Статистика и большие данные

Может кто-нибудь объяснить, почему мы используем Log Linear Models в очень непрофессиональных терминах? Я из инженерного образования, и это действительно сложная тема для меня, статистика. Буду благодарен за ответ.

12 modeling  log-linear 

Допустим, у меня есть следующие данные и я использую модель регрессии: df=data.frame(income=c(5,3,47,8,6,5), won=c(0,0,1,1,1,0), age=c(18,18,23,50,19,39), home=c(0,0,1,0,0,1)) С одной стороны, я использую линейную модель для прогнозирования доходов: md1 = lm(income ~ age + home + home, data=df) Во-вторых, я запускаю модель logit для прогнозирования выигрышной переменной: md2 = glm(factor(won) ~ age + …

12 r 

Может ли кто-нибудь проиллюстрировать, как это делает Грег, но более подробно, как случайные величины могут зависеть, но иметь нулевую ковариацию? Грег, плакат здесь, приводит пример с использованием круга здесь . Может ли кто-нибудь объяснить этот процесс более подробно, используя последовательность шагов, которые иллюстрируют процесс на нескольких этапах? Кроме того, если …

12 random-variable  covariance  independence 

Я выполняю следующий модульный корневой тест (Dickey-Fuller) для временного ряда, используя ur.df()функцию в urcaпакете. Команда: summary(ur.df(d.Aus, type = "drift", 6)) Выход: ############################################### # Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test # ############################################### Test regression drift Call: lm(formula = z.diff ~ z.lag.1 + 1 + z.diff.lag) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max …

12 r  time-series  hypothesis-testing  unit-root 

Я думал, что каноническая функция связи происходит от естественного параметра экспоненциального семейства. Скажем, рассмотрим семейство f ( y , θ , ψ ) = exp { y θ - b ( θ )г( ⋅ )g(⋅)g(\cdot) тогдаθ=θ(µ)- каноническая функция связи. Возьмемв качестве примера распределение Бернулли:P(Y=y)=μy(1-μ)1-y=exp{ylogμе( у, θ , ψ ) = …

12 generalized-linear-model  link-function 

В настоящее время я использую следующий процесс для загрузки многомерного временного ряда в R: Определить размеры блоков - запустить функцию b.starв npпакете, которая создает размер блока для каждой серии Выберите максимальный размер блока Запустить tsbootна любой серии, используя выбранный размер блока Используйте индекс из выходных данных начальной загрузки для восстановления …

12 r  time-series  multivariate-analysis  bootstrap 

Как определить распределение случайной величины , чтобы ничья из Y имела корреляцию ρ с x 1 , где x 1 - это единичное ничье из распределения с кумулятивной функцией распределения F X ( x ) ? YYYYYYρρ\rhoИкс1x1x_1Икс1x1x_1FИкс( х )FX(x)F_{X}(x)

12 distributions  probability  correlation  random-variable  conditional-probability 

Stack Exchange, как мы все знаем, представляет собой набор сайтов вопросов и ответов с разнообразными темами. Предполагая, что каждый сайт независим от друг друга, учитывая статистику пользователя, как вычислить его "округлость" по сравнению со следующим парнем? Какой статистический инструмент я должен использовать? Если честно, я не совсем знаю, как математически …

12 ranking  diversity 

Я знаю, что ошибка типа II - это то, где H1 истинно, но H0 не отклоняется. Вопрос Как рассчитать вероятность ошибки типа II, связанной с нормальным распределением, где известно стандартное отклонение?

12 probability  power-analysis  type-i-and-ii-errors 

В качестве заголовка мне нужно нарисовать что-то вроде этого: Можно ли использовать ggplot или другие пакеты, если ggplot не способен, нарисовать что-то подобное?

12 r  data-visualization  ggplot2  funnel-plot 

Какие алгоритмы используются в современных и качественных генераторах случайных чисел?

12 algorithms  random-variable  random-generation 

В последнее время я много занимаюсь изучением подкрепления. Я следовал Sutton & Barto's Reinforcement Learning: Введение для большей части этого. Я знаю, что такое Марковские процессы принятия решений и как для их решения можно использовать динамическое программирование (DP), метод Монте-Карло и временную разность (DP). У меня проблема в том, что …

12 monte-carlo  reinforcement-learning  temporal-difference 

Этот вопрос был задан здесь, но никто не дал хорошего ответа. Поэтому я думаю, что это хорошая идея, чтобы поднять это снова, а также я хотел бы добавить еще несколько комментариев / вопросов. Первый вопрос: в чем разница между «моделированием пути PLS» и «регрессией PLS»? Чтобы сделать его более общим, …

12 sem  partial-least-squares  path-model 

Я не думаю, что может быть один ответ на все модели глубокого обучения. Какие из моделей глубокого обучения являются параметрическими, а какие непараметрическими и почему?

12 neural-networks  deep-learning  nonparametric  parametric 

Пока я изучаю оценку максимального правдоподобия, чтобы сделать вывод в оценке максимального правдоподобия, нам нужно знать дисперсию. Чтобы выяснить разницу, мне нужно знать нижнюю границу Рао Крамера, которая выглядит как гессианская матрица со вторым производным по кривизне. Я вроде как перепутал, чтобы определить связь между ковариационной матрицей и гессианской матрицей. …

12 machine-learning  mathematical-statistics  maximum-likelihood  data-mining