Studiuję ograniczoną maszynę Boltzmanna (RBM) i mam pewne problemy ze zrozumieniem obliczeń prawdopodobieństwa dziennika w odniesieniu do parametrów RBM. Mimo że opublikowano wiele prac naukowych na temat RBM, nie ma szczegółowych kroków na temat pochodnych. Po przeszukaniu online udało mi się je...
W kilku odpowiedziach widziałem, jak użytkownicy CrossValidated sugerują OP znaleźć wczesne artykuły na temat Lasso, Ridge i Elastic Net. Dla potomnych, jakie są przełomowe prace na temat Lasso, Ridge i Elastic Net?
Co byłoby dobrą książką dla statystyki nieparametrycznej. Nie tylko wstęp, ale poziom zaawansowany. Patrzę też na coś, czego mogę użyć do nauki, a nie do odniesienia. W szczególności szukam książki, która może zawierać podstawy metod nieparametrycznych, wnioskowania nieparametrycznego, metod oceny...
Sprawdziłem odpowiedź na to pytanie na stats.stackexchange: Jakie są dobre zasoby zapewniające historię statystyk? Rzeczywiście, książka Stiglera „Statystyki na stole” wygląda doskonale i nie mogę się doczekać, aby ją przeczytać. Ale bardziej interesuje mnie rozwój nowoczesnych modeli...
Próbuję dopasować model czasu dyskretnego do R, ale nie jestem pewien, jak to zrobić. Czytałem, że możesz zorganizować zmienną zależną w różnych wierszach, po jednym dla każdej obserwacji czasu, i użyć glmfunkcji z łączem logit lub cloglog. W tym sensie, mam trzy kolumny: ID, Event(1 lub 0, w...
Dla prostego przykładu załóżmy, że istnieją dwa modele regresji liniowej 1 Model posiada trzy czynniki prognostyczne, x1a, x2b, ix2c Model 2 ma trzy predyktory z modelu 1 i dwa dodatkowe predyktory x2aorazx2b Istnieje równanie regresji populacji, w którym wyjaśniona wariancja populacji wynosi...
Przeprowadzam regresję logistyczną z wynikiem binarnym (start i start). Moja kombinacja predyktorów to zmienne ciągłe lub dychotomiczne. Stosując podejście Box-Tidwell, jeden z moich ciągłych predyktorów potencjalnie narusza założenie liniowości logit. Ze statystyk dotyczących dobroci dopasowania...
Interesuje mnie dobre odniesienie do wyników dotyczących właściwości asymptotycznych estymatorów maksymalnego prawdopodobieństwa. Rozważ model gdzie jest gęstością wymiarową, a to MLE oparty na próbce z gdzie jest „prawdziwą” wartością . Interesują mnie dwie nieprawidłowości.f n ( x | θ ) n θ n X 1...
Na przykład w podręczniku BUGS lub nadchodzącej książce Lee i Wagenmakers ( pdf ) oraz w wielu innych miejscach stosowany jest rodzaj zapisu, który wydaje mi się bardzo elastyczny, ponieważ można go użyć do zwięzłego opisu większości modeli statystycznych. Przykładem tego zapisu...
Mam trochę danych i starałem się dopasować do nich płynną krzywą. Nie chcę jednak wymuszać na nim zbyt wielu wcześniejszych przekonań ani zbyt silnych wstępnych koncepcji (z wyjątkiem tych sugerowanych przez resztę mojego pytania) ani żadnych konkretnych dystrybucji. Chciałem po prostu dopasować...
Znalazłem ten post: Tak. Współczynnik odzwierciedla zmianę ilorazów logarytmicznych dla każdego przyrostu zmiany w predyktorze porządkowym. Ta (bardzo powszechna) specyfikacja modelu zakłada, że predyktor ma liniowy wpływ na swoje przyrosty. Aby przetestować to założenie, możesz porównać...
Przeczytałem kilka publikacji próbujących uzasadnić zastosowanie modelu efektów stałych z oświadczeniami w stylu „wybrano model efektów stałych, ponieważ heterogeniczność była niska”. Obawiam się jednak, że nadal może to być niewłaściwe podejście do analizy danych. Czy istnieją powody lub...
Obecnie czytam pracę Pearl (Pearl, 2009, 2. wydanie) na temat przyczynowości i walki o ustalenie związku między nieparametryczną identyfikacją modelu a faktycznym oszacowaniem. Niestety sam Pearl milczy na ten temat. Na przykład mam na myśli prosty model z przyczynową ścieżką, x → z→ yx→z→yx...
Rozmawiałem dzisiaj z kimś o pobieraniu próbek i niejasno pamiętam historię o bardzo szanowanym statystyce, który zaleca systematyczne pobieranie próbek z książki telefonicznej w konkretnej sprawie prawnej. Pamiętam historię, która opowiadała coś jak sędzia w sądzie, mówiąc coś do niego: „Nie wiem...
Jestem prawie pewien, że widziałem już następujący wynik w statystykach, ale nie pamiętam gdzie. Jeżeli jest dodatnią zmienną losową i E ( X ) < ∞ następnie ε F - 1 ( 1 - ε ) → 0 gdy ε → 0 + , gdzie M jest CDF X .XXXE (X) <
Na stronie 12 książki Batesa o modelu efektu mieszanego opisuje ten model w następujący sposób: Pod koniec zrzutu ekranu wspomina o względny współczynnik kowariancji , w zależności od parametru wariancji-komponentu ,ΛθΛθ\Lambda_{\theta}θθ\theta bez wyjaśnienia, jaki dokładnie jest związek....
W przeszłości zadawano mi wiele pytań dotyczących opublikowanych artykułów w wielu obszarach, w których regresję (i powiązane modele, takie jak modele panelowe lub GLM) stosuje się na danych obserwacyjnych (tj. Danych niepochodzących z kontrolowanego eksperymentu , w wielu przypadkach - ale nie...
Czytam przykład podany w książce Machine Learning for Hackers . Najpierw rozwinę ten przykład, a następnie omówię moje pytanie. Przykład : Pobiera zestaw danych na 10 lat z 25 cenami akcji. Uruchamia PCA w cenie 25 akcji. Porównuje główny składnik z indeksem Dow Jones. Obserwuje bardzo silne...
Twierdzenie Pitmana-Koopmana-Darmois mówi, że jeśli próbka iid ze sparametryzowanej rodziny rozkładów prawdopodobieństwa dopuszcza wystarczającą statystykę, której liczba składników skalarnych nie rośnie wraz z wielkością próbki, to jest to rodzina wykładnicza. Czy jakieś podręczniki lub zwykłe...
Problemem, z którym mam do czynienia, jest przewidywanie wartości szeregów czasowych. Patrzę na jeden szereg czasowy naraz i na podstawie np. 15% danych wejściowych chciałbym przewidzieć jego przyszłe wartości. Do tej pory natknąłem się na dwa modele: LSTM (długoterminowa pamięć krótkotrwała;...