Статистика и большие данные

Мой вопрос касается взаимосвязи между гипотезой эффективного кодирования, изложенной на странице Википедии об эффективных алгоритмах кодирования и обучения нейронной сети. Какова связь между гипотезой эффективного кодирования и нейронными сетями? Существуют ли какие-либо модели нейронных сетей, явно вдохновленные гипотезой эффективного кодирования? Или было бы справедливее сказать, что все алгоритмы обучения нейронной …

9 neural-networks  information-theory 

Может кто-нибудь сказать мне, почему я получаю разные результаты от Rвзвешенных наименьших квадратов и ручного решения с помощью матричной операции ? В частности, я пытаюсь вручную решить , где - диагональная матрица весов, - матрица данных, - ответ вектор. W A bWAx=WbWAx=Wb\mathbf W \mathbf A\mathbf x=\mathbf W \mathbf bWW\mathbf WAA\mathbf …

9 r  regression  least-squares  weighted-regression  weighted-data 

Мне нужен алгоритм для выборки усеченного полиномиального распределения. Это, Икс⃗ ∼ 1ZпИкс11… РИксККИкс1! … ХК!Икс→~1Zп1Икс1...пКИксКИкс1!...ИксК!\vec x \sim \frac{1}{Z} \frac{p_1^{x_1} \dots p_k^{x_k}}{x_1!\dots x_k!} где - нормализационная константа, имеет положительных компонент и . Я рассматриваю только значения в диапазоне .ZZZИкс⃗ Икс→\vec xККk∑ хя= пΣИксязнак равноN\sum x_i = nИкс⃗ Икс→\vec{x}a⃗ ≤ х⃗ ≤ …

9 algorithms  multinomial  random-generation 

Количество несчастных случаев в день - это случайная переменная Пуассона с параметром , в 10 случайно выбранных дней число несчастных случаев было отмечено как 1,0,1,1,2,0,2,0,0,1, что будет быть беспристрастным оценщиком ?e λλλ\lambdaеλeλe^{\lambda} Я попытался сделать это следующим образом: мы знаем, что , но . Тогда каков будет требуемый объективный оценщик?Е( …

9 self-study  estimation  poisson-distribution 

Мой друг недавно спросил, что же такого обычного, в отношении наименьших квадратов. Похоже, мы ни к чему не привели в обсуждении. Мы оба согласились, что OLS является частным случаем линейной модели, она имеет много применений, хорошо известна и является частным случаем многих других моделей. Но действительно ли это все? Поэтому …

9 regression  linear-model  least-squares  terminology 

По центральной предельной теореме функция плотности вероятности суммы больших независимых случайных величин стремится к нормали. Поэтому можно ли сказать, что сумма большого числа независимых случайных величин Коши также является нормальной?

9 random-variable  central-limit-theorem  cauchy 

Мой вопрос вкратце: есть ли способы улучшить время работы R MICE (вменение данных)? Я работаю с набором данных (30 переменных, 1,3 миллиона строк), который содержит (совершенно случайно) недостающие данные. Около 8% наблюдений примерно в 15 из 30 переменных содержат НК. Чтобы вложить недостающие данные, я запускаю функцию MICE, часть пакета …

9 r  multiple-imputation  mice 

В известном эксперименте Фишера наблюдаемый является количеством скорректированного отгаданнога чашки имеющим два виду чашки и . Обычно интересно вычислить критическую область, чтобы отвергнуть нулевую гипотезу (дама случайным образом угадывает), учитывая размер теста . Это легко сделать с помощью гипергеометрического распределения. Таким же образом я могу вычислить размер теста с учетом …

9 hypothesis-testing  power  fishers-exact 

Я привык знать "степени свободы" как , где у вас есть линейная модель \ mathbf {y} = \ mathbf {X} \ boldsymbol {\ beta} + \ boldsymbol {\ epsilon} с \ mathbf {y } \ in \ mathbb {R} ^ n , \ mathbf {X} \ in M_ {n \ …

9 t-test  degrees-of-freedom 

Хорошо известно, что случайная величина, являющаяся гамма-распределением с параметром целочисленной формы kКk, эквивалентна сумме квадратов kКk нормально распределенных случайных величин. Но что я могу сказать о гамма-распределенной случайной переменной с нецелым kКk ? Есть ли вообще какая-то другая интерпретация, кроме гамма-распределения?

9 probability  gamma-distribution 

Я делаю домашнюю работу по деревьям принятия решений, и один из вопросов, на которые я должен ответить, это «Почему оценки построены из предвзятых деревьев, и как мешки помогают уменьшить их дисперсию?». Теперь я знаю, что переоснащенные модели, как правило, имеют очень низкий уклон, потому что они пытаются уместить все точки …

9 cart  bias 

Может кто-нибудь сказать мне, как смоделировать , где , используя подбрасывание монеты (столько раз, сколько вам нужно) с ?Bernoulli(ab)Bernoulli(ab)\mathrm{Bernoulli}\left({a\over b}\right)a,b∈Na,b∈Na,b\in \mathbb{N}P(H)=pP(H)=pP(H)=p Я думал об использовании выборки отклонения, но не мог прибить это.

9 probability  simulation  bernoulli-distribution  rejection-sampling 

Есть ли математическая связь между: косинусное сходство двух векторов и , иA Bsim(A,B)sim⁡(A,B)\operatorname{sim}(A, B)AAABBB косинусное сходство для и , неравномерно масштабированное с помощью заданной матрицы ? Здесь - заданная диагональная матрица с неравными элементами на диагонали.A Bsim(MA,MB)sim⁡(MA,MB)\operatorname{sim}(MA, MB)AAABBBМMMMMMM Я попытался просмотреть вычисления, но не смог найти простую / интересную ссылку …

9 linear-algebra  cosine-similarity 

В настоящее время я смотрю на статью о модели случайных эффектов процесса Дирихле, и спецификация модели выглядит следующим образом: где - параметр масштаба и является базовой мерой. Позже в статье предлагается интегрировать функцию по базовой мере например Базовая мера в процессе Дирихле - это cdf или pdf? Что произойдет, если …

9 bayesian  dirichlet-distribution  dirichlet-process  nonparametric-bayes  measure-theory 

Я ищу ресурсы (не обязательно одну книгу), которые бы охватывали некоторые из наиболее сложных случаев экспериментального проектирования и статистического анализа. Некоторые из случаев, которые я хотел бы охватить: 1. Случаи, когда единицы рандомизации отличаются от единиц анализа Пример: у меня есть платформа электронной коммерции с M продавцами и N покупателями. …

9 references  experiment-design