Вопросы с тегом «definition»

У меня есть простой вопрос относительно «условной вероятности» и «вероятности». (Я уже рассмотрел этот вопрос здесь, но безрезультатно.) Это начинается со страницы Википедии о вероятности . Они говорят это: Вероятность набора значений параметров, & θθ\theta , учитывая исходы xxx , равна вероятности наблюдаемых результатов этих данных тех значения параметров, то …

26 probability  bayesian  conditional-probability  likelihood  definition 

В статистическом выводе упоминается проблема 9.6b, «Область самой высокой плотности (HDR)». Однако я не нашел определения этого термина в книге. Один подобный термин - Высшая Задняя Плотность (HPD). Но это не вписывается в этот контекст, так как 9.6b ничего не упоминает о предыдущем. И в предлагаемом решении это только говорит …

23 confidence-interval  estimation  definition  credible-interval  highest-density-region 

Я изо всех сил пытаюсь понять концепцию смещения в контексте анализа линейной регрессии. Каково математическое определение смещения? Что именно является предвзятым и почему / как? Наглядный пример?

21 regression  terminology  bias  definition 

В классической статистике есть определение, что статистика TTT набора данных определена как полная для параметра которого невозможно сформировать несмещенную оценку из нее нетривиально. То есть, единственный способ иметь для всех , чтобы иметь быть почти наверняка.y1,…,yny1,…,yny_1, \ldots, y_nθθ\theta000Eh(T(y))=0Eh(T(y))=0E h(T (y )) = 0θθ\thetahhh000 Есть ли за этим интуиция? Похоже, это …

21 mathematical-statistics  intuition  unbiased-estimator  definition  complete-statistics 

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 

Таким образом, в нормальном распределении у нас есть два параметра: среднее значение и дисперсия . В книге « Распознавание образов и машинное обучение» внезапно появляется гиперпараметр в терминах регуляризации функции ошибок.μμ\muσ2σ2\sigma^2λλ\lambda Какие гиперпараметры? Почему они названы таковыми? И как они интуитивно отличаются от параметров в целом?

19 terminology  definition  parameterization  hyperparameter 

Я читаю статью, в которой авторы ведут от обсуждения оценки максимального правдоподобия к теореме Байеса, якобы в качестве введения для начинающих. Как пример вероятности, они начинаются с биномиального распределения: p(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,\theta) = \binom{n}{x}\theta^x(1-\theta)^{n-x} а затем войти обе стороны ℓ(θ|x,n)=xln(θ)+(n−x)ln(1−θ)ℓ(θ|x,n)=xln⁡(θ)+(n−x)ln⁡(1−θ)\ell(\theta|x, n) = x \ln (\theta) + (n-x)\ln (1-\theta) с обоснованием того, что: …

19 bayesian  likelihood  definition  philosophical 

Каково определение симметричного распределения? Кто-то сказал мне, что случайная величина пришла из симметричного распределения тогда и только тогда, когда и имеют одинаковое распределение. Но я думаю, что это определение отчасти верно. Потому что я могу представить контрпример и . Очевидно, что оно имеет симметричное распределение, но и имеют разное распределение! …

19 distributions  definition  symmetry 

Предположим есть вектор , который максимизирует дисперсию проекции данных с конструкцией матрицы .uuuXXX Теперь я видел материалы , которые относятся в качестве (первого) основного компонента данных, который также является собственным вектором с наибольшим собственным значением.uuu Однако я также видел, что основным компонентом данных является .XuXuX u Очевидно, и разные вещи. …

18 pca  terminology  definition 

Является ли «предел погрешности» таким же, как «стандартная ошибка»? (Простой) пример, иллюстрирующий разницу, был бы великолепен!

18 definition 

Какова разница между и ?E ( X | Y ) E(X|Y)E(X|Y)E ( X | Y = y )E(X|Y=y)E(X|Y=y) Раньше функция Yyy а последняя функция Иксxx ? Это так запутанно ..

18 conditional-expectation  notation  definition 

Сейчас я учусь на первом курсе по статистике. Меня смущает термин «тестовая статистика». В следующем (я видел это в некоторых учебниках), похоже, является конкретным значением, рассчитанным по конкретному образцу. TTtт = х¯¯¯- μ0з / п--√Tзнак равноИкс¯-μ0s/N t=\frac{\overline{x} - \mu_0}{s / \sqrt{n}} Однако в следующем (я видел это в некоторых других …

17 hypothesis-testing  t-test  random-variable  definition 

Похоже, что определение контролируемого обучения является подмножеством обучающего обучения с особым типом функции вознаграждения, основанной на помеченных данных (в отличие от другой информации в среде). Это точное изображение?

16 machine-learning  terminology  reinforcement-learning  supervised-learning  definition 

В моей работе, когда люди ссылаются на «среднее» значение набора данных, они обычно ссылаются на среднее арифметическое (то есть «среднее» или «ожидаемое значение»). Если бы я указал среднее геометрическое , люди, вероятно, подумали бы, что я глупый или бесполезный, так как определение «среднего» известно заранее. Я пытаюсь определить, есть ли …

16 median  definition 

В литературе по нейронным сетям часто встречается слово «тензор». Это отличается от вектора? А из матрицы? У вас есть конкретный пример, который разъясняет его определение? Я немного запутался в его определении. Википедия не помогает, и иногда у меня складывается впечатление, что ее определение зависит от конкретной используемой среды машинного обучения …

16 neural-networks  terminology  definition  tensor