Статистика и большие данные

Почему анализ временных рядов не считается алгоритмом машинного обучения (в отличие от линейной регрессии). И регрессия, и анализ временных рядов являются методами прогнозирования. Так почему один из них считается алгоритмом обучения, а не другой?

12 regression  machine-learning  time-series  terminology 

Я пытаюсь применить точный критерий Фишера в задаче с имитацией генетики, но значения p кажутся искаженными вправо. Будучи биологом, я думаю, я просто упускаю что-то очевидное для каждого статистика, поэтому я был бы очень признателен за вашу помощь. Моя установка такова: (настройка 1, маргиналы не фиксированы) Две выборки 0 и …

12 p-value  fishers-exact 

Я читаю о предыдущих распределениях и вычислял Джеффриса для выборки нормально распределенных случайных величин с неизвестным средним и неизвестной дисперсией. Согласно моим расчетам, для Джеффриса справедливо следующее: Здесь - информационная матрица Фишера.яp ( μ , σ2) = dэ т ( я)-----√= де т ( 1 / σ2001 / ( 2 …

12 bayesian  normal-distribution  prior  jeffreys-prior 

Ниже приводится модель, созданная из mtcarsнабора данных: > ols(mpg~wt+am+qsec, mtcars) Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars) Model Likelihood Discrimination Ratio Test Indexes Obs 32 LR chi2 60.64 R2 0.850 sigma 2.4588 d.f. 3 R2 adj 0.834 d.f. 28 Pr(> chi2) 0.0000 …

12 regression  multiple-regression  r-squared 

Я пытаюсь решить задачу, которая называется « Обнаружение пешеходов», и я тренирую двоичный класс по двум категориям: позитивные - люди, негативные - фон. У меня есть набор данных: количество позитивов = 3752 число отрицательных = 3800 Я использую train \ test split 80 \ 20% и форму scikit-learn RandomForestClassifier с …

12 classification  random-forest  unbalanced-classes  precision-recall  computer-vision 

Примеры этой страницы показывают, что выбросы заметно влияют на простую регрессию, и это можно преодолеть с помощью методов надежной регрессии: http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regression-in-R/ . Я считаю, что lmrob и ltsReg - это другие надежные методы регрессии. Почему бы не делать надежную регрессию (например, rlm или rq) каждый раз, а не выполнять простую …

12 regression  multiple-regression  robust 

В серии лекций « Изучение данных» профессор упоминает, что измерение VC измеряет сложность модели по тому, на сколько точек данная модель может разбиться. Так что это прекрасно работает для моделей классификации, где мы можем сказать из N точек, если классификатор способен эффективно разбить k точек, мерой измерения VC будет K. …

12 regression  machine-learning  vc-dimension 

Меня интересует, как фильтры Калмана могут использоваться для расчета отсутствующих значений в данных временных рядов. Это также применимо, если отсутствуют некоторые последовательные моменты времени? Я не могу найти много по этой теме. Любые объяснения, комментарии и ссылки приветствуются и приветствуются!

12 data-imputation  kalman-filter 

Чтобы не допустить перегрузки людей, люди добавляют термин регуляризации (пропорциональный квадрату суммы параметров модели) с параметром регуляризации к функции стоимости линейной регрессии. Является ли этот параметр таким же, как множитель Лагранжа? Так регуляризация такая же, как метод множителя Лагранжа? Или как эти методы связаны? λλλ\lambdaλλ\lambda

12 regression  optimization  regularization 

Допустим, у нас есть случайный вектор , взятый из распределения с функцией плотности вероятности . Если мы линейно преобразуем его с помощью матрицы полного ранга, чтобы получить , то плотность определяется каке → Х ( → х )п×п → Y = → X → Y F → Y ( → …

12 references  random-variable  pdf  linear 

Я хочу создать данные о выживаемости игрушек (время до события), которые подвергаются цензуре и следуют некоторому распределению с пропорциональными опасностями и постоянной базовой опасностью. Я создал данные следующим образом, но я не могу получить расчетные коэффициенты опасности, близкие к истинным значениям, после подбора модели пропорциональных рисков Кокса для смоделированных данных. …

12 survival  cox-model  monte-carlo 

Допустим, я хочу создать набор случайных чисел из интервала (a, b). Сгенерированная последовательность также должна иметь свойство сортировки. Я могу придумать два способа добиться этого. Позвольте nбыть длина последовательности, которая будет сгенерирована. 1-й алгоритм: Let `offset = floor((b - a) / n)` for i = 1 up to n: generate …

12 random-generation 

Пусть ~ и ~ - две независимые случайные величины с заданными распределениями. Каково распределение ?U ( 0 , 2 ) Y U ( - 10 , 10 ) V = X YXИксXU(0,2)U(0,2)U(0,2)YYYU(−10,10)U(-10,10)U(-10,10)V=XYВзнак равноИксYV=XY Я пробовал свертку, зная, что h(v)=∫y=+∞y=−∞1yfY(y)fX(vy)dyчас(v)знак равно∫Yзнак равно-∞Yзнак равно+∞1YеY(Y)еИкс(vY)dYh(v) = \int_{y=-\infty}^{y=+\infty}\frac{1}{y}f_Y(y) f_X\left (\frac{v}{y} \right ) dy Мы …

12 distributions  random-variable 

Кто-нибудь может объяснить, пожалуйста, разницу между смешанной моделью и линейным регрессионным анализом? (У меня очень ограниченные знания статистики.)

12 regression  mixed-model 

У меня есть данные, для которых я рассчитал корреляцию Спирмена и хочу визуализировать их для публикации. Зависимая переменная ранжируется, независимая переменная - нет. То, что я хочу визуализировать, является скорее общей тенденцией, чем фактическим наклоном, поэтому я оценил независимую и применил корреляцию / регрессию Спирмена. Но как только я подготовил …

12 regression  data-visualization  spearman-rho  ordered-logit  isotonic