W słynnym artykule z 1938 r. („ Rozkład dużych próbek dla wskaźnika prawdopodobieństwa do testowania hipotez złożonych ”, Annals of Mathematical Statistics, 9: 60-62), Samuel Wilks wyprowadził asymptotyczny rozkład (iloraz ) dla hipotez zagnieżdżonych, przy założeniu, że większa hipoteza jest...
Rozumiem, że powinniśmy używać ARIMA do modelowania niestacjonarnych szeregów czasowych. Ponadto wszystko, co czytam, mówi, że ARMA powinna być używana tylko do stacjonarnych szeregów czasowych. Próbuję zrozumieć, co dzieje się w praktyce, kiedy błędnie klasyfikujesz model i zakładasz, d = 0że...
Widzę, że obie funkcje są częścią metod eksploracji danych, takich jak regresory zwiększające gradient . Widzę, że to także osobne obiekty. Jaka jest relacja między nimi w
W przypadku prostej regresji liniowej współczynnik regresji oblicza się bezpośrednio z macierzy wariancji-kowariancji , o gdzie jest indeksem zmiennej zależnej, a e jest indeksem zmiennej objaśniającej.C d , eCCC deCd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} dddeee Jeśli ktoś ma tylko macierz...
Mam pytanie dotyczące semantyki, na które chciałbym poznać opinie innych statystyk. Wiemy, że modele takie jak logistyka, Poisson itp. Mieszczą się w zasięgu uogólnionych modeli liniowych. Model zawiera nieliniowe funkcje parametrów, które z kolei mogą być modelowane przy użyciu szkieletu modelu...
Czytam następujący artykuł: Perneger (1998) Co jest nie tak z korektami Bonferroniego . Autor podsumował stwierdzeniem, że dostosowanie Bonferroniego ma w najlepszym wypadku ograniczone zastosowania w badaniach biomedycznych i nie powinno się go stosować przy ocenie dowodów dotyczących konkretnej...
Pokazując, że MSE można rozłożyć na wariancję plus kwadrat odchylenia, dowód w Wikipedii ma krok, zaznaczony na zdjęciu. Jak to działa? W jaki sposób oczekiwanie jest przenoszone na produkt z 3 na 4 etap? Jeśli te dwa warunki są niezależne, czy nie należy stosować oczekiwań do obu warunków? a jeśli...
Próbuję rozwiązać następujące pytanie: Gracz A wygrał 17 z 25 gier, podczas gdy gracz B wygrał 8 z 20 - czy istnieje znacząca różnica między obydwoma współczynnikami? Co przychodzi na myśl w R, to: > prop.test(c(17,8),c(25,20),correct=FALSE) 2-sample test for equality of proportions...
Pytanie jest bardzo proste: dlaczego, kiedy próbujemy dopasować model do naszych danych, liniowy lub nieliniowy, zwykle próbujemy zminimalizować sumę kwadratów błędów, aby uzyskać nasz estymator parametru modelu? Dlaczego nie wybrać innej funkcji celu do zminimalizowania? Rozumiem, że z przyczyn...
Próbuję więc przeprowadzić wstępne szkolenie na obrazach ludzi za pomocą sieci splotowych. Czytam gazety ( papierowe1 i Paper2 ) i ten związek stackoverflow , ale nie jestem pewien, jestem zrozumieć strukturę sieci (nie jest dobrze zdefiniowane w dokumentach). Pytania: Mogę mieć moje dane...
Interesuje mnie wybór modelu w ustawieniach szeregów czasowych. Dla konkretności załóżmy, że chcę wybrać model ARMA z puli modeli ARMA o różnych rzędach opóźnień. Ostatecznym celem jest prognozowanie . Wyboru modelu można dokonać za pomocą krzyżowa walidacja, stosowanie kryteriów informacyjnych...
W pewnym sensie jest to mój krzyż z strony mat.stackexchange i mam wrażenie, że ta strona może zapewnić szerokie grono odbiorców. Szukam matematycznego wprowadzenia do uczenia maszynowego. W szczególności wiele literatury, która można znaleźć, jest stosunkowo nieprecyzyjna, a wiele stron wydaje...
Wiem, że jeśli mediana i średnia są w przybliżeniu równe, oznacza to rozkład symetryczny, ale w tym konkretnym przypadku nie jestem pewien. Średnia i mediana są dość bliskie (różnica tylko 0,487 m / galon), co doprowadziłoby mnie do stwierdzenia, że istnieje rozkład symetryczny, ale patrząc na...
Właśnie zacząłem uczyć się o statystykach i modelach. Obecnie rozumiem, że używamy MLE do oszacowania najlepszych parametrów dla modelu. Kiedy jednak próbuję zrozumieć, jak działają sieci neuronowe, wydaje się, że zwykle używają innego podejścia do oszacowania parametrów. Dlaczego nie używamy MLE...
Zastanawiałem się, jakie są różne przypadki użycia dla dwóch algorytmów: zejścia współrzędnych i zejścia gradientu . Wiem, że opadanie współrzędnych ma problemy z nie płynnymi funkcjami, ale jest używane w popularnych algorytmach, takich jak SVM i LASSO. Uważam jednak, że zejście gradientowe jest...
W wnioskowaniu statystycznym wymieniony jest problem 9.6b, „region o największej gęstości (HDR)”. Jednak nie znalazłem definicji tego terminu w książce. Jednym z podobnych terminów jest najwyższa gęstość boczna (HPD). Ale to nie pasuje do tego kontekstu, ponieważ 9.6b nie wspomina nic o...
Niech i będą 2 iidrv, gdzie \ log (X_1), \ log (X_2) \ sim N (\ mu, \ sigma) . Chciałbym poznać rozkład dla X_1 - X_2 .X 2 log ( X 1 ) , log ( X 2 ) ∼ N ( μ , σ ) X 1 - X 2X1X1X_1X2X2X_2log(X1),log(X2)∼N(μ,σ)log(X1),log(X2)∼N(μ,σ)\log(X_1),\log(X_2) \sim N(\mu,\sigma)X1−X2X1−X2X_1 -...
To pytanie zostało już zadane tu i tutaj, ale nie sądzę, że odpowiedzi odnoszą się bezpośrednio do pytania. Czy słabe badania zwiększają prawdopodobieństwo wyników fałszywie dodatnich? Niektóre artykuły prasowe potwierdzają to twierdzenie. Na przykład : Niska moc statystyczna to zła wiadomość....
Od jakiegoś czasu staram się zrozumieć ideę sprzężonych priorów w statystyce bayesowskiej, ale po prostu nie rozumiem. Czy ktoś może wyjaśnić ten pomysł w najprostszy możliwy sposób, być może wykorzystując jako przykład „przeor
Czytałem ten artykuł w Nature, w którym wyjaśniono niektóre błędy w kontekście analizy danych. Zauważyłem, że błąd teleobiektywu w Teksasie był szczególnie trudny do uniknięcia: Pułapkę poznawczą, która czeka podczas analizy danych, ilustruje bajka strzelca wyborowego w Teksasie: nieudolny...