Statystyki i duże zbiory danych

11
Interpretacja wyników uśredniania modelu w R

Staram się zrozumieć i wiedzieć, co zgłosić na podstawie analizy niektórych danych przy użyciu modelu uśrednionego w R. Używam następującego skryptu do analizy wpływu metody pomiaru na daną zmienną: Oto zestaw danych: https://www.dropbox.com/s/u9un273gzw9o30u/VMT4.csv?dl=0 Model do...

11
Sieć neuronowa - znaczenie wag

Używam feed-forward NN. Rozumiem tę koncepcję, ale moje pytanie dotyczy wag. Jak możesz je interpretować, tj. Co one reprezentują lub jak można je zniszczyć (oprócz współczynników funkcji)? Znalazłem coś, co nazywa się „przestrzenią ciężarów”, ale nie jestem pewien, co to...

11
techniki uczenia maszynowego dla danych podłużnych

Zastanawiałem się, czy istnieją jakieś techniki uczenia maszynowego (bez nadzoru) do modelowania danych podłużnych? Zawsze korzystałem z modeli efektów mieszanych (głównie nieliniowych), ale zastanawiałem się, czy istnieją inne sposoby na to (wykorzystanie uczenia maszynowego). Przez uczenie...

11
Regresja liniowa, oczekiwania warunkowe i wartości oczekiwane

Ok, więc trochę mgliste w kilku sprawach, każda pomoc byłaby mile widziana. Rozumiem, że model regresji liniowej jest przewidziany przez oczekiwanie warunkowe E(Y|X)=b+Xb+emi(Y|X)=b+Xb+miE(Y|X)=b+Xb+e Czy zakładamy, że zarówno jak i są zmiennymi losowymi o nieznanym rozkładzie...

11
Używać Holt-Winters czy ARIMA?

Moje pytanie dotyczy różnic koncepcyjnych między Holt-Winters a ARIMA. O ile rozumiem, Holt-Winters jest szczególnym przypadkiem ARIMA. Ale kiedy preferowany jest jeden algorytm? Być może Holt-Winters jest inkrementalny i dlatego służy jako wbudowany (szybszy) algorytm? Czekam na wgląd...

11
Średnia odwrotnego rozkładu wykładniczego

Biorąc pod uwagę zmienną losową , jaka jest średnia i wariancja G = 1Y= Ex p ( λ )Y=Exp(λ)Y = Exp(\lambda) ?G = 1YG=1YG=\dfrac{1}{Y} Patrzę na odwrotny rozkład gamma, ale średnia i wariancja są zdefiniowane tylko odpowiednio dla i α > 2 ...α > 1α>1\alpha>1α >...