Вопросы с тегом «self-study»

Обычное упражнение из учебника, курса или теста, используемое для занятий или самостоятельных занятий. Политика этого сообщества состоит в том, чтобы «предоставлять полезные советы» для таких вопросов, а не полные ответы.

14
Книги для самостоятельного изучения временных рядов?
Я начал с анализа временных рядов Гамильтона, но безнадежно потерян. Эта книга действительно слишком теоретическая, чтобы я мог учиться сам. У кого-нибудь есть рекомендации для учебника по анализу временных рядов, который подходит для самостоятельного изучения?

3
Пример: регрессия LASSO с использованием glmnet для двоичного результата
Я начинаю баловаться с использованием glmnetс LASSO регрессией , где мой результат представляет интерес дихотомический. Я создал небольшой фрейм данных ниже: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 


8
Подводные камни в анализе временных рядов
Я только начинаю самообучаться в анализе временных рядов. Я заметил, что есть ряд потенциальных ловушек, которые не применимы к общей статистике. Итак, опираясь на то, что общие статистические грехи? , Я бы хотел спросить: Каковы общие подводные камни или статистические грехи в анализе временных рядов? Это задумано как вики сообщества, …

3
Интерпретация логарифмически преобразованного предиктора и / или ответа
Мне интересно, имеет ли это значение при интерпретации того, являются ли логически преобразованными только зависимые, как зависимые, так и независимые, или только независимые переменные. Рассмотрим случай log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Я могу интерпретировать IV как процентное увеличение, но как это меняется, когда у меня есть log(DV) = …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

3
Обобщение закона повторных ожиданий
Я недавно столкнулся с этой личностью: E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E \left[ E \left(Y|X,Z \right) |X \right] =E \left[Y | X \right] Я, конечно, знаком с более простой версией этого правила, а именно, что но я не смог найти оправдания для его обобщение.E[E(Y|X)]=E(Y)E[E(Y|X)]=E(Y)E \left[ E \left(Y|X \right) \right]=E \left(Y\right) Я был бы признателен, если …

4
Принимая ожидание серии Тейлор (особенно остаток)
Мой вопрос касается попыток обосновать широко используемый метод, а именно, взять ожидаемое значение ряда Тейлора. Предположим, у нас есть случайная величина с положительным средним и дисперсией . Кроме того, у нас есть функция, скажем, .μ σ 2 log ( x )XXXμμ\muσ2σ2\sigma^2log(x)log⁡(x)\log(x) Выполняя разложение Тейлора вокруг среднего значения, мы получаем где, …

5
LDA против word2vec
Я пытаюсь понять, в чем сходство скрытого распределения Дирихле и word2vec для вычисления сходства слов. Как я понимаю, LDA отображает слова в вектор вероятностей скрытых тем, в то время как word2vec отображает их в вектор действительных чисел (относительно разложения по сингулярным точкам поточечной взаимной информации, см. О. Леви, Ю. Голдберг, …

9
Какова связь между и в этом сюжете?
Какова связь между и на следующем графике? На мой взгляд, есть отрицательные линейные отношения, но поскольку у нас много выбросов, отношения очень слабые. Я прав? Я хочу узнать, как мы можем объяснить графики рассеяния.XYYYИксXX

5
Изменит ли факт, что мой итальянский сын пойдет в начальную школу, ожидаемое количество итальянских детей, которые будут присутствовать в его классе?
Это вопрос, проистекающий из реальной ситуации, для которой я был искренне озадачен ее ответом. Мой сын должен начать начальную школу в Лондоне. Поскольку мы итальянцы, мне было любопытно узнать, сколько итальянских детей уже посещают школу. Я попросил об этом сотрудника приемной комиссии при подаче заявления, и она сказала мне, что …

6
Почему знаменатель оценки ковариации не должен быть n-2, а не n-1?
Знаменатель (несмещенной) оценки дисперсии равен поскольку имеется наблюдений и оценивается только один параметр.n−1n−1n-1nnn V(X)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)2n−1V(X)=∑i=1n(Xi−X¯)2n−1 \mathbb{V}\left(X\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)^{2}}{n-1} Кроме того, мне интересно, почему знаменатель ковариации не должен быть когда оцениваются два параметра?n−2n−2n-2 Cov(X,Y)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)(Yi−Y¯¯¯¯)n−1Cov(X,Y)=∑i=1n(Xi−X¯)(Yi−Y¯)n−1 \mathbb{Cov}\left(X, Y\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)\left(Y_{i}-\overline{Y}\right)}{n-1}

3
Как взять производную многомерной нормальной плотности?
Скажем, у меня есть многомерная нормальная плотность . Я хочу получить вторую (частичную) производную по . Не уверен, как взять производную от матрицы.N(μ,Σ)N(μ,Σ)N(\mu, \Sigma)μμ\mu Вики говорит, что нужно брать производный элемент за элементом внутри матрицы. Я работаю с приближением Лапласа Режим .logPN(θ)=logPN−12(θ−θ^)TΣ−1(θ−θ^).log⁡PN(θ)=log⁡PN−12(θ−θ^)TΣ−1(θ−θ^).\log{P}_{N}(\theta)=\log {P}_{N}-\frac{1}{2}{(\theta-\hat{\theta})}^{T}{\Sigma}^{-1}(\theta-\hat{\theta}) \>.θ^=μθ^=μ\hat\theta=\mu Мне дали как это случилось?Σ−1=−∂2∂θ2logp(θ^|y),Σ−1=−∂2∂θ2log⁡p(θ^|y),{\Sigma}^{-1}=-\frac{{{\partial }^{2}}}{\partial …

3
Что означает показатель по информационному критерию Акаике (AIC) для модели?
Я видел здесь несколько вопросов о том, что это значит с точки зрения непрофессионала, но они слишком непрофессиональны для моей цели здесь. Я пытаюсь математически понять, что означает оценка AIC. Но в то же время я не хочу строгого доказательства, которое заставило бы меня не видеть более важные моменты. Например, …

5
Найти ожидаемое значение с помощью CDF
Я собираюсь начать с того, что сразу скажу, что это домашнее задание. Я потратил пару часов на поиски ожидаемых значений и решил, что ничего не понимаю. Пусть имеет CDF . Найдите для тех значений для которых существует .XXXF(x)=1−x−α,x≥1F(x)=1−x−α,x≥1F(x) = 1 - x^{-\alpha}, x\ge1E(X)E(X)E(X)αα\alphaE(X)E(X)E(X) Я понятия не имею, как даже начать …

4
Является ли результат экзамена биномиальным?
Вот простой статистический вопрос, который мне дали. Я не совсем уверен, что понимаю это. X = количество набранных баллов на экзамене (множественный выбор и правильный ответ - одно очко). Распространен ли бином X? Ответ профессора был: Да, потому что есть только правильные или неправильные ответы. Мой ответ: Нет, потому что …

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.