Pytania oznaczone «probability»

10
Jak rozpoznać, czy dobre wyniki występują w seriach?

Rozwiązuję kostki Rubika jako hobby. Rejestruję czas, jaki zajęło mi rozwiązanie kostki za pomocą jakiegoś oprogramowania, więc teraz mam dane z tysięcy rozwiązań. Dane są w zasadzie długą listą liczb reprezentujących czas potrzebny na każde kolejne rozwiązanie (np. 22.11, 20.66, 21.00, 18.74,...

probability
10
Łączenie prawdopodobieństw awarii jądrowych

Ostatnie wydarzenia w Japonii skłoniły mnie do przemyślenia następujących kwestii. Instalacje nuklearne są zwykle zaprojektowane tak, aby ograniczyć ryzyko poważnych wypadków do „prawdopodobieństwa podstawy projektu”, na przykład 10E-6 / rok. To są kryteria dla jednego zakładu. Jednakże, gdy jest...

probability
10
Poza jądrem Fishera

Przez pewien czas wydawało się, że jądra Fishera mogą stać się popularne, ponieważ wydają się być sposobem na konstruowanie jąder z modeli probabilistycznych. Rzadko jednak widywałem je w praktyce i mam dobry autorytet, że nie działają zbyt dobrze. Opierają się na obliczeniach Fisher Information -...

machine-learning probability kernel-trick generative-models
10
R regresja liniowa zmienna kategorialna „ukryta” wartość

To tylko przykład, na który natknąłem się kilka razy, więc nie mam żadnych przykładowych danych. Uruchamianie modelu regresji liniowej w R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1jest zmienną ciągłą. x2jest kategoryczny i ma trzy wartości, np. „Niska”, „Średnia” i „Wysoka”. Jednak dane wyjściowe podane przez R...

r regression categorical-data regression-coefficients categorical-encoding machine-learning random-forest anova spss r self-study bootstrap monte-carlo r multiple-regression partitioning neural-networks normalization machine-learning svm kernel-trick self-study survival cox-model repeated-measures survey likert correlation variance sampling meta-analysis anova independence sample assumptions bayesian covariance r regression time-series mathematical-statistics graphical-model machine-learning linear-model kernel-trick linear-algebra self-study moments function correlation spss probability confidence-interval sampling mean population r generalized-linear-model prediction offset data-visualization clustering sas cart binning sas logistic causality regression self-study standard-error r distributions r regression time-series multiple-regression python chi-squared independence sample clustering data-mining rapidminer probability stochastic-processes clustering binary-data dimensionality-reduction svd correspondence-analysis data-visualization excel c# hypothesis-testing econometrics survey rating composite regression least-squares mcmc markov-process kullback-leibler convergence predictive-models r regression anova confidence-interval survival cox-model hazard normal-distribution autoregressive mixed-model r mixed-model sas hypothesis-testing mediation interaction
10
Wariancja rezystorów równolegle

Załóżmy, że masz zestaw rezystorów R, z których wszystkie są rozmieszczone ze średnią μ i wariancją σ. Rozważ odcinek obwodu o następującym układzie: (r) || (r + r) || (r + r + r). Równoważny opór każdej części to r, 2r i 3r. Wariancja każdej sekcji wynosiłaby wtedy σ2σ2σ^2 , 2σ22σ22σ^2 ,...

probability sampling variance
10
Czy model P (Y | X) można wytrenować za pomocą stochastycznego spadku gradientu z nie-iidowych próbek P (X) i iidowych próbek P (Y | X)?

Podczas uczenia sparametryzowanego modelu (np. W celu zmaksymalizowania prawdopodobieństwa) za pomocą stochastycznego spadku gradientowego na niektórych zbiorach danych, powszechnie przyjmuje się, że próbki szkoleniowe są pobierane z rozkładu danych szkoleniowych. Jeśli więc celem jest modelowanie...

machine-learning conditional-probability reinforcement-learning gradient-descent
10
Dlaczego Anova () i drop1 () podają różne odpowiedzi dla GLMM?

Mam GLMM w postaci: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kiedy używam drop1(model, test="Chi"), otrzymuję inne wyniki niż w przypadku korzystania Anova(model, type="III")z pakietu samochodowego lub summary(model). Te dwa ostatnie...

r anova glmm r mixed-model bootstrap sample-size cross-validation roc auc sampling stratification random-allocation logistic stata interpretation proportion r regression multiple-regression linear-model lm r cross-validation cart rpart logistic generalized-linear-model econometrics experiment-design causality instrumental-variables random-allocation predictive-models data-mining estimation contingency-tables epidemiology standard-deviation mean ancova psychology statistical-significance cross-validation synthetic-data poisson-distribution negative-binomial bioinformatics sequence-analysis distributions binomial classification k-means distance unsupervised-learning euclidean correlation chi-squared spearman-rho forecasting excel exponential-smoothing binomial sample-size r change-point wilcoxon-signed-rank ranks clustering matlab covariance covariance-matrix normal-distribution simulation random-generation bivariate standardization confounding z-statistic forecasting arima minitab poisson-distribution negative-binomial poisson-regression overdispersion probability self-study markov-process estimation maximum-likelihood classification pca group-differences chi-squared survival missing-data contingency-tables anova proportion