Statystyki i duże zbiory danych

Pytania i odpowiedzi dla osób zainteresowanych statystyką, uczeniem maszynowym, analizą danych, eksploracją danych i wizualizacją danych

4
Wprowadzenie do uczenia maszynowego dla matematyków
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 się bez żadnej zawartości. Jednak zaczynając od takiej literatury, …
4
Czy słabe badania zwiększają prawdopodobieństwo wyników fałszywie dodatnich?
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. Badania o słabej mocy częściej tracą rzeczywiste skutki, a …
2
Czy możemy użyć MLE do oszacowania wag sieci neuronowej?
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 lub czy w ogóle można korzystać z MLE?
6
Błąd strzelców wyborowych w Teksasie w analizie danych eksploracyjnych
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 strzelec wyborowy, który wystrzeliwuje losowy wzór pocisków z boku stodoły, rysuje …
23 eda  fallacy 
6
Dlaczego zwykle przy wyborze modelu minimalizujemy sumę błędów kwadratowych (SSE)?
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 technicznych funkcja kwadratowa jest ładniejsza niż niektóre inne funkcje, np. Suma …
3
Rozkład MSE do wariancji i odchylenia kwadratowego
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 …
4
Dokładny dwumianowy test dwóch proporcji próbki w R (i niektóre dziwne wartości p)
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 without continuity correction data: c(17, 8) out of …
1
Nieliniowy vs. uogólniony model liniowy: jak odnosisz się do regresji logistycznej, Poissona itp.?
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 liniowego przy użyciu odpowiedniej funkcji łączenia. Zastanawiam się, czy …
1
Czy istnieje sposób wykorzystania macierzy kowariancji do znalezienia współczynników regresji wielokrotnej?
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 kowariancji, czy można obliczyć współczynniki dla modelu z wieloma zmiennymi objaśniającymi? …
7
Co jest złego w dostosowaniach Bonferroni?
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 hipotezy: Punkty podsumowujące: Dostosowanie istotności statystycznej do liczby testów wykonanych na …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.