Статистика и большие данные

Докажите или предоставьте контрпример: Если , тоXnXnX_n →a.s.→a.s.\,{\buildrel a.s. \over \rightarrow}\, XXX(∏ni=1Xi)1/n(∏i=1nXi)1/n(\prod_{i=1}^{n}X_i)^{1/n} →a.s.→a.s.\,{\buildrel a.s. \over \rightarrow}\, XXX Моя попытка : FALSE: предположим, что может принимать только отрицательные значения, и предположим, чтоXXXXn≡XXn≡XX_n \equiv X ∀∀\forall nnn THEN , однако для четных , не является строго отрицательным. Вместо этого он чередуется с …

10 self-study  convergence  geometric-mean 

В настоящее время я работаю над метаанализом, для которого мне нужно проанализировать множественные величины эффекта, вложенные в образцы. Я неравнодушен к методу трехуровневого метаанализа Cheung (2014) к метаанализу зависимых величин эффекта, в отличие от некоторых других возможных стратегий (например, игнорирование зависимости, усреднение размеров эффекта в исследованиях, выбор одного размера эффекта …

10 multilevel-analysis  meta-analysis  meta-regression  publication-bias 

Учитывая три переменные, yи x, которые являются положительными непрерывными, и z, что является категориальным, у меня есть две модели кандидатов, заданные: fit.me <- lmer( y ~ 1 + x + ( 1 + x | factor(z) ) ) а также fit.fe <- lm( y ~ 1 + x ) Я …

10 r  hypothesis-testing  mixed-model  lme4-nlme 

Я пытаюсь запустить простую регрессию, но мои переменные Y наблюдаются на ежемесячной частоте, а x переменных - на годовой. Я буду очень признателен за некоторые рекомендации относительно подходящего подхода, который может быть использован для регрессий с разными частотами. большое спасибо

10 regression  time-series 

Когда я оцениваю случайное блуждание с AR (1), коэффициент очень близок к 1, но всегда меньше. Какова математическая причина того, что коэффициент не больше единицы?

10 regression  autoregressive  random-walk 

Каково VC-измерение алгоритма k-ближайшего соседа, если k равно количеству используемых тренировочных точек? Контекст: этот вопрос был задан в ходе курса, который я взял, и ответа было 0. Я, однако, не понимаю, почему это так. Моя интуиция заключается в том, что VC-Dimension должно быть 1, потому что должна быть возможность выбрать …

10 machine-learning  self-study  k-nearest-neighbour  vc-dimension 

Я наткнулся на проблему сборщиков купонов и пытался выработать формулу для обобщения. Если существует различных объектов, и вы хотите собрать как минимум копий каждого из их (где ), каково ожидание того, сколько случайных объектов вы должны купить? В нормальной задаче по сбору купонов и .k m m ≤ N m …

10 probability  binomial  expected-value  coupon-collector-problem 

У меня есть некоторые переменные, и мне интересно найти нелинейные отношения между ними. Поэтому я решил добавить несколько сплайнов или лессов и напечатать красивые графики (см. Код ниже). Но я также хочу иметь некоторую статистику, которая дает мне представление о том, насколько вероятно, что отношение является вопросом случайности ... т.е. …

10 r  regression  splines  loess 

Я ищу, чтобы сгруппировать / объединить узлы в графе, используя кластеризацию графа в 'r'. Вот потрясающе игрушечный вариант моей проблемы. Есть два "кластера" Существует «мост», соединяющий кластеры Вот сеть-кандидат: Когда я смотрю на расстояние соединения, "hopcount", если хотите, то я могу получить следующую матрицу: mymatrix <- rbind( c(1,1,2,3,3,3,2,1,1,1), c(1,1,1,2,2,2,1,1,1,1), c(2,1,1,1,1,1,1,1,2,2), …

10 r  clustering  data-visualization  numerics 

Как выбрать между использованием модели линейной регрессии или модели нелинейной регрессии? Моя цель - предсказать Y. В случае простого набора данных и y я мог легко решить, какую регрессионную модель использовать, построив график рассеяния.ИксxxYyy В случае многокамерных варианта как и у . Как я могу решить, какую регрессионную модель использовать? …

10 regression  hypothesis-testing  predictive-models  nonlinear-regression 

Я хотел бы рассчитать d Prime для задачи памяти, которая включает в себя обнаружение старых и новых элементов. У меня проблема в том, что у некоторых субъектов частота ударов равна 1 и / или частота ложных тревог равна 0, что делает вероятности 100% и 0% соответственно. Формула д штрихом является …

10 roc  excel  signal-detection  d-prime 

Я сделал начальную загрузку со смешанной моделью (несколько переменных с взаимодействием и одна случайная величина). Я получил этот результат (только частичный): > boot_out ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP Call: boot(data = a001a1, statistic = bootReg, R = 1000) Bootstrap Statistics : original bias std. error t1* 4.887383e+01 -1.677061e+00 4.362948e-01 t2* 3.066825e+01 1.264024e+00 …

10 r  confidence-interval  bootstrap  bias 

Я пытался найти простое, краткое определение того, что такое зависимость от хвоста. Кто-нибудь может поделиться тем, во что они верят. Во-вторых, если бы я построил симуляции, используя разные копулы на графике, как бы я узнал, какие из них демонстрируют зависимость от хвоста?

10 fat-tails 

Рассмотрим входную матрицу и двоичный выход .XXXyyy Распространенным способом измерения производительности классификатора является использование кривых ROC. На графике ROC диагональ - это результат, который можно получить из случайного классификатора. В случае несбалансированного выходного сигнала производительность случайного классификатора можно улучшить, выбрав или с различными вероятностями.yyy000111 Как можно представить производительность такого классификатора …

10 classification  roc  unbalanced-classes 

В задачах компьютерного зрения, таких как классификация объектов, с помощью сверточных нейронных сетей (CNN), сеть обеспечивает привлекательную производительность. Но я не уверен, как настроить параметры в сверточных слоях. Например, в градациях серого изображения ( 480x480) первый сверточный слой может использовать сверточный оператор, например 11x11x10, где число 10 означает количество сверточных …

10 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision