Jakie teoretyczne podejścia do związku przyczynowego powinienem znać jako statystyczny / ekonometryczny? Znam (trochę) Model przyczynowy Neyman – Rubin (i Roy , Haavelmo itp.) Praca Pearl o przyczynowości Przyczynowość Grangera (choć mniej zorientowana na leczenie) Których koncepcji brakuje...
Dowiedziałem się, że standardowy rozkład normalny jest unikalny, ponieważ średnia i wariancja są ustalone odpowiednio na 0 i 1. Przez ten fakt zastanawiam się, czy jakieś dwie standardowe zmienne losowe muszą być
Ten problem jest związany z badaniami mojego laboratorium w zakresie robotów: Narysuj losowo liczb ze zbioru bez zamiany i posortuj liczby w porządku rosnącym. .n nn{ 1 , 2 , … , m } {1,2,…,m}\{1,2,\ldots,m\}1 ≤ n ≤ m1≤n≤m1\le n\le m Z tej posortowanej listy liczb wygeneruj różnicę między...
Jestem trochę zdezorientowany co do nauki zespołowej. Krótko mówiąc, uruchamia k modeli i otrzymuje średnią z tych k modeli. Jak można zagwarantować, że średnia z modeli k byłaby lepsza niż którykolwiek z samych modeli? Rozumiem, że odchylenie jest „rozłożone” lub „uśrednione”. Co jednak, jeśli w...
Moje zmienne wejściowe mają różne wymiary. Niektóre zmienne są dziesiętne, a niektóre setne. Czy konieczne jest wyśrodkowanie (odjęcie średniej) lub skalowanie (podzielenie przez odchylenie standardowe) tych zmiennych wejściowych, aby dane były bezwymiarowe podczas korzystania z losowego...
Rozumiem P(A∩B)/P(B)=P(A|B)P(A∩B)/P(B)=P(A|B)P(A\cap B)/P(B) = P(A|B) . Warunkowe jest przecięciem A i B podzielonym przez cały obszar B. Ale dlaczego P(A∩B|C)/P(B|C)=P(A|B∩C)P(A∩B|C)/P(B|C)=P(A|B∩C)P(A\cap B|C)/P(B|C) = P(A|B \cap C) ? Czy możesz podać trochę intuicji? Czy nie powinno być:...
Moje pytanie brzmi: jaki jest matematyczny związek między rozkładem Beta a współczynnikami modelu regresji logistycznej ? Aby zilustrować: funkcję logistyczną (sigmoid) podano przez f(x)=11+exp(−x)f(x)=11+exp(−x)f(x) = \frac{1}{1+\exp(-x)} i służy do modelowania prawdopodobieństw w modelu...
Co to jest model zerowy w regresji i jaki jest związek między modelem zerowym a hipotezą zerową? Dla mojego zrozumienia, czy to oznacza Używasz „średniej zmiennej odpowiedzi” do przewidywania zmiennej odpowiedzi ciągłej? Używasz „rozkładu etykiet” w przewidywaniu zmiennych dyskretnych...
Scikit ma CalibratedClassifierCV , co pozwala nam skalibrować nasze modele na konkretnej parze X, y. Stwierdza to również jasnodata for fitting the classifier and for calibrating it must be disjoint. Jeśli muszą być rozłączne, czy uzasadnione jest przeszkolenie klasyfikatora w następujących...
Czytałem artykuł i zobaczyłem następujące zdanie: Dla danego Martingale, jeśli ma górną lub dolną granicę, to Martingale musi się zbiegać (as). Ponieważ prawdopodobieństwo jest zawsze nieujemne, 0 jest dolną granicą. Co oznacza „as”? Czy to powszechne zastosowanie? Domyślam się...
Czy wartości AUC-ROC mogą zawierać się w przedziale 0–0,5? Czy model generuje kiedykolwiek wartości od 0 do
W większości przypadków, gdy ludzie mówią o transformacjach zmiennych (zarówno dla zmiennych predykcyjnych, jak i zmiennych odpowiedzi), dyskutują o sposobach leczenia skośności danych (takich jak transformacja logów, transformacja box i Cox itp.). Nie jestem w stanie zrozumieć, dlaczego usuwanie...
Próbuję lepiej zrozumieć utratę logów i sposób, w jaki to działa, ale jedną rzeczą, której nie mogę znaleźć, jest umieszczenie numeru utraty logów w jakimś kontekście. Jeśli mój model ma utratę dziennika 0,5, czy to dobrze? Co uważa się za dobry i zły wynik? Jak zmieniają się te...
Chociaż wyników prywatnego zestawu testowego nie można wykorzystać do dalszego udoskonalenia modelu, to czy wybór modelu z ogromnej liczby modeli przeprowadzanych na podstawie wyników prywatnego zestawu testowego nie jest możliwy? Czy nie sprawiłbyś, że dzięki temu samemu procesowi nadmierne...
Wzory modelowe w R, takie jak y ~ x + a*b + c:d oparte są na tak zwanej notacji Wilkinsona : Wilkinson i Rogers 1973, Symboliczny opis modeli czynnikowych do analizy wariancji . Ten artykuł nie omawiał notacji dla modeli mieszanych (które mogły wtedy nie istnieć). Skąd więc wzięły się formuły...
Próbuję zrozumieć funkcję utraty Yolo v2: λc o o r d∑i = 0S.2)∑j = 0b1o b jI j[ ( xja- x^ja)2)+ ( yja- y^ja)2)]+ λc o o r d∑i = 0S.2)∑j = 0b1o b jI j[ ( wja--√- w^ja--√)2)+ ( godzja--√- h^ja--√)2)]+ ∑i = 0S.2)∑j = 0b1o b jI j( Cja- C^ja)2)+ λn o o b j∑i = 0S.2)∑j = 0b1n o o b jI j( Cja- C^ja)2)+...
Badano losową próbę populacji. Zapytano ich, czy jedzą dietę wegetariańską. Jeśli odpowiedzieli „tak”, poproszono ich również o określenie, jak długo bez przerwy je dietę wegetariańską. Chcę wykorzystać te dane do obliczenia średniej długości przestrzegania zasady wegetarianizmu. Innymi słowy,...
Uczę sieci neuronowej przy użyciu i) SGD i ii) Adam Optimizer. Korzystając z normalnego SGD, uzyskuję płynną krzywą utraty treningu w porównaniu z krzywą iteracji, jak pokazano poniżej (czerwona). Kiedy jednak użyłem Optymalizatora Adama, krzywa utraty treningu ma pewne skoki. Jakie jest...
Nie jestem statystykiem, ale bardzo interesuję się statystykami i chciałbym kupić książkę, aby zachować ją jako punkt odniesienia. Mam kilka książek na określone tematy (np . Elementy uczenia statystycznego for machine learning lub Bayesian Data Analysis for ... cóż, Bayesian Data Analysis :)...
Rozważ losową zmienną gamma . Istnieją zgrabne wzory na średnią, wariancję i skośność:X∼Γ(α,θ)X∼Γ(α,θ)X\sim\Gamma(\alpha, \theta) E[X]Var[X]Skewness[X]=αθ=αθ2=1/α⋅E[X]2=2/α−−√E[X]=αθVar[X]=αθ2=1/α⋅E[X]2Skewness[X]=2/α\begin{align} \mathbb...