Статистика и большие данные

Насколько я понимаю, при использовании байесовского подхода для оценки значений параметров: Апостериорное распределение представляет собой комбинацию предшествующего распределения и распределения правдоподобия. Мы моделируем это, генерируя выборку из апостериорного распределения (например, используя алгоритм Метрополиса-Хастинга для генерации значений и принимаем их, если они превышают определенный порог вероятности принадлежности к апостериорному распределению). После …

19 bayesian  inference  simulation  mcmc  posterior 

Архитектура AlexNet использует заполнение нулями, как показано на рисунке: Однако в статье нет объяснения, почему вводится это заполнение. Курс Standford CS 231n учит, что мы используем отступы для сохранения пространственного размера: Мне интересно, это единственная причина, по которой нам нужно набивать? Я имею в виду, если мне не нужно сохранять …

19 conv-neural-network  convolution 

Пытаясь объяснить кластерный анализ, люди часто неправильно понимают процесс как связанный с тем, связаны ли переменные. Один из способов избавить людей от этой путаницы - это заговор, подобный этому: Это ясно показывает разницу между вопросом о наличии кластеров и вопросом о том, связаны ли переменные. Однако это только иллюстрирует различие …

19 clustering  categorical-data  independence 

Может кто-нибудь объяснить плюсы и минусы иерархической кластеризации? Имеет ли иерархическая кластеризация те же недостатки, что и K? Каковы преимущества иерархической кластеризации по сравнению с K средствами? Когда мы должны использовать средства K вместо иерархической кластеризации и наоборот? Ответы на этот пост очень хорошо объясняют недостатки k средств. Как понять …

19 clustering  k-means  unsupervised-learning  hierarchical-clustering 

В основном теоретический вопрос. Есть ли примеры ненормальных распределений, у которых первые четыре момента равны нормальным? Могут ли они существовать в теории?

19 normal-distribution  skewness  moments  theory  kurtosis 

Тест Стьюдента - это тест Вальда? Я прочитал описание тестов Вальда из Все статистики Вассермана . Мне кажется, что тест Вальда включает в себя t-тесты. Это верно? Если нет, то что делает t-тест не тестом Вальда?

19 hypothesis-testing  t-test 

Есть ли способ определить, какие особенности / переменные набора данных являются наиболее важными / доминирующими в кластерном решении k-средних?

19 machine-learning  clustering  k-means  importance 

Глядя на ситуацию с ANOVA между группами, что вы получаете, фактически выполняя сначала такой тест ANOVA, а затем - специальные (Bonferroni, Šidák и т. Д.) Или запланированные сравнительные тесты? Почему бы не пропустить шаг ANOVA полностью? Я понимаю, что в такой ситуации единственным преимуществом ANOVA между группами является возможность использовать …

19 hypothesis-testing  anova  multiple-comparisons  post-hoc 

Я читаю книгу о временных рядах, и я начал чесать голову в следующей части: Может ли кто-нибудь объяснить мне интуицию? Я не мог получить это из этого текста. Зачем нам нужен процесс, чтобы быть обратимым? Какая здесь общая картина? Спасибо за любую помощь. Я новичок в этом, так что, если …

19 time-series  arma 

Они кажутся такими похожими. Являются ли они одним и тем же, но просто называются разными именами?

19 regression  dataset  econometrics 

У меня есть два набора данных, представляющих параметры звезд: наблюдаемый и смоделированный. С помощью этих наборов я создаю так называемую двухцветную диаграмму (TCD). Образец можно увидеть здесь: Быть наблюдаемые данные и Аргументы B данных , извлеченные из модели (не говоря уже о черных линиях, точки представляют данные) У меня есть …

19 goodness-of-fit  histogram 

Обычный критерий значимости при поиске двух групп населения - это t-критерий, если возможно, парный t-критерий. Это предполагает, что распределение нормальное. Существуют ли похожие упрощающие предположения, которые дают критерий значимости для временного ряда? В частности, у нас есть две довольно маленькие популяции мышей, которых обрабатывают по-разному, и мы измеряем вес раз …

19 time-series  hypothesis-testing  statistical-significance 

Я получил небольшую путаницу с алгоритмом обратного распространения , используемым в многослойном персептроне (MLP). Ошибка корректируется функцией стоимости. В обратном распространении мы пытаемся отрегулировать вес скрытых слоев. Я могу понять ошибку вывода, то есть e = d - y[Без подписки]. Вопросы: Как получить ошибку скрытого слоя? Как рассчитать это? Если …

19 machine-learning  neural-networks  backpropagation 

Я пытаюсь понять, что является целью функции потери, и я не совсем понимаю ее. Итак, насколько я понимаю, функция потерь предназначена для введения некоторой метрики, с помощью которой мы можем измерить «стоимость» неправильного решения. Допустим, у меня есть набор данных из 30 объектов, я разделил их на наборы обучения / …

19 machine-learning  loss-functions 

Я пытаюсь оценить параметры гамма-распределения, которое лучше всего подходит для моей выборки данных. Я только хочу , чтобы использовать средний , зЬй (и , следовательно , дисперсию ) из выборки данных, а не фактических значений - так как они не всегда будут доступны в моем приложении. Согласно этому документу, следующие …

19 distributions  estimation  gamma-distribution