Recenzent poprosił nas o podanie wartości p, aby lepiej zrozumieć szacunki modelu w naszym bayesowskim modelu wielopoziomowym. Model jest typowym modelem wielu obserwacji na uczestnika eksperymentu. Oszacowaliśmy model ze Stanem, dzięki czemu możemy łatwo obliczyć dodatkowe statystyki z tyłu....
Jestem zdezorientowany co do założenia normalności w ANOVA z powtarzanymi pomiarami. W szczególności zastanawiam się, jaki rodzaj normalności powinien być dokładnie spełniony. Czytając literaturę i odpowiedzi na CV, natrafiłem na trzy różne sformułowania tego założenia. Zmienna zależna w ramach...
Prowadzę prezentację na temat dopasowania linii. Mam prostą funkcję liniową, . Próbuję uzyskać rozproszone punkty danych, które mogę umieścić na wykresie rozrzutu, który utrzyma moją linię najlepszego dopasowania na tym samym równaniu.y=1x+by=1x+by=1x+b Chciałbym nauczyć się tej techniki w R lub...
Zdaję sobie sprawę z rodzaju regularyzacji typu LASSO, grzbietu i siatki elastycznej w modelach regresji liniowej. Pytanie: Czy ten (lub podobny) rodzaj oszacowania podlegającego sankcji można zastosować do modelowania ARIMA (z niepustą częścią MA)? Przy budowaniu modeli ARIMA wydaje się, że...
Próbuję zrozumieć kompromis wariancji odchylenia, związek między odchyleniem estymatora a odchyleniem modelu oraz związek między wariancją estymatora a wariancją modelu. Doszedłem do tych wniosków: Mamy tendencję do przewyższania danych, gdy zaniedbujemy odchylenie estymatora, to znaczy, gdy...
W przypadku modelu liniowego rozwiązanie OLS zapewnia najlepszy liniowy obiektywny estymator parametrów. Oczywiście możemy wymieniać nastawienie na niższe wariancje, np. Regresję grzbietu. Ale moje pytanie dotyczy braku uprzedzeń. Czy istnieją inne powszechnie stosowane estymatory, które są...
Zgodnie z tym samouczkiem na temat głębokiego uczenia się , odchudzanie (regularyzacja) zwykle nie jest stosowane do terminów stronniczości b dlaczego? Jakie jest za tym znaczenie
Czy istnieje sposób ustalenia, czy różnica między liczbą wypadków drogowych w czasie 1 znacznie różni się od liczby wypadków w czasie 2? Znalazłem różne metody określania różnicy między grupami obserwacji w różnych momentach (np. Porównywanie średnich Poissona), ale nie do porównywania tylko...
Szukałem sposobów przeprowadzenia testu współczynnika wiarygodności w R, aby porównać pasowania modeli. Po raz pierwszy zakodowany to sam, a następnie znaleźć zarówno domyślną anova()funkcją, a także lrtest()w lmtestpakiecie. Kiedy jednak sprawdziłem, anova()zawsze produkuje nieco inną wartość p od...
Zbudowałem kilka sieci neuronowych (MLP (w pełni połączony), Elman (cykliczny)) do różnych zadań, takich jak gra w Pong, klasyfikowanie odręcznych cyfr i tym podobne ... Dodatkowo próbowałem zbudować pierwsze sieci neuronowe splotowe, np. Do klasyfikowania wielocyfrowych notatek odręcznych, ale...
Myślę, że dobrym sposobem na zapamiętanie formuły jest pomyślenie o formule w ten sposób: Prawdopodobieństwo, że pewne zdarzenie A ma określony wynik, biorąc pod uwagę wynik niezależnego zdarzenia B = prawdopodobieństwo, że oba wyniki wystąpią jednocześnie / cokolwiek byśmy powiedzieli,...
W podstawowym uczeniu maszynowym uczymy się następujących „praktycznych zasad”: a) rozmiar twoich danych powinien być co najmniej 10 razy większy niż rozmiar VC twojego zestawu hipotez. b) sieć neuronowa z połączeniami N ma wymiar VC około N. Kiedy więc sieć neuronowa dogłębnie ucząca się mówi,...
Załóżmy, że mamy odpowiedź Y i predyktory X1, ...., Xn. Gdybyśmy spróbowali dopasować Y za pomocą liniowego modelu X1, ...., Xn, i tak się po prostu stało, że prawdziwy związek między Y i X1, ..., Xn nie był liniowy, moglibyśmy naprawić model, przekształcając jakoś X, a następnie dopasowując model....
W analizie dyskryminacyjnej zmienna zależna ma charakter kategoryczny, ale czy mogę użyć zmiennej kategorialnej (np. Status mieszkaniowy: wiejski, miejski) wraz z jakąś inną zmienną ciągłą jako zmienną niezależną w liniowej analizie
Zastanawiam się nad użyciem wersji LSTM ( długoterminowej pamięci krótkotrwałej ) rekurencyjnej sieci neuronowej (RNN) do modelowania danych szeregów czasowych. Wraz ze wzrostem długości sekwencji danych wzrasta złożoność sieci. Jestem zatem ciekawy, jaką długość sekwencji można by modelować z...
Chciałbym przyjrzeć się kilku różnym wskaźnikom algorytmów rankingowych - kilka z nich znajduje się na stronie Wikipedii Uczenie się rangowania, w tym: • Średnia średnia precyzja (MAP); • DCG i NDCG; • Precision @ n, NDCG @ n, gdzie „@n” oznacza, że metryki są oceniane tylko na górnych n...
Mam sprawdzony przykład (w R), który próbuję zrozumieć dalej. Używam Limmy do stworzenia modelu liniowego i staram się zrozumieć, co dzieje się krok po kroku w obliczeniach zmiany zagięcia. Głównie próbuję dowiedzieć się, co się dzieje, aby obliczyć współczynniki. Z tego, co mogę zrozumieć, rozkład...
Próbuję zrozumieć intuicję stojącą za SVM jądra. Teraz rozumiem, jak działa liniowy SVM, dzięki czemu tworzona jest linia decyzyjna, która najlepiej dzieli dane. Rozumiem również zasadę przenoszenia danych do przestrzeni o większych wymiarach oraz sposób, w jaki może to ułatwić znalezienie liniowej...
Próbuję zrozumieć łańcuchy Markowa za pomocą SAS. Rozumiem, że proces Markowa to taki, w którym przyszły stan zależy tylko od stanu bieżącego, a nie od stanu przeszłego, i istnieje matryca przejścia, która wychwytuje prawdopodobieństwo przejścia z jednego stanu do drugiego. Ale potem natrafiłem na...
TŁO: Pomiń bezpiecznie - jest tutaj w celach informacyjnych i uzasadnia pytanie. Otwarcie tego artykułu brzmi: „Słynny test przygodności chi-kwadrat Karla Pearsona pochodzi z innej statystyki, zwanej statystyką z, opartej na rozkładzie normalnym. Najprostsze wersje mogą być matematycznie...