Przeczytałem następujące posty dotyczące sprawdzania poprawności krzyżowania zagnieżdżonego i wciąż nie jestem w 100% pewien, co mam zrobić z wyborem modelu za pomocą sprawdzania poprawności krzyżowania zagnieżdżonego: Zagnieżdżone sprawdzanie poprawności wyboru modelu Wybór modelu i walidacja...
Dowiedziałem się o modelu proporcjonalnego hazardu Coxa. Mam dużo doświadczenia okucia modele regresji logistycznej, a więc budować modele intuicji Byłem porównujące dopasowuje się stosując coxphod R „przetrwania” ze modele regresji logistycznej dopasowuje się stosując glmprzy...
Czy możesz podać przykład estymatora MLE średniej stronniczości? Nie szukam przykładu, który ogólnie łamie estymatory MLE, naruszając warunki regularności. Wszystkie przykłady, które widzę w Internecie, odnoszą się do wariancji i nie mogę znaleźć niczego związanego ze...
Ty i ja decydujemy się zagrać w grę, w której na zmianę podrzucamy monetę. Pierwszy gracz, który rzuci łącznie 10 głów, wygrywa. Oczywiście istnieje spór o to, kto powinien iść pierwszy. Symulacje tej gry pokazują, że gracz, który przerzuca pierwszy, wygrywa o 6% więcej niż gracz, który przerzuca...
Chciałbym wygenerować próbki z zdefiniowanego tutaj niebieskiego regionu: Naiwnym rozwiązaniem jest stosowanie próbkowania odrzucania w jednostce kwadratowej, ale zapewnia to jedynie wydajność 1−π/41-π/41-\pi/4 (~ 21,4%). Czy jest jakiś sposób na bardziej efektywne próbkowanie?...
Standardowa definicja wartości odstającej dla wykresu Box i Whisker to punkty spoza zakresu , gdzie I Q R = Q 3 - Q 1 i Q 1 to pierwszy kwartyl i Q 3 to trzeci kwartyl danych.{Q1−1.5IQR,Q3+1.5IQR}{Q1−1.5IQR,Q3+1.5IQR}\left\{Q1-1.5IQR,Q3+1.5IQR\right\}IQR=Q3−Q1IQR=Q3−Q1IQR= Q3-Q1Q1Q1Q1Q3Q3Q3 Jaka...
Nie rozumiem, jaka dokładnie jest różnica między prognozami „w próbie” i „poza próbą”? Prognoza w próbie wykorzystuje podzbiór dostępnych danych do prognozowania wartości poza okresem szacowania. Prognoza poza próbą wykorzystuje zamiast tego wszystkie dostępne dane. Czy są one prawidłowe ? Bardzo...
Załóżmy, że mamy próbki dwóch niezależnych zmiennych losowych Bernoulliego, Ber(θ1)Ber(θ1)\mathrm{Ber}(\theta_1) i Ber(θ2)Ber(θ2)\mathrm{Ber}(\theta_2) . Jak udowodnimy, że (X¯1−X¯2)−(θ1−θ2)θ1(1−θ1)n1+θ2(1−θ2)n2−−−−−−−−−−−−−−√→dN(0,1)(X¯1−X¯2)−(θ1−θ2)θ1(1−θ1)n1+θ2(1−θ2)n2→dN(0,1)\frac{(\bar...
Regresja beta (tj. GLM z rozkładem beta i zwykle funkcją logit link) jest często zalecana do radzenia sobie ze zmienną zależną od odpowiedzi przyjmującą wartości od 0 do 1, takie jak ułamki, stosunki lub prawdopodobieństwa: Regresja dla wyniku (stosunek lub ułamek) od 0 do 1 . Zawsze jednak...
Zadano mi to pytanie pewnego dnia i nigdy wcześniej go nie rozważałem. Moja intuicja wynika z zalet każdego estymatora. Maksymalne prawdopodobieństwo występuje najlepiej, gdy jesteśmy pewni procesu generowania danych, ponieważ w przeciwieństwie do metody momentów wykorzystuje wiedzę o całej...
Mam zestaw 150 funkcji, a wiele z nich jest ze sobą bardzo skorelowanych. Moim celem jest przewidzenie wartości zmiennej dyskretnej, której zakres wynosi 1-8 . Mój rozmiar próbki wynosi 550 i używam 10-krotnej walidacji krzyżowej. AFAIK, wśród metod regularyzacji (Lasso, ElasticNet i Ridge), Ridge...
Przeglądam następujący blog na sieci neuronowej LSTM: http://machinelearningmastery.com/understanding-stateful-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/ Autor przekształca wektor wejściowy X jako [próbki, przedziały czasowe, cechy] dla różnych konfiguracji LSTM. Autor pisze Rzeczywiście,...
Jeśli mój jednostronny wynik testu t jest znaczący, ale wielkość próbki jest niewielka (np. Poniżej 20 lub więcej), czy nadal mogę ufać temu wynikowi? Jeśli nie, w jaki sposób mam postępować i / lub interpretować ten
Powszechnie wiadomo, że regresja liniowa z karą jest równoważna znalezieniu oszacowania MAP przy danym przed Gaussa współczynników. Podobnie użycie kary jest równoważne z użyciem rozkładu Laplace'a jako wcześniejszego.l2l2l^2l1l1l^1 Często zdarza się, że używa się ważonej kombinacji regularyzacji...
W praktyce powszechne jest stosowanie standardowego testu T do sprawdzenia znaczenia współczynnika regresji liniowej. Mechanika obliczeń ma dla mnie sens. Dlaczego rozkład T można wykorzystać do modelowania standardowej statystyki testowej stosowanej w testowaniu hipotez regresji liniowej?...
Korzystam z Lasso do wyboru funkcji w relatywnie niskim wymiarze (n >> p). Po dopasowaniu modelu Lasso chcę użyć zmiennych towarzyszących o niezerowych współczynnikach, aby dopasować model bez kary. Robię to, ponieważ chcę obiektywnych szacunków, których Lasso nie może mi podać. Chciałbym...
Podano 6 granic decyzji poniżej. Granice decyzyjne to fioletowe linie. Kropki i krzyżyki to dwa różne zestawy danych. Musimy zdecydować, który z nich jest: Liniowy SVM Jądro SVM (jądro wielomianowe rzędu 2) Perceptron Regresja logistyczna Sieć neuronowa (1 ukryta warstwa z 10 rektyfikowanymi...
Szukam nieinformacyjnych priorytetów dla dystrybucji beta do pracy z procesem dwumianowym (Hit / Miss). Na początku myślałem o użyciu α=1,β=1α=1,β=1\alpha=1, \beta=1 które generują jednolity plik PDF, lub Jeffrey przed α=0.5,β=0.5α=0.5,β=0.5\alpha=0.5, \beta=0.5 . Ale tak naprawdę szukam priorów,...
Solidna metoda PCA (opracowana przez Candes i in. 2009 lub jeszcze lepiej Netrepalli i in. 2014 ) jest popularną metodą wykrywania zmiennych odstających na wielu odmianach , ale odległość Mahalanobisa można również zastosować do detekcji wartości odstających, biorąc pod uwagę solidną, regularną...
Śledzę AW van der Vaarta, statystyki asymptotyczne (1998). Mówi o eksperymentach statystycznych, twierdząc, że różnią się one od modelu statystycznego, ale nie definiuje żadnego z nich. Moje pytanie: Czym jest (1) eksperyment statystyczny, (2) model statystyczny i (3) jaki jest kluczowy składnik,...