Вопросы с тегом «intuition»

Каково распределение коэффициента детерминации или R в квадрате, R2R2R^2 , в линейной однофакторной множественной регрессии при нулевой гипотезе H0:β=0H0:β=0H_0:\beta=0 ? Как это зависит от количества предикторов kkk и количества выборок n>kn>kn>k ? Есть ли выражение для закрытой формы для режима этого распределения? В частности, у меня есть ощущение, что для …

26 regression  mathematical-statistics  r-squared  intuition 

Я знаю, что линейная регрессия может рассматриваться как «линия, которая расположена ближе всего ко всем точкам» : Но есть и другой способ увидеть это, визуализируя пространство столбцов как «проекцию на пространство, охватываемое столбцами матрицы коэффициентов» : Мой вопрос: в этих двух интерпретациях, что происходит, когда мы используем штрафованную линейную регрессию, …

26 regression  intuition  geometry 

Цитирование большого ответа Гун в Предположительно, исследователь однажды обратился к Фишеру с «незначительными» результатами, спросив его, что он должен делать, и Фишер сказал: «Иди и получи больше данных». С точки зрения Неймана-Пирсона, это явное хакерство, но есть ли смысл в подходе Фишера, чтобы получить больше данных?ппp

26 hypothesis-testing  p-value  intuition  philosophical 

Я пытаюсь лучше понять стандартное отклонение. Из того, что я понимаю, оно представляет собой среднее значение отличий набора наблюдений в наборе данных от среднего значения этого набора данных. Однако на самом деле он НЕ равен средним значениям различий, так как он придает больший вес наблюдениям дальше от среднего значения. Скажем, …

26 standard-deviation  intuition 

Скажем, я ел гамбургеры каждый вторник в течение многих лет. Можно сказать, что я ем гамбургеры в 14% случаев или что вероятность того, что я ем гамбургер в течение данной недели, составляет 14%. Каковы основные различия между вероятностями и пропорциями? Является ли вероятность ожидаемой пропорцией? Являются ли вероятности неопределенными и …

25 probability  intuition 

Это может быть трудно найти, но я хотел бы прочитать хорошо объясненный пример ARIMA, который использует минимальную математику расширяет обсуждение за пределы построения модели на использование этой модели для прогнозирования конкретных случаев использует графику, а также числовые результаты для характеристики соответствия прогнозных и фактических значений.

25 time-series  arima  intuition 

Оценка плотности окна Парцена описывается как p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh)p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh) p(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{1}{h^2} \phi \left(\frac{x_i - x}{h} \right) где - количество элементов в векторе, - вектор, - плотность вероятности , - размерность окна Парзена, а - оконная функция.x p ( x ) x h ϕnnnxxxp(x)p(x)p(x)xxxhhhϕϕ\phi Мои вопросы: В чем основное отличие оконной функции Парцена …

24 pdf  kernel-smoothing  intuition  density-estimation 

Я использовал принцип максимальной энтропии, чтобы оправдать использование нескольких дистрибутивов в различных условиях; однако мне еще не удалось сформулировать статистическую, а не теоретико-информационную интерпретацию максимальной энтропии. Другими словами, что означает максимизация энтропии в отношении статистических свойств распределения? Кто-нибудь сталкивался или, возможно, открыл для себя статистическую интерпретацию макс. распределение энтропии, которое …

23 distributions  entropy  intuition  information-theory  maximum-entropy 

Может ли кто-нибудь объяснить достаточно статистику в самых простых терминах? Я из инженерного образования, и я прошел через многое, но не смог найти интуитивного объяснения.

23 machine-learning  mathematical-statistics  intuition 

Я пытался развить интуитивное понимание теоремы Байеса с точки зрения априорной , апостериорной , вероятностной и предельной вероятности. Для этого я использую следующее уравнение: где представляет гипотезу или убеждение, а представляет данные или свидетельство. Я понял концепцию апостериор - это объединяющая сущность, которая сочетает в себе предшествующее убеждение и вероятность …

22 bayesian  likelihood  intuition 

Почему в «Методе моментов» мы приравниваем выборочные моменты к моментам совокупности для нахождения оценщика точек? Где за этим стоит логика?

21 intuition  method-of-moments 

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 

У нас много хороших дискуссий по поводу идеального разделения в логистической регрессии. Например, логистическая регрессия в R привела к идеальному разделению (феномен Хаука-Доннера). Что теперь? и модель логистической регрессии не сходится . Лично я все еще чувствую, что это не интуитивно понятно, почему это будет проблемой и почему добавление регуляризации …

20 logistic  generalized-linear-model  optimization  intuition  separation 

Я знаю определение симметричной положительно определенной (SPD) матрицы, но хочу понять больше. Почему они так важны, интуитивно понятно? Вот что я знаю. Что еще? Для заданных данных матрица Co-дисперсии является SPD. Ковариационная матрица является важной метрикой, см. Этот превосходный пост для интуитивного объяснения. Квадратичная форма является выпуклой, если SPD. Выпуклость …

20 mathematical-statistics  optimization  covariance-matrix  intuition  linear-algebra 

Интуитивно понятно, что среднее - это просто среднее из наблюдений. Разница заключается в том, насколько эти наблюдения отличаются от среднего значения. Я хотел бы знать, почему обратная дисперсия называется точностью. Какую интуицию мы можем извлечь из этого? И почему матрица точности так же полезна, как ковариационная матрица в многомерном (нормальном) …

20 normal-distribution  multivariate-analysis  terminology  intuition