Вопросы с тегом «theory»

В основном теоретический вопрос. Есть ли примеры ненормальных распределений, у которых первые четыре момента равны нормальным? Могут ли они существовать в теории?

19 normal-distribution  skewness  moments  theory  kurtosis 

Я прочитал эту ветку , и мне кажется, что можно сказать, что: статистика = индукция? вероятность = вычет? Но мне интересно, могут ли быть еще какие-то подробности по сравнению, которое я пропускаю. Например, статистика равна индукции, или это только частный случай? Кажется, что вероятность - это частный случай дедукции (поскольку …

17 probability  theory 

Этот вопрос был вдохновлен двумя недавними взаимодействиями, которые у меня были: одно здесь, в резюме , другое на economics.se. Там, я отправил ответ на известный «Конверт парадокса» (заметьте, не как на «правильный ответ» , но в качестве ответа , вытекающих из конкретных предположений о структуре ситуации). Через некоторое время пользователь …

16 bayesian  mathematical-statistics  prior  theory  philosophical 

Какие теоретические подходы к причинности я должен знать как прикладной статистик / эконометрик? Я знаю (очень немного) Причинно-следственная модель Неймана – Рубина (и Рой , Гавелмо и т. Д.) Работа Перла о причинности Причинность Грейнджера (хотя и менее ориентированная на лечение) Какие концепции мне не хватает или мне следует знать? …

16 machine-learning  causality  theory  treatment-effect 

Я сталкивался с некоторыми основными способами измерения сложности нейронных сетей: Наивный и неформальный: подсчитайте количество нейронов, скрытых нейронов, слоев или скрытых слоев VC-измерение (Эдуардо Д. Сонтаг [1998] "VC-измерение нейронных сетей" [ pdf ].) Конечно-гранулированная и асимптотическая вычислительная сложность измеряется эквивалентностью TC0dTCd0TC^0_d . Есть ли другие альтернативы? Это предпочтительно: Если показатель …

16 neural-networks  theory  vc-dimension  pac-learning 

Есть ли хорошие книги, в которых объясняются такие важные понятия теории вероятностей, как функции распределения вероятностей и кумулятивные функции распределения? Пожалуйста, избегайте ссылок на такие книги, как «Математическая статистика и анализ данных» Джона Райса, которые начинаются с простых концепций перестановок, а затем внезапно (во 2-й главе) совершают скачок, предполагая знания …

16 probability  self-study  distributions  references  theory 

Тесты перестановки (также называемые тестом рандомизации, тестом повторной рандомизации или точным тестом) очень полезны и оказываются полезными, когда предположение о нормальном распределении, требуемое, например, t-testне выполняется, и когда преобразование значений путем ранжирования непараметрическое тестирование, как, Mann-Whitney-U-testможет привести к потере большего количества информации. Тем не менее, одно и только одно предположение …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Рассмотрим решение Джейнса к парадоксу Бертрана с использованием принципа безразличия . Почему подобный аргумент не применим к парадоксу Бореля-Колмогорова ? Есть ли что-то не так с утверждением, что, поскольку проблема не определяет ориентацию сферы, вращение сферы не должно влиять на итоговое распределение, полученное выбранным ограничивающим процессом?

15 theory  paradox 

Контекст : Я хочу , чтобы нарисовать линию в диаграмме рассеяния , что не появляется параметрическими, поэтому я использую geom_smooth()в ggplotв R. Он автоматически возвращает geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning 

Я только что рассказал об искусственных нейронных сетях на курсе машинного обучения Coursera, и я хотел бы узнать больше теории за ними. Я нахожу мотивацию, что они подражают биологии, несколько неудовлетворительно. На первый взгляд кажется, что на каждом уровне мы заменяем ковариаты линейной комбинацией их. Делая это многократно, мы учитываем …

13 machine-learning  neural-networks  theory 

Представьте, что исследователь исследует набор данных и запускает 1000 различных регрессий, и он обнаруживает одну интересную связь между ними. Теперь представьте, что другой исследователь с такими же данными запускает всего 1 регрессию, и оказывается, что это тот же самый, что другой исследователь взял 1000 регрессий, чтобы найти. Исследователь 2 не …

12 bayesian  multiple-regression  multiple-comparisons  inference  theory 

Я искал теоретические основы для выбора метода (примечание: не выбор модели) и нашел очень мало систематической, математически мотивированной работы. Под «выбором метода» я подразумеваю основу для различения подходящего (или лучшего, оптимального) метода по отношению к проблеме или типу проблемы. То, что я обнаружил, является существенным, хотя и частичным, работа над …

11 machine-learning  methodology  theory 

Я столкнулся с вопросом об интервью для работы, на которой интервьюер спросил меня, предположим, что ваш очень низок (от 5 до 10%) для модели ценовой эластичности. Как бы вы решили этот вопрос?R2R2R^2 Я не мог думать ни о чем другом, кроме того факта, что я буду проводить регрессионную диагностику, чтобы …

10 regression  self-study  theory 

Я пытаюсь написать сценарий R для имитации повторяющихся экспериментов интерпретации 95% доверительного интервала. Я обнаружил, что он переоценивает долю случаев, когда истинная популяционная ценность доли содержится в 95% ДИ выборки. Не большая разница - около 96% против 95%, но это, тем не менее, меня заинтересовало. Моя функция берет выборку samp_nиз …

9 r  confidence-interval  binomial  theory 

Я встречал это предложение, читая статью на sciencemag.org . В конце были включены ответы только от 7600 исследователей в 12 странах, потому что остальные данные не считались статистически значимыми. Это правильный способ исследования? Оставить результаты, потому что они не считались статистически значимыми?

9 statistical-significance  sampling  outliers  theory