Статистика и большие данные

Я ищу книги / учебники по статистике на основе фрактальной математики. Я знаю, что это не очень известный район, и найти хорошую литературу довольно сложно. Любые предложения приветствуются (книги, учебники, онлайн материалы).

12 references  fractal 

Я унаследовал некоторый код анализа данных, который, не будучи эконометриком, я изо всех сил пытаюсь понять. Одна модель запускает регрессию инструментальных переменных с помощью следующей команды Stata ivreg my_dv var1 var2 var3 (L.my_dv = D2.my_dv D3.my_dv D4.my_dv) Этот набор данных представляет собой панель с несколькими последовательными наблюдениями для этого набора …

12 regression  stata  instrumental-variables 

Вводный, продвинутый и даже неясный, пожалуйста. Главным образом, чтобы проверить себя. Я хотел бы убедиться, что я знаю, о чем, черт возьми, я говорю :) благодаря

12 teaching 

Я делаю анализ корзины покупок, мой набор данных - это набор векторов транзакций с товарами, которые покупаются. Применяя к транзакциям k-means, я всегда получаю некоторый результат. Случайная матрица, вероятно, также показала бы некоторые кластеры. Есть ли способ проверить, является ли кластеризация, которую я нахожу, значительной, или это может быть очень …

12 clustering  statistical-significance  binary-data 

Существует ли эмпирическое правило или вообще какой-либо способ сказать, насколько большой должна быть выборка, чтобы оценить модель с заданным количеством параметров? Так, например, если я хочу оценить регрессию наименьших квадратов с 5 параметрами, насколько большой должна быть выборка? Имеет ли значение метод оценки, который вы используете (например, максимальное правдоподобие, метод …

12 sample-size  estimation  least-squares  maximum-likelihood 

В качестве примера приложения рассмотрим следующие два свойства пользователей переполнения стека: репутация и количество просмотров профиля . Ожидается, что для большинства пользователей эти два значения будут пропорциональны: пользователи с высоким уровнем репутации привлекают больше внимания и, следовательно, получают больше просмотров профиля. Поэтому интересно искать пользователей, которые имеют много просмотров профиля …

12 ratio 

Я новичок и пытаюсь понять, что показывает график автокорреляции. Я прочитал несколько объяснений из разных источников, таких как эта страница или связанная страница Википедии среди других, которые я здесь не цитирую. У меня есть этот очень простой код, где у меня есть даты в моем индексе в течение года, и …

12 python  autocorrelation  pandas 

Я имею в виду регулировки задней двери и регулировка передней двери здесь : Корректировка задним ходом : архетипическая эпидемиологическая проблема в статистике заключается в корректировке эффекта измеряемого собеседника. Задний критерий Перл обобщает эту идею. Корректировка парадного входа : если некоторые переменные не соблюдаются, нам, возможно, придется прибегнуть к другим методам …

12 causality  dag 

Функция softmax, обычно используемая в нейронных сетях для преобразования действительных чисел в вероятности, является той же самой функцией, что и распределение Больцмана, распределение вероятностей по энергиям для ансамбля частиц в тепловом равновесии при заданной температуре T в термодинамике. Я вижу некоторые четкие эвристические причины, почему это практично: Независимо от того, …

12 machine-learning  neural-networks  softmax 

Каков наилучший способ разбить данные временного ряда на наборы поезд / тест / проверка, где набор проверки будет использоваться для настройки гиперпараметра? У нас есть данные о ежедневных продажах за 3 года, и мы планируем использовать 2015-2016 гг. В качестве данных обучения, затем случайным образом выбрать 10 недель из данных …

12 time-series  cross-validation  validation 

Интересно, какова внутренняя ценность использования среднего гармонического (например, для вычисления F-мер), в отличие от взвешенного арифметического среднего в сочетании точности и отзыва? Я думаю, что взвешенное среднее арифметическое может играть роль гармонического среднего, или я что-то упустил?

12 machine-learning  monte-carlo  precision-recall  harmonic-mean 

Я смотрел лекции CS231N из Стэнфорда и пытался обдумать некоторые проблемы в архитектуре CNN. Я пытаюсь понять, есть ли какие-то общие рекомендации по выбору размера сверточного фильтра и тому подобное, или это больше искусство, чем наука? Я понимаю, что объединение существует главным образом для того, чтобы вызвать некоторую форму неизменности …

12 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

Я понимаю, что, учитывая набор из независимых наблюдений максимального правдоподобия оценщик (или, что эквивалентно, карта с плоской / равномерной до) , который идентифицирует параметров \ mathbf {θ} , которые производят распределение модели P_ {модель} \ слева (\, \ cdot \,; \ mathbf {θ} \ right), который лучше всего соответствует этим …

12 maximum-likelihood  deep-learning  cross-entropy 

Уже более 2 лет я работаю над разными временными рядами. Я читал во многих статьях, что ACF используется для определения порядка терминов MA и PACF для AR. Существует правило большого пальца, что для MA задержка, при которой ACF внезапно отключается, составляет порядок MA и аналогично для PACF и AR. Вот …

12 time-series  arima  autoregressive  moving-average 

В каких ситуациях мы должны использовать t-SNE (кроме визуализации данных)? T-SNE используется для уменьшения размерности. Ответ на этот вопрос предполагает, что t-SNE следует использовать только для визуализации, и что мы не должны использовать его для кластеризации. Тогда какая польза от t-SNE?

12 data-visualization  dimensionality-reduction  tsne