Вопросы с тегом «computational-statistics»

Я недавно прочитал сообщение от R-Bloggers, которое связывалось с этим сообщением в блоге от Джона Майлса Уайта о новом языке под названием Джулия . Джулия пользуется преимуществом компилятора, работающего точно в срок, который дает ему быстрое время выполнения и ставит его на тот же порядок скорости, что и C / …

161 r  computational-statistics  software  computing  julia 

Фон Я работаю в Центре сетевых операций, мы отслеживаем компьютерные системы и их производительность. Одним из ключевых показателей для мониторинга является количество посетителей \ клиентов, которые в настоящее время подключены к нашим серверам. Чтобы сделать это видимым, мы (команда Ops) собираем такие метрики, как данные временных рядов и рисуем графики. …

70 machine-learning  time-series  python  computational-statistics  anomaly-detection 

Похоже, что многие люди (в том числе и я) любят проводить предварительный анализ данных в Excel. Некоторые ограничения, такие как количество строк, разрешенных в электронной таблице, являются проблемой, но в большинстве случаев не делают невозможным использование Excel для работы с данными. Тем не менее, статья МакКаллоу и Хайзера практически кричит …

52 software  computational-statistics  excel 

Я обычно слышу о "обычных наименьших квадратах". Это наиболее широко используемый алгоритм, используемый для линейной регрессии? Есть ли причины использовать другой?

42 regression  least-squares  algorithms  computational-statistics  numerics 

Я работаю над изучением вероятности и статистики, прочитав несколько книг и написав некоторый код, и, моделируя броски монет, я заметил нечто, что показалось мне слегка противоречащим наивной интуиции. Если вы подбрасываете чистую монету раз, соотношение голов и хвостов сходится к 1 при увеличении , как и следовало ожидать. Но с …

28 probability  computational-statistics 

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто в прошлом году . Существует ли какой-либо инструмент командной строки, который принимает поток чисел (в формате ascii) из стандартного ввода и предоставляет основную описательную …

27 descriptive-statistics  computational-statistics  computing 

Точность определяется как: p = true positives / (true positives + false positives) Является ли это исправить , что, как true positivesи false positivesподход 0, точность приближается к 1? Тот же вопрос для отзыва: r = true positives / (true positives + false negatives) В настоящее время я выполняю статистический …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

У меня есть следующая гистограмма данных подсчета. И я хотел бы приспособить к этому дискретное распределение. Я не уверен, как я должен идти об этом. Должен ли я сначала наложить на гистограмму дискретное распределение, скажем, отрицательное биномиальное распределение, чтобы получить параметры дискретного распределения, а затем выполнить тест Колмогорова – Смирнова …

17 r  poisson-distribution  discrete-data  computational-statistics  negative-binomial 

Как и почему генераторы случайных чисел (ГСЧ) важны в вычислительной статистике? Я понимаю, что случайность важна при выборе выборок для многих статистических тестов, чтобы избежать смещения в отношении любой гипотезы, но есть ли другие области вычислительной статистики, где важны генераторы случайных чисел?

15 hypothesis-testing  monte-carlo  algorithms  random-generation  computational-statistics 

Стандартный градиентный спуск будет вычислять градиент для всего набора обучающих данных. for i in range(nb_epochs): params_grad = evaluate_gradient(loss_function, data, params) params = params - learning_rate * params_grad Для заранее определенного числа эпох мы сначала вычисляем вектор градиента weights_grad функции потерь для всего набора данных с нашими параметрами вектора параметров. Stochastic …

15 machine-learning  optimization  gradient-descent  computational-statistics  sgd 

Насколько я понимаю, приблизительные байесовские вычисления (ABC) и цепь Маркова Монте-Карло (MCMC) имеют очень похожие цели. Ниже я опишу свое понимание этих методов и то, как я воспринимаю различия в их применении к реальным данным. Приближенное байесовское вычисление ABC состоит из выборки параметра θθ\theta из предшествующего, посредством численного моделирования вычисляют …

15 bayesian  mcmc  computational-statistics 

Я знаю, что большинство из вас, вероятно, считают, что Документы Google по-прежнему являются примитивным инструментом. Это не Matlab или R и даже не Excel. Тем не менее, я сбит с толку мощью этого веб-программного обеспечения, которое просто использует возможности браузера (и совместимо со многими браузерами, которые работают совсем по-другому). Майк …

15 software  computational-statistics 

Как инженер-программист, меня интересуют такие темы, как статистические алгоритмы, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, байесовские сети, алгоритмы классификации, нейронные сети, цепочки Маркова, методы Монте-Карло и генерация случайных чисел. Лично мне не доставляло удовольствия работать на практике с любым из этих методов, но мне приходилось работать с программным обеспечением, которое под …

15 references  computational-statistics  computing 

Мне было бы интересно найти пути в R для эффективного обновления линейной модели при добавлении наблюдения или предиктора. У biglm есть возможность обновления при добавлении наблюдений, но мои данные достаточно малы, чтобы находиться в памяти (хотя у меня есть большое количество экземпляров для обновления). Есть способы сделать это голыми руками, …

15 r  regression  computational-statistics  linear-model 

Я анализирую набор данных, используя модель смешанных эффектов с одним фиксированным эффектом (условием) и двумя случайными эффектами (участник из-за дизайна объекта и пары). Модель была сгенерирована с lme4пакетом: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Затем я выполнил тест отношения правдоподобия этой модели по сравнению с моделью без фиксированного эффекта (условия) и получил значительную разницу. В …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology