Natknąłem się na kilka podstawowych sposobów pomiaru złożoności sieci neuronowych: Naiwne i nieformalne: policz liczbę neuronów, ukrytych neuronów, warstw lub ukrytych warstw Wymiar VC (Eduardo D. Sontag [1998] „Wymiar VC sieci neuronowych” [ pdf ].) Miara złożonejT.do0reT.dore0TC^0_d i...
Używam plm()do oszacowania modeli formy z efektami stałymi y ~ x + time + time:fixed_trait gdzie fixed_traitjest zmienną, która różni się u poszczególnych osób, ale jest stała w obrębie poszczególnych osób. Punkt interakcji timeze fixed_traitjest umożliwienie efekt fixed_traitzmieniać w czasie....
Uważam, że jest to metoda ad hoc i wydaje mi się bardzo podejrzana, ale być może czegoś mi brakuje. Widziałem to w regresji wielokrotnej, ale bądźmy prostymi: yi=β0+β1xi+εiyi=β0+β1xi+εi y_{i} = \beta_{0} + \beta_{1} x_{i} + \varepsilon_{i} Teraz weź pozostałości z dopasowanego modelu...
Muszę prognozować następujące 4 zmienne dla 29. jednostki czasu. Mam dane historyczne o wartości około 2 lat, gdzie 1, 14 i 27 to ten sam okres (lub pora roku). Na koniec dokonuję dekompozycji w stylu Oaxaca-Blindera na , , i p .w d w c pW.W.Ww dwrewdw cwdowcppp time W wd wc p 1 4.920725 4.684342...
Jednowymiarowy wykładniczy proces Hawkesa jest samo-ekscytującym procesem punktowym, którego wskaźnik przybywania zdarzeń wynosi: λ(t)=μ+∑ti<tαe−β(t−ti)λ(t)=μ+∑ti<tαe−β(t−ti) \lambda(t) = \mu +
Staram się kształcić na temat przyczynowości Granger. Przeczytałem posty na tej stronie i kilka dobrych artykułów online. Natknąłem się również na bardzo pomocne narzędzie, Bivariate Granger Causality - darmowy kalkulator statystyczny , który umożliwia wprowadzanie szeregów czasowych i obliczanie...
Mam tablicę nnn wartości rzeczywistych, co ma średnią μo l dμolre\mu_{old} i odchylenie standardowe σo l dσolre\sigma_{old} . Jeśli element tablicy xjaxjax_i zostanie zastąpiony innym elementem , wówczas nowa średnia będziexjotxjotx_j μn e
Mam aplikację opartą na serwletach, w której mierzę czas potrzebny na ukończenie każdego żądania do tego serwletu. Już obliczam proste statystyki, takie jak średnia i maksimum; Chciałbym jednak opracować bardziej wyrafinowaną analizę i do tego celu uważam, że muszę odpowiednio modelować czasy...
Załóżmy, że w1,w2,…,wnw1,w2,…,wnw_1,w_2,\ldots,w_n i x1,x2,...,xnx1,x2,...,xnx_1,x_2,...,x_n są każdy narysowany IID go w dystrybucji z niezależnie od . W są absolutnie pozytywne. Obserwujesz wszystkie , ale nie ; raczej obserwujesz . Jestem zainteresowany oszacowaniem...
Zawsze trudno mi wyjaśnić odbiorcom techniki statystyczne bez tła statystycznego. Gdybym chciał wyjaśnić, czym jest GLM dla takich odbiorców (bez rzucania statystycznego żargonu), jaki byłby najlepszy lub najskuteczniejszy sposób? Zazwyczaj tłumaczę GLM trzema częściami - (1) składową losową,...
Często mam do czynienia z niechlujnymi danymi ankiet, które wymagają dużo czyszczenia, zanim będzie można wykonać statystyki. Robiłem to „ręcznie” w programie Excel, czasami używając formuł Excela, a czasem sprawdzając wpisy jeden po drugim. Zacząłem robić coraz więcej tych zadań, pisząc skrypty do...
De novo symulacja danych z eksperymentalnej ramki danych projektowych. Z naciskiem na R (choć inne rozwiązanie językowe byłoby świetne). Podczas projektowania eksperymentu lub ankiety symulowanie danych i przeprowadzanie analizy tych symulowanych danych może zapewnić świetny wgląd w zalety i wady...
Obecnie pracuję nad moją pracą magisterską i planuję prowadzić statystyki w SigmaPlot. Jednak po spędzeniu trochę czasu z moimi danymi doszedłem do wniosku, że SigmaPlot może nie nadawać się do mojego problemu (mogę się mylić), więc zacząłem pierwsze próby w R, co nie bardzo ułatwiło. Plan polegał...
Jak byś przetestował lub sprawdził, czy próbkowanie jest IID (niezależne i identycznie rozproszone)? Zauważ, że nie mam na myśli Gaussa i dystrybucji identycznej, tylko IID. Pomysł, który przychodzi mi na myśl, to wielokrotne dzielenie próbki na dwie podpróbki o równej wielkości, wykonanie testu...
Oszacowanie parametrów przy użyciu oszacowania maksymalnego prawdopodobieństwa (MLE) obejmuje ocenę funkcji wiarygodności, która odwzorowuje prawdopodobieństwo wystąpienia próbki (X) na wartości (x) w przestrzeni parametrów (θ) dla danej rodziny rozkładów (P (X = x | θ) ) ponad możliwymi...
Trenuję wieloklasowy klasyfikator LDA z 8 klasami danych. Podczas treningu otrzymuję ostrzeżenie: „ Zmienne są współliniowe ” Dostaję dokładność szkolenia ponad 90% . Korzystam z biblioteki scikits-learn w Pythonie do trenowania i testowania danych Multi-class. Dostaję też przyzwoitą dokładność...
Czy ktoś może podsumować dla mnie możliwe przykłady, w jakich sytuacjach zwiększenie danych treningowych poprawia cały system? Kiedy wykrywamy, że dodanie większej ilości danych treningowych może nadmiernie dopasować dane i nie dać dokładności danych testowych? To bardzo niespecyficzne pytanie,...
Uczę się o procesie Gaussa i słyszałem tylko fragmenty. Byłbym wdzięczny za komentarze i odpowiedzi. Czy w przypadku dowolnego zestawu danych prawdą jest, że aproksymacja funkcji procesu Gaussa dałaby zero lub pomijalny błąd dopasowania w punktach danych? W innym miejscu słyszałem również, że...
Po przeczytaniu postów na tej stronie wiem, że jest funkcja R auto.arima(w forecast pakiecie ). Wiem również, że IrishStat , członek tej witryny, zbudował pakiet komercyjny autobox na początku lat 80. Ponieważ te dwa pakiety istnieją dzisiaj i automatycznie wybierają modele arima dla danych...
MCMCglmmOstatnio korzystam z pakietu. Jestem zdezorientowany tym, co w dokumentacji nazywane jest strukturą R i strukturą G. Wydaje się, że odnoszą się one do efektów losowych - w szczególności określają parametry wcześniejszego rozkładu na nich, ale dyskusja w dokumentacji wydaje się zakładać, że...