Wiem, że znormalizowane pozostałości Pearson uzyskuje się w tradycyjny probabilistyczny sposób: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−---√rja=yja-πjaπja(1-πja) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} i Pozostałości dewiacji są uzyskiwane w bardziej statystyczny sposób (udział każdego punktu w...
Mam miesięczne dane szeregów czasowych i chciałbym robić prognozy z wykrywaniem wartości odstających. Oto przykład mojego zestawu danych: Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2006 7.55 7.63 7.62 7.50 7.47 7.53 7.55 7.47 7.65 7.72 7.78 7.81 2007 7.71 7.67 7.85 7.82 7.91 7.91 8.00 7.82...
Po przeczytaniu tego pytania dotyczącego arXiv i znalezieniu linku do GitXiv, o którym wcześniej nie wiedziałem, zastanawiałem się, z jakich stron / zasobów korzystają ludzie, aby być na bieżąco z najnowszymi badaniami w swojej
Staram się omijać różnicę między wyborem próbki a endogennością, a tym samym tym, w jaki sposób modele Heckmana (radzenie sobie z selekcją próbek) różnią się od instrumentalnych regresji zmiennych (radzenie sobie z endogennością). Czy słuszne jest stwierdzenie, że wybór próbki jest specyficzną...
Używam wielu regresji liniowej do opisania zależności między Y a X1, X2. Z teorii zrozumiałem, że regresja wielokrotna zakłada zależności liniowe między Y a każdym z X (Y i X1, Y i X2). Nie używam żadnej transformacji X. Mam więc model z R = 0,45 i wszystkimi znaczącymi X (P <0,05). Potem...
Mam proste - i być może oczywiście trywialne - pytanie: dlaczego odchylenie standardowe nazywa się po prostu „ standard ”? Czy dlatego, że standaryzuje porównanie zestawów danych i wyników w odniesieniu do ich rozproszenia? Wyszukiwanie na Stack Exchange nie ujawnia tego pytania, podobnie jak...
Podczas wyjaśniania regresji LASSO często stosuje się schemat rombu i koła. Mówi się, że ponieważ kształt ograniczenia w LASSO jest diamentem, otrzymane rozwiązanie najmniejszych kwadratów może dotykać narożnika diamentu, powodując skurcz jakiejś zmiennej. Jednak w regresji grzbietu, ponieważ jest...
Myślę, że następujące dwie formuły są prawdziwe: Var(aX)=a2Var(X)Var(aX)=a2Var(X) \mathrm{Var}(aX)=a^2 \mathrm{Var}(X) podczas gdy a jest liczbą stałą Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y) \mathrm{Var}(X + Y)=\mathrm{Var}(X)+\mathrm{Var}(Y) jeśliXXX ,YYY są niezależne Nie jestem jednak...
Zetknąłem się z tym artykułem z 2012 r. Autorstwa Gitte Vanwinckelen i Hendrika Blockeela, który kwestionuje użyteczność wielokrotnej walidacji krzyżowej, która stała się popularną techniką zmniejszania wariancji walidacji krzyżowej. Autorzy wykazali, że chociaż wielokrotne sprawdzanie poprawności...
Obecnie próbuję zastosować model liniowy ( family = gaussian) do wskaźnika różnorodności biologicznej, który nie może przyjmować wartości niższych niż zero, jest zawyżony i ciągły. Wartości mieszczą się w zakresie od 0 do nieco ponad 0,25. W rezultacie w resztkach modelu istnieje oczywisty wzorzec,...
Znalazłem zalety analizy dyskryminacyjnej i mam pytania na ich temat. Więc: Gdy klasy są dobrze rozdzielone, oszacowania parametrów regresji logistycznej są zaskakująco niestabilne. Współczynniki mogą sięgać nieskończoności. LDA nie cierpi z powodu tego problemu. Jeśli liczba cech jest...
Daszek pakiet jest genialna biblioteka R do budowy wielu modeli uczenia maszynowego i ma kilka funkcji dla budynku modelu i oceny. Do dostrajania parametrów i treningu modeli pakiet Caret oferuje „repeatcv” jako jedną z metod. Dobrą praktyką jest dostrajanie parametrów za pomocą zagnieżdżonej...
Wydaje mi się, że widziałem już ten temat, ale nie byłem w stanie znaleźć niczego konkretnego. Z drugiej strony nie jestem też pewien, czego szukać. Mam jednowymiarowy zestaw uporządkowanych danych. Przypuszczam, że wszystkie punkty w zestawie są rysowane z tego samego rozkładu. Jak mogę...
Czy ktoś oprócz Egona Pearsona uzyskał dostęp do raportu Williama Sealy'ego Gosseta z 1904 r. „Zastosowanie„ prawa błędu ”do pracy browaru? Sądzę, że to własność Guinnessa, ale biorąc pod uwagę jej historyczne znaczenie, byłaby to bardzo interesująca lektura, gdyby ktoś wiedział, jak ją...
Próbuję zrozumieć kontekst słynnej książki Minsky and Papert „Perceptrons” z 1969 roku, tak krytycznej dla sieci neuronowych. O ile mi wiadomo, nie było jeszcze innych ogólnych algorytmów uczenia nadzorowanego, z wyjątkiem perceptronu: drzewa decyzyjne zaczęły być naprawdę przydatne dopiero pod...
Jaka jest liczba filtrów w warstwie splotowej? Jak ta liczba wpływa na wydajność lub jakość architektury? Mam na myśli, czy zawsze powinniśmy wybierać większą liczbę filtrów? co z nich dobrego? i W jaki sposób ludzie przypisują różną liczbę filtrów dla różnych warstw? Mam na myśli spojrzenie na to...
Jestem zdezorientowany co do metody maksymalnego prawdopodobieństwa w porównaniu do np. Obliczania średniej arytmetycznej. Kiedy i dlaczego maksymalne prawdopodobieństwo daje „lepsze” oszacowania niż np. Średnia arytmetyczna? Jak to można
Czy porównywanie cech przy użyciu F-regressiontego samego, co korelowanie elementów z etykietą indywidualnie i obserwowanie wartości ?R2)R2R^2 Często widziałem, jak moi koledzy używają F regressiondo wyboru funkcji w procesie uczenia maszynowego z
Ryc. 1. Funkcja logistyczna Ryc. 2. Funkcja sigmoidalna czy jest bardziej jak uogólniony rodzaj funkcji sigmoidalnej, w którym można mieć wyższą wartość maksymalną?