Статистика и большие данные

Я столкнулся со следующей проблемой моделирования: для заданного набора известных действительных чисел распределение по { - 1 , 1 } d определяется как P ( X = ( x 1 , … , x d) ) ) ∝ ( x 1 ω 1 + … + x d ω d …

9 simulation  algorithms  random-generation  computational-statistics  metropolis-hastings 

Это может быть немного философским вопросом, но здесь мы идем: В теории принятия решений риск оценки Байеса для определен относительно предыдущего распределения на .thetas∈thetasлthetasθ^(x)θ^(x)\hat\theta(x)θ∈Θθ∈Θ\theta\in\Thetaππ\piΘΘ\Theta Теперь, с одной стороны, чтобы истинное сгенерировало данные (то есть "существует"), должно быть возможным изменением в , например иметь ненулевую вероятность, ненулевую плотность и т. Д …

9 bayesian  prior  decision-theory  point-estimation 

Простейшее определение достаточной статистики в частой перспективе дано здесь, в Википедии . Однако недавно я наткнулся на книгу Байеса с определением . В ссылке указано, что оба они эквивалентны, но я не понимаю, как это сделать. Также на той же странице в разделе «Другие типы достаточности» указано, что оба определения …

9 bayesian  mathematical-statistics  sufficient-statistics 

вступление У меня есть участники, которые неоднократно касаются загрязненных поверхностей кишечной палочкой в ​​двух состояниях ( A = ношение перчаток, B = отсутствие перчаток). Я хочу знать, есть ли разница между количеством бактерий на кончиках пальцев в перчатках и без них, а также между количеством контактов. Оба фактора находятся внутри …

9 r  anova  repeated-measures  lme4-nlme  glmm 

Можно ли получить PDF разности двух iid rv в виде прямоугольника (вместо, скажем, треугольника, который мы получаем, если rv взяты из равномерного распределения). то есть возможно ли, чтобы PDF f из jk (для двух iid rv, взятых из некоторого распределения) имел f (x) = 0,5 для всех -1 <x <1? …

9 random-variable  pdf  iid 

Я пытаюсь моделировать и прогнозировать временные ряды, которые являются циклическими, а не сезонными (то есть существуют сезоноподобные модели, но не с фиксированным периодом). Это должно быть возможно сделать с использованием модели ARIMA, как упомянуто в разделе 8.5 « Прогнозирование: принципы и практика» : Значение важно, если данные показывают циклы. Чтобы …

9 time-series  forecasting  arima  seasonality 

Недавно я смотрел этот доклад Эрика Дж. Ма и проверил его запись в блоге , где он цитирует Рэдфорда Нила, что байесовские модели не подходят больше (но они могут соответствовать ), и при их использовании нам не нужны тестовые наборы для их проверки (для Мне кажется, что цитаты говорят скорее …

9 machine-learning  bayesian  cross-validation  deep-learning 

Закрыто . Этот вопрос должен быть более сфокусированным . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он был сосредоточен только на одной проблеме, отредактировав этот пост . Закрыто 2 года назад . Я новичок в области машинного обучения, но я хотел попробовать и …

9 machine-learning  classification  neural-networks  transfer-learning 

Я изучаю разницу между регуляризацией в регрессии RKHS и линейной регрессией, но мне трудно понять решающее различие между ними. Учитывая пары ввода-вывода , я хочу оценить функцию следующим образом: где - функция ядра. Коэффициенты можно найти, решив где с некоторым неправильным обозначением i -й элемент матрицы ядра K это {\ …

9 regression  generalized-linear-model  regularization  kernel-trick  rbf-kernel 

PDF обычно пишется как , где строчная буква рассматривается как реализация или результат случайной величины которая имеет этот pdf. Аналогично, cdf записывается как , что имеет значение . Однако в некоторых обстоятельствах, таких как определение функции оценки и такой вывод, что cdf распределен равномерно , кажется, что случайная величина вставляется …

9 random-variable  pdf  cdf  intuition 

В настоящее время я ищу обзор алгоритмов обучения подкреплению и, возможно, их классификацию. Но рядом с Sarsa и Q-Learning + Deep Q-Learning я не могу найти ни одного популярного алгоритма. Википедия дает мне обзор различных общих методов обучения с подкреплением, но нет ссылок на различные алгоритмы, реализующие эти методы. Но, …

9 reinforcement-learning  q-learning 

Пусть находится в . Каковы среднее значение и ковариационная матрица (при этом max вычисляется поэлементно)?Z∼N(μ,Σ)Z∼N(μ,Σ)Z \sim \mathcal N(\mu, \Sigma)RdRd\mathbb R^dZ+=max(0,Z)Z+=max(0,Z)Z_+ = \max(0, Z) Это происходит, например, потому что, если мы используем функцию активации ReLU внутри глубокой сети и предполагаем через CLT, что входы для данного уровня примерно нормальные, то это …

9 probability  distributions  normal-distribution  moments  censoring 

Я пытаюсь понять внутреннюю работу гамильтониана Монте-Карло (HMC), но не могу полностью понять ту часть, когда мы заменяем детерминистическую интеграцию времени предложением Метрополиса-Хастинга. Я читаю замечательную вводную статью Майкла Бетанкура « Концептуальное введение в гамильтониан Монте-Карло », поэтому я буду следовать той же записи, что и в ней. Фон Общая …

9 mcmc  monte-carlo  hmc 

Я встретил парадоксальное поведение так называемых «точных тестов» или «тестов перестановки», прототипом которых является тест Фишера. Вот. Представьте, что у вас есть две группы по 400 человек (например, 400 контрольных против 400 случаев) и ковариата с двумя модальностями (например, открытая / неэкспонированная). Есть только 5 разоблаченных людей, все во второй …

9 power  permutation-test  fishers-exact 

Предположим, что мы делаем игрушечный пример с градиентом приличия, минимизируя квадратичную функцию , используя фиксированный размер шага α = 0,03 . ( A = [ 10 , 2 ; 2 , 3 ] )ИксTхxTAxx^TAxα = 0,03α=0.03\alpha=0.03A = [ 10 , 2 ; 2 , 3 ]A=[10,2;2,3]A=[10, 2; 2, 3] Если …

9 r  machine-learning  optimization  gradient-descent