Статистика и большие данные

Методы ядра очень эффективны во многих контролируемых задачах классификации. Итак, каковы ограничения методов ядра и когда использовать методы ядра? Каковы успехи методов ядра, особенно в эпоху крупномасштабных данных? В чем разница между методами ядра и обучением нескольких экземпляров? Если данные есть 500x10000, 500это количество отсчетов и 10000размерность каждого признака, то …

10 machine-learning  kernel-trick 

Есть ли точное определение слабоинформативного априора? Чем он отличается от субъективного априора с широкой поддержкой?

10 bayesian  prior 

Я провел эксперимент, чтобы проверить клеточную чувствительность к определенному агенту повреждения ДНК. Мы обнаружили 270 генов, которые были специфически чувствительны к препарату, и общее количество проанализированных генов составило 3668. 38 из 270 чувствительных генов классифицируются как «гены репарации ДНК». Если количество «генов репарации ДНК», содержащихся в геноме, равно 112, а …

10 biostatistics 

Я работал с нечеткой логикой (FL) в течение многих лет, и я знаю, что существуют различия между FL и вероятностью, особенно в отношении того, как FL справляется с неопределенностью. Однако я хотел бы спросить, какие еще существуют различия между FL и вероятностью? Другими словами, если я имею дело с вероятностями …

10 bayes  fuzzy 

Недавно я познакомился с исправлениями Гомеля Хохберга. Я пытаюсь найти простое объяснение того, что это на самом деле / ​​делает, но мне не повезло. Может ли кто-нибудь дать краткое и простое описание поправок Гомеля Хохберга?

10 hypothesis-testing  multiple-comparisons  p-value  glmm 

В следующем коде я выполняю логистическую регрессию для сгруппированных данных, используя glm, и «вручную», используя mle2. Почему функция logLik в R дает мне вероятность логирования logLik (fit.glm) = - 2.336, отличную от той, что logLik (fit.ml) = - 5.514, которую я получаю вручную? library(bbmle) #successes in first column, failures in …

10 r  self-study  generalized-linear-model 

У нас есть N выборок из равномерного распределения где неизвестно. Оцените из данных.XiXiX_iθ θ[0,θ][0,θ][0,\theta]θθ\thetaθθ\theta Итак, правило Байеса ... f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(\theta | {X_i}) = \frac{f({X_i}|\theta)f(\theta)}{f({X_i})} и вероятность: 0≤Xi≤θif(Xi|θ)=∏Ni=11θf(Xi|θ)=∏i=1N1θf({X_i}|\theta) = \prod_{i=1}^N \frac{1}{\theta} (редактировать: когда для всех и 0 в противном случае - спасибо whuber)0≤Xi≤θ0≤Xi≤θ0 \le X_i \le \thetaiii но без какой-либо другой информации …

10 bayesian  estimation  uniform  uninformative-prior 

Прежде всего: Из того, что я понял, остатки начальной загрузки работают следующим образом: Подгоните модель к данным Рассчитать остатки Пересчитайте остатки и добавьте их к 1. Подгоните модель к новому набору данных из 3. Повторите nвремя, но всегда добавляйте пересчитанные остатки к подгонке от 1. Пока это правильно? Я хочу …

10 time-series  matlab  bootstrap  residuals 

Когда люди применяют тесты перестановки для сравнения одной выборки со средним значением (например, как вы могли бы сделать с помощью t-критерия перестановки), как обрабатывается среднее значение? Я видел реализации, которые берут среднее и образец для теста перестановки, но неясно, что они на самом деле делают под капотом. Есть ли хотя …

10 t-test  permutation-test 

Я пытаюсь использовать SMOTE для исправления дисбаланса в моей проблеме классификации нескольких классов. Хотя SMOTE отлично работает с набором данных iris согласно справочному документу SMOTE, он не работает с аналогичным набором данных. Вот как выглядят мои данные. Обратите внимание, что у него есть три класса со значениями 1, 2, 3. …

10 r  classification  unbalanced-classes  oversampling 

Моя проблема заключается в следующем: я бросаю 40 шариков одновременно с определенной точки, на несколько метров над полом. Шарики катятся и отдыхают. Используя компьютерное зрение, я вычисляю центр масс в плоскости XY. Меня интересует только расстояние от центра масс до каждого шара, которое рассчитывается с использованием простой геометрии. Теперь я …

10 normal-distribution  standard-deviation 

С помощью начальной загрузки я вычисляю значения p тестов значимости, используя два метода: повторная выборка в соответствии с нулевой гипотезой и подсчет результатов, по крайней мере, таких же экстремальных, как исход исходных данных повторная выборка в соответствии с альтернативной гипотезой и подсчет результатов, по крайней мере, столь же далеких от …

10 statistical-significance  bootstrap  p-value 

Учебник сначала генерирует некоторые 2-классовые данные через: который дает: и тогда он спрашивает: Я пытаюсь решить эту проблему, сначала смоделировав это с помощью этой графической модели: где - метка, - индекс выбранного среднего значения , а - точка данных. Это дастccch(1≤h≤10)h(1≤h≤10)h\,(1\le h \le 10)mchmhcm_h^cxxx Pr(x∣mch)=Pr(mch∣h,c=blue)=Pr(mch∣h,c=orange)=Pr(h)=Pr(c)=N(mch,I/5)N((1,0)T,I)N((0,1)T,I)11012Pr(x∣mhc)=N(mhc,I/5)Pr(mhc∣h,c=blue)=N((1,0)T,I)Pr(mhc∣h,c=orange)=N((0,1)T,I)Pr(h)=110Pr(c)=12 \begin{align*} \Pr(x\mid m_h^c) =& \mathcal{N}(m_h^c,\mathbf{I}/5)\\ …

10 self-study  bayesian 

При проверке некоторых нулевых и альтернативных гипотез с помощью тестовой статистики , где , примените тест перестановки с набором перестановок на и мы получим новую статистику Х = { х я , . , , , x n } G X T ( X ) : = # { π …

10 hypothesis-testing  p-value  uniform  permutation-test 

это похоже на очень наивный вопрос, но мне трудно увидеть ответ. У меня есть один набор из 30 значений. Самостоятельно я получил 31-е значение. Нулевая гипотеза состоит в том, что 31-е значение является частью одного и того же распределения. Альтернатива в том, что это другое. Я хочу какую-то p-величину или …

10 hypothesis-testing  bayesian  t-test