Статистика и большие данные

Я пытаюсь понять очень основную концепцию стандартного отклонения. Из формулыσ=∑i=1n(xi−μ)2N−−−−−−−−−−⎷σ=∑i=1n(xi−μ)2N\sigma= \sqrt{ \dfrac{ \sum\limits_{i=1}^n (x_i-\mu)^2} N } Я не могу понять, почему мы должны вдвое сократить население "N", то есть, почему мы хотим взять когда мы не делали ? Разве это не искажает население, которое мы рассматриваем? N 2N−−√N\sqrt{N}N2N2{N^2} Не должно …

9 standard-deviation 

Я пытался получить некоторую интуицию для регрессии Гауссова процесса, поэтому я сделал простую 1D игрушечную задачу, чтобы попробовать. Я взял в качестве входных данных, а y i = { 1 , 4 , 9 } в качестве ответов. («Вдохновленный» от y = x 2 )Икся= { 1 , 2 , …

9 regression  gaussian-process 

У меня трудности с пониманием одного объяснения логистической регрессии. Логистический регресс находится между температурой и рыбой, которая умирает или не умирает. Наклон логистической регрессии составляет 1,76. Тогда вероятность того, что рыба погибнет, увеличится в разы до exp (1,76) = 5,8. Другими словами, вероятность того, что рыба погибнет, увеличивается в 5,8 …

9 logistic  odds-ratio  odds 

Популяция r-квадрат может быть определена исходя из фиксированных или случайных оценок:ρ2ρ2\rho^2 Фиксированные оценки: размер выборки и конкретные значения предикторов остаются фиксированными. Таким образом, представляет собой долю дисперсии, объясняемой в результате уравнением регрессии населения, когда значения предикторов поддерживаются постоянными.ρ2еρf2\rho^2_f Случайные оценки: конкретные значения предикторов взяты из распределения. Таким образом, относится к …

9 regression  estimation  r-squared 

Мой основной вопрос: что такое адаптивная связка? У меня есть слайды из презентации (к сожалению, я не могу спросить автора слайдов) об адаптивных связках, и я не понимаю, что это означает, соответственно. для чего это хорошо? Вот слайды: Затем слайды продолжаются с тестом точки изменения. Мне интересно, что это такое …

9 data-visualization  copula 

Каковы отношения и различия между статистической теорией обучения и вычислительной теорией обучения ? Они о той же теме? Решить те же проблемы и использовать те же методы? Например, первый говорит, что это теория предсказания (регрессия, классификация, ...).

9 machine-learning  statistical-learning  artificial-intelligence 

Я работаю над разработкой модели для прогнозирования общих продаж продукта. У меня есть около полутора лет данных о бронировании, поэтому я могу провести стандартный анализ временных рядов. Однако у меня также есть много данных о каждой «возможности» (потенциальной продаже), которая была либо закрыта, либо потеряна. «Возможности» развиваются вдоль этапов трубопровода, …

9 predictive-models  forecasting  econometrics 

Предположим, мы хотим сделать вывод о ненаблюдаемой реализации случайной величины , которая обычно распределяется со средним значением и дисперсией . Предположим, есть еще одна случайная переменная (ненаблюдаемая реализация которой мы аналогично назовем ), которая обычно имеет среднее значение и дисперсию . Пусть - ковариация и .~ х μ х σ …

9 meta-analysis 

Я хотел бы понять использование моделирования Монте-Карло в chisq.test()функции в R. У меня есть качественная переменная, которая имеет 128 уровней / классов. Мой размер выборки составляет 26 (я не смог выбрать больше «отдельных лиц»). Поэтому очевидно, что у меня будет несколько уровней с 0 «индивидуумами». Но дело в том, что …

9 r  chi-squared  monte-carlo 

Я надеюсь, что это правильное место, чтобы спросить, если не стесняйтесь перенести его на более подходящий форум. Я довольно долго размышлял о том, как обрабатывать неквадратные интегрируемые функции с помощью интеграции Монте-Карло. Я знаю, что MC все еще дает правильную оценку, но ошибка нереальна (расходится?) Для такого рода функций. Давайте …

9 monte-carlo  numerical-integration 

Фон В статье Эпштейна (1991): При получении суточных климатологических значений из среднемесячных значений приводятся формулировка и алгоритм расчета интерполяции Фурье для периодических и равномерно распределенных значений. В статье цель состоит в том, чтобы получить ежедневные значения из месячных средних значений путем интерполяции. Короче говоря, предполагается, что неизвестные дневные значения могут …

9 r  interpolation  fourier-transform 

У меня есть прекрасная randomForestклассификационная модель, которую я хотел бы использовать в приложении, которое предсказывает класс нового случая. В новом случае неизбежно отсутствуют значения. Прогноз не будет работать как таковой для АН. Как мне тогда это сделать? data(iris) # create first the new case with missing values na.row<-45 na.col<-c(3,5) case.na<-iris[na.row,] …

9 r  random-forest  prediction  missing-data 

x1…xa,y1…ybx1…xa,y1…ybx_1 \ldots x_a,y_1 \ldots y_b+1+1+1−1−1-1S=∑i,jxi×yjS=∑i,jxi×yjS = \sum_{i,j} x_i\times y_jP(|S|&gt;t)P(|S|&gt;t)P(|S| > t)2e−ctmax(a,b)2e−ctmax(a,b)2e^{-\frac{ct}{\max(a,b)}}cccуниверсальная константа. Это достигается путем ограничения вероятности Pr(|x1+⋯+xn|&lt;t√)Pr(|x1+⋯+xn|&lt;t)Pr(|x_1 + \dots + x_n|<\sqrt{t}) и Pr(|y1+⋯+yn|&lt;t√)Pr(|y1+⋯+yn|&lt;t)Pr(|y_1 + \dots + y_n|<\sqrt{t}) путем применения простых черновских оценок. Могу ли я надеяться получить что-то, что значительно лучше, чем этот предел? Для начала я могу хотя …

9 probability  random-variable  bernoulli-distribution 

Если - это распределения Пуассона с параметром я определил, что максимальная оценка вероятности равна для данных . Поэтому мы можем определить соответствующий оценщик Мой вопрос: как бы вы определили дисперсию этой оценки? &amp; beta ; &amp; beta ; ( к 1 , ... , K п ) = 1К1, …

9 variance  maximum-likelihood  poisson-distribution 

Читая Википедию о каноническом корреляционном анализе (CCA) для двух случайных векторов и , мне стало интересно, совпадает ли анализ основных компонентов (PCA) с CCA, когда ?Y X = YXXXYYYX=YX=YX=Y

9 pca  multivariate-analysis  canonical-correlation