Myślenie o wykorzystaniu rekurencyjnych sieci neuronowych do prognozowania szeregów czasowych. Zasadniczo wdrażają rodzaj uogólnionej nieliniowej auto-regresji, w porównaniu do modeli ARMA i ARIMA, które wykorzystują liniową auto-regresję. Jeśli wykonujemy nieliniową autoregresję, czy nadal...
Widziałem tę listę tutaj i nie mogłem uwierzyć, że istnieje tak wiele sposobów rozwiązania najmniejszych kwadratów. „Normalne równania” na Wikipedii wydawał się być dość prosty sposób do α^β^=y¯−β^x¯,=∑ni=1(xi−x¯)(yi−y¯)∑ni=1(xi−x¯)2α^=y¯−β^x¯,β^=∑i=1n(xi−x¯)(yi−y¯)∑i=1n(xi−x¯)2 {\displaystyle...
Próbuję wypracować sposób przeprowadzenia testu hipotez regresji liniowej (hipoteza zerowa nie koreluje). Wydaje się, że każdy przewodnik i strona na temat, na które natrafiam, używa testu t-testowego. Ale nie rozumiem, co tak naprawdę oznacza test t dla regresji liniowej. Test t, o ile nie mam...
Dlaczego litera Q została wybrana w imieniu Q-learningu? Większość liter jest wybieranych jako skrót, na przykład oznacza ππ\pistrategię, a vvv oznacza wartość. Ale nie sądzę, że Q jest skrótem dowolnego
Przeszkoliłem model regresji liniowej, używając zestawu zmiennych / cech. A model ma dobrą wydajność. Zrozumiałem jednak, że nie ma zmiennej o dobrej korelacji z przewidywaną zmienną. Jak to jest
Dyskutowałem z moim profesorem statystycznym na temat „normalnych rozkładów”. Uważam, że aby naprawdę uzyskać rozkład normalny, trzeba mieć średnią = mediana = tryb, wszystkie dane muszą być zawarte pod krzywą dzwonową i idealnie symetryczne wokół średniej. Dlatego technicznie praktycznie nie ma...
Mówi się, że estymatory regresji karnej, takie jak LASSO i kalenica, odpowiadają estymatorom bayesowskim z pewnymi priorytetami. Wydaje mi się (ponieważ nie wiem wystarczająco dużo na temat statystyki bayesowskiej), że dla ustalonego parametru strojenia istnieje konkretny wcześniejszy...
Istnieje wiele postów na blogach, filmów na YouTube itp. O pomysłach spakowania lub ulepszenia drzew. Z mojego ogólnego zrozumienia wynika, że pseudo kod dla każdego z nich to: Parcianka: Weź N losowych próbek x% próbek i y% funkcji Dopasuj swój model (np. Drzewo decyzyjne) do każdego z...
Właśnie miałem egzamin, w którym przedstawiono nam dwie zmienne. W grze dyktatorskiej, w której dyktator otrzymuje 100 USD i może sam zdecydować, ile wysłać lub zatrzymać dla siebie, istniała dodatnia korelacja między wiekiem a ilością pieniędzy, które uczestnicy postanowili zatrzymać. Uważam, że...
Przeczytałem niezliczoną liczbę postów na tej stronie, które są niezwykle przeciwne stosowaniu stopniowego wyboru zmiennych przy użyciu dowolnego kryterium, niezależnie od tego, czy będzie to oparte na wartościach p, AIC, BIC itp. Rozumiem, dlaczego te procedury są ogólnie dość kiepskie w doborze...
Chciałbym zbudować algorytm, który byłby w stanie analizować dowolne szeregi czasowe i „automatycznie” wybierać najlepszą tradycyjną / statystyczną metodę prognozowania (i jej parametry) dla analizowanych danych szeregów czasowych. Czy można by zrobić coś takiego? Jeśli tak, czy możesz dać mi...
Kontekst: W 8-szkolnym przykładzie Gelmana (analiza danych bayesowskich, wydanie 3, rozdz. 5.5) istnieje osiem równoległych eksperymentów w 8 szkołach testujących efekt coachingu. Każdy eksperyment daje oszacowanie skuteczności coachingu i związanego z nim błędu standardowego. Następnie autorzy...
Czy możemy podać obrazy o zmiennej wielkości jako dane wejściowe do splotowej sieci neuronowej w celu wykrywania obiektów? Jeśli to możliwe, jak możemy to zrobić? Ale jeśli spróbujemy przyciąć obraz, stracimy część obrazu i jeśli spróbujemy zmienić jego rozmiar, wówczas jasność obrazu zostanie...
Mam zmienną numeryczną, która okazuje się nieistotna w wielowymiarowym modelu regresji logistycznej. Kiedy jednak podzielę go na grupy, nagle staje się znaczący. Jest to dla mnie bardzo sprzeczne z intuicją: kategoryzując zmienną, podajemy pewne informacje. Jak to może...
Czy ktoś zna dobry artykuł przeglądowy do literatury statystycznej na temat regresji nieliniowej? Interesują mnie przede wszystkim wyniki spójności i asymptotyki. Szczególnie interesujący jest model yit=m(xit,θ)+ϵit,yit=m(xit,θ)+ϵit,y_{it} = m(x_{it},\theta) + \epsilon_{it}, dla danych...
Ekonometrycy często mówią o integracji szeregów czasowych z porządkiem k, I (k) . k oznacza minimalną liczbę różnic wymaganych do uzyskania stacjonarnego szeregu czasowego. Jakich metod lub testów statystycznych można użyć do ustalenia, przy danym poziomie ufności, kolejności całkowania szeregów...
Próbuję uzyskać globalną perspektywę na niektóre z podstawowych pomysłów w uczeniu maszynowym i zastanawiałem się, czy istnieje kompleksowe podejście do różnych pojęć utraty (kwadrat, log, zawias, proxy itp.). Zastanawiałem się nad bardziej kompleksową, formalną prezentacją doskonałego postu Johna...
Dla niewtajemniczonych procedura EM wydaje się mniej więcej czarną magią. Oszacuj parametry HMM (na przykład) przy użyciu nadzorowanych danych. Następnie zdekoduj nieoznaczone dane, używając „wstecz” do „zliczania” zdarzeń tak, jakby dane były oznaczone mniej więcej. Dlaczego to sprawia, że model...
Mam sparowanych obserwacji ( , ) zaczerpniętych ze wspólnego nieznanego rozkładu, który ma skończony pierwszy i drugi moment i jest symetryczny wokół średniej.NNNXiXiX_iYiYiY_i Niech odchylenie standardowe (bezwarunkowe dla ), a to samo dla Y. Chciałbym przetestować hipotezę...
Szukam pewnych niezawodnych technik usuwania wartości odstających i błędów (bez względu na przyczynę) z danych finansowych szeregów czasowych (tj. Tickdata). Dane finansowe szeregów czasowych od tyknięcia do tyka są bardzo nieporządne. Zawiera ogromne przerwy (czasowe), gdy giełda jest zamknięta,...