительный интервал вокруг этого RMSE, основываясь на размере …

20 confidence-interval 

Статистика математика или нет? Учитывая, что это все цифры, которые в основном преподаются математическими отделами, и вы получаете за это математические баллы, мне интересно, говорят ли они просто в шутку, когда говорят это, например, говорят, что это незначительная часть математики, или просто прикладная математика. Интересно, можно ли считать математику чем-то …

20 mathematical-statistics  philosophical 

Я изучаю R и экспериментирую с анализом отклонений. Я бегал как kruskal.test(depVar ~ indepVar, data=df) и anova(lm(depVar ~ indepVar, data=dF)) Есть ли практическая разница между этими двумя тестами? Насколько я понимаю, они оба оценивают нулевую гипотезу о том, что популяции имеют одинаковое среднее значение.

20 r  anova  kruskal-wallis 

Я пытаюсь выяснить, что означает многообразное допущение в обучении под наблюдением. Кто-нибудь может объяснить по-простому? Я не могу получить интуицию за этим. Это говорит о том, что ваши данные лежат на многомерном многообразии, вложенном в многомерное пространство. Я не понял, что это значит.

20 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  manifold-learning 

Я читал во многих местах, что вычисление среднего значения порядковой переменной неуместно. Я пытаюсь понять, почему это может быть неуместно. Я думаю, это потому, что, как правило, порядковая переменная обычно не распределяется, и поэтому вычисление среднего значения даст неточное представление. Может ли кто-нибудь дать более подробное обоснование того, почему вычисление …

20 mean  ordinal-data 

Я тестирую разные классификаторы на наборе данных, где есть 5 классов, и каждый экземпляр может принадлежать одному или нескольким из этих классов, поэтому я использую, в частности, многокомпонентные классификаторы scikit-learn sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier. Теперь я хочу выполнить перекрестную проверку с помощью sklearn.cross_validation.StratifiedKFold. Это приводит к следующей ошибке: Traceback (most recent call last): …

20 cross-validation  python  multi-class  scikit-learn  multilabel 

Недавно я наткнулся на слово «Обучение периодическому усилению». Я понимаю, что такое «Рекуррентная нейронная сеть» и что такое «Обучение с подкреплением», но не смог найти много информации о том, что такое «Рекуррентное обучение с подкреплением». Может кто-нибудь объяснить мне, что такое «периодическое обучение с подкреплением» и в чем разница между …

20 machine-learning  reinforcement-learning 

У меня есть случайная величина где a - нормально распределенная . Что я могу сказать об и ? Аппроксимация тоже будет полезна.N ( μ , σ 2 ) E ( X ) V a r ( X )Икс( а ) = журнал( а )X(a)=log⁡(a)X(a) = \log(a)N( μ , σ2)N(μ,σ2)\mathcal N(\mu,\sigma^2)Е( …

20 normal-distribution  mathematical-statistics  random-variable  lognormal  logarithm