Статистика и большие данные

Мы находимся в начале квантовых вычислений , с квантовыми языками, ожидающими аппаратные квантовые компьютеры, теперь доступные на высоких и низких уровнях для смоделированных квантовых компьютеров. Квантовые вычисления приносят новые элементарные функции, такие как запутывание и телепортация кубитов, измерение кубитов и наложение суперпозиции на кубиты. Какие статистические проблемы могут выиграть от …

14 quantum-computing 

Некоторые статистические тесты являются надежными, а некоторые нет. Что именно означает надежность? Удивительно, но я не смог найти такой вопрос на этом сайте. Более того, иногда надежность и мощь теста обсуждаются вместе. И интуитивно я не мог различить эти два понятия. Что такое мощный тест? Чем он отличается от надежного …

14 statistical-significance  power  robust 

Допустим, у нас есть входные (предикторные) и выходные (ответные) точки данных A, B, C, D, E, и мы хотим провести линию через точки. Это простая проблема для иллюстрации вопроса, но она может быть распространена и на более высокие измерения. Постановка задачи Текущее наилучшее соответствие или гипотеза представлена черной линией выше. …

14 regression  linear  fitting  cost-maximization 

Имеет ли семейство распределения другое определение статистики, чем в других дисциплинах? В общем, семейство кривых - это набор кривых, каждая из которых задается функцией или параметризацией, в которой один или несколько параметров варьируются. Такие семейства используются, например, для характеристики электронных компонентов . Для статистики семейство в соответствии с одним источником …

14 distributions  terminology  parametric  exponential-family 

(аа будет одним из многих, бб не будет) Я думал, что это будет 10! / 8! Но, видимо, я делаю что-то не так. Кто-нибудь может мне помочь, потому что я в тупике.

14 self-study  combinatorics 

Таким образом, это может быть общий вопрос, но я никогда не нашел удовлетворительного ответа. Как вы определяете вероятность того, что нулевая гипотеза верна (или ложна)? Допустим, вы даете студентам две разные версии теста и хотите узнать, были ли версии эквивалентны. Вы выполняете t-тест, и он дает значение р .02. Какая …

14 probability  hypothesis-testing  bayesian 

В настоящее время я немного озадачен тем, как мини-пакетный градиентный спуск может быть пойман в ловушку. Решение может быть слишком тривиальным, чтобы я его не понял. Вы получаете новую выборку каждую эпоху, и она вычисляет новую ошибку на основе новой партии, поэтому функция стоимости является статической только для каждой партии, …

14 gradient-descent  sgd 

Я понимаю, что это означает, что модель плохо предсказывает отдельные точки данных, но установила устойчивую тенденцию (например, у возрастает, когда х повышается).

14 regression  inference  r-squared  linear 

Большое внимание уделяется тому, чтобы полагаться на величины эффекта и сообщать о них, а не на значения p в прикладных исследованиях (например, цитаты ниже). Но разве это не тот случай, когда размер эффекта, как и значение p, является случайной величиной и, как таковой, может изменяться от образца к образцу при …

14 hypothesis-testing  confidence-interval  p-value  effect-size 

β^λ=argminβ∈Rp12n∥y−Xβ∥22+λ∥β∥1,β^λ=arg⁡minβ∈Rp12n‖y−Xβ‖22+λ‖β‖1,\hat\beta^\lambda = \arg\min_{\beta \in \mathbb{R}^p} \frac{1}{2n} \|y - X \beta\|_2^2 + \lambda \|\beta\|_1,ithithi^{th}xi∈Rpxi∈Rpx_i \in \mathbb{R}^pX∈Rn×pX∈Rn×pX \in \mathbb{R}^{n \times p}yiyiy_ii=1,…ni=1,…ni=1, \dots n Мы знаем, что для λ≥1n∥XTy∥∞λ≥1n‖XTy‖∞\lambda \geq \frac{1}{n} \|X^T y\|_\infty , оценка Лассо β^λ=0β^λ=0\hat\beta^\lambda = 0 . (См., Например, область настройки параметров Лассо и Риджа .) В других обозначениях это …

14 lasso  regularization 

Мне интересно, использовалась ли когда-либо максимальная оценка правдоподобия в статистике. Мы изучаем понятие этого, но мне интересно, когда это фактически используется. Если мы предположим распределение данных, мы найдем два параметра, один для среднего значения и один для дисперсии, но действительно ли вы используете его в реальных ситуациях? Может кто-нибудь сказать …

14 estimation  maximum-likelihood 

В сверточных нейронных сетях (CNN) матрица весов на каждом шаге переворачивает свои строки и столбцы для получения матрицы ядра, прежде чем приступить к свертке. Это объясняется в серии видео Хьюго Ларошелле здесь : Вычисление скрытых карт будет соответствовать выполнению дискретной свертки с каналом из предыдущего уровня с использованием матрицы ядра …

14 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  convolution 

Почему их называют "машинами"? Есть ли в этом контексте слово «машина»? (Подобное название «линейное программирование» может сбивать с толку, но мы знаем, почему оно называется «программирование».)

14 svm  terminology  rbm  etymology 

Почему линейная регрессия и обобщенная модель имеют противоречивые предположения? В линейной регрессии мы предполагаем, что остаток происходит от гауссовой В другой регрессии (логистическая регрессия, регрессия яда) мы предполагаем, что ответ приходит из некоторого распределения (биномиальное, отравление и т. Д.). Почему иногда предполагают остаточное, а другое время предполагают на ответ? Это …

14 regression  generalized-linear-model  assumptions  linear 

Это вообще может быть странный вопрос, но как новичок в предмете, я задаюсь вопросом, почему мы используем регрессию для определения временного ряда, если одним из предположений регрессии является то, что данные должны быть указаны, в то время как данные, к которым применяется регрессия, являются не iid?

14 regression  time-series  trend  iid