Statystyki i duże zbiory danych

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

3
Dlaczego rozkład t staje się bardziej normalny wraz ze wzrostem wielkości próbki?
Zgodnie z Wikipedią rozumiem, że rozkład t jest rozkładem próbkowania wartości t, gdy próbki są obserwacjami z populacji normalnie rozmieszczonej. Jednak nie rozumiem intuicyjnie, dlaczego powoduje to zmianę rozkładu t-kształtnego z gruboogoniastego na prawie całkowicie normalny. Rozumiem, że jeśli pobierasz próbki z normalnego rozkładu, to jeśli weźmiesz dużą próbkę, będzie …
3
Asymptotyczny rozkład wariancji próbki w próbce nienormalnej
Jest to bardziej ogólne podejście do problemu postawionego przez to pytanie . Po uzyskaniu asymptotycznego rozkładu wariancji próbki, możemy zastosować metodę Delta, aby uzyskać odpowiedni rozkład dla odchylenia standardowego. Niech próbka wielkości nnn iid nietypowych zmiennych losowych {Xi},i=1,...,n{Xi},i=1,...,n\{X_i\},\;\; i=1,...,n , ze średniąμμ\mu i wariancjąσ2σ2\sigma^2 . Ustaw średnią próbki i wariancję …
2
Znaczenie sieci neuronowej jako czarnej skrzynki?
Często słyszę ludzi rozmawiających o sieciach neuronowych jako czegoś w rodzaju czarnej skrzynki, której nie rozumiesz, co to znaczy lub co one oznaczają. Właściwie nie rozumiem, co przez to rozumieją! Jeśli rozumiesz, jak działa propagacja wsteczna, jak to jest czarna skrzynka? Czy oznaczają, że nie rozumiemy, w jaki sposób obliczone …
5
Co w praktyce oznacza „prawdopodobieństwo zdefiniowane tylko do multiplikatywnej stałej proporcjonalności”?
Czytam artykuł, w którym autorzy prowadzą dyskusję o oszacowaniu maksymalnego prawdopodobieństwa do twierdzenia Bayesa, rzekomo jako wstęp dla początkujących. Jako przykład prawdopodobieństwa zaczynają się od rozkładu dwumianowego: p(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,\theta) = \binom{n}{x}\theta^x(1-\theta)^{n-x} a następnie zaloguj obie strony ℓ(θ|x,n)=xln(θ)+(n−x)ln(1−θ)ℓ(θ|x,n)=xln⁡(θ)+(n−x)ln⁡(1−θ)\ell(\theta|x, n) = x \ln (\theta) + (n-x)\ln (1-\theta) z uzasadnieniem, że: „Ponieważ prawdopodobieństwo jest …
2
Jak „kontrolujesz” czynnik / zmienną?
W moim rozumieniu „kontrola” może mieć dwa znaczenia w statystyce. Grupa kontrolna: W eksperymencie członek grupy kontrolnej nie jest leczony. Np .: Placebo vs. Lek: Dajesz leki jednej grupie, a nie drugiej (kontrola), co jest również określane jako „kontrolowany eksperyment”. Kontrola zmiennej: technika oddzielania efektu określonej zmiennej niezależnej. Niektóre inne …
2
Jaki jest najbardziej bezbolesny sposób dopasowania krzywych wzrostu logistycznego w R?
Nie jest to tak łatwe dla Google, jak niektóre inne rzeczy, ponieważ, dla jasności, nie mówię o regresji logistycznej w sensie użycia regresji do przewidywania zmiennych kategorialnych. Mówię o dopasowaniu logistycznej krzywej wzrostu do danych punktów danych. Mówiąc konkretniej, jest danym rokiem od 1958 do 2012, a jest szacunkowym globalnym …
2
Samouczki dotyczące inżynierii funkcji
Jak wiadomo wszystkim, inżynieria cech jest niezwykle ważna w uczeniu maszynowym, jednak znalazłem niewiele materiałów związanych z tym obszarem. Brałem udział w kilku konkursach w Kaggle i wierzę, że dobre cechy mogą być nawet ważniejsze niż dobry klasyfikator w niektórych przypadkach. Czy ktoś zna tutoriale na temat inżynierii funkcji, czy …
1
Jak ustawić argument xreg w auto.arima () w R? [Zamknięte]
Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 6 lat temu . Pracuję nad małym projektem z jednym szeregiem czasowym, który mierzy dane o wizytach klientów (codziennie). Moje zmienne towarzyszące są zmienną ciągłąDay …
1
Osiągalne korelacje dla logarytmicznych zmiennych losowych
Rozważ logarytmiczne zmienne losowe i z i .X 2 log ( X 1 ) ∼ N ( 0 , 1 ) log ( X 2 ) ∼ N ( 0 , σ 2 )X1X1X_1X2X2X_2log(X1)∼N(0,1)log⁡(X1)∼N(0,1)\log(X_1)\sim \mathcal{N}(0,1)log(X2)∼N(0,σ2)log⁡(X2)∼N(0,σ2)\log(X_2)\sim \mathcal{N}(0,\sigma^2) Próbuję obliczyć i \ rho _ {\ min} dla \ rho (X_1, X_2) . …
2
Dlaczego regresja dotyczy wariancji?
Czytam tę notatkę . Na stronie 2 znajduje się: „Ile wariancji w danych tłumaczy dany model regresji?” „Interpretacja regresji dotyczy średniej współczynników; wnioskowanie dotyczy ich wariancji”. Czytałem o takich stwierdzeniach wiele razy, dlaczego miałoby nas obchodzić „ile wariancji w danych wyjaśnia dany model regresji?”… A dokładniej, dlaczego „wariancja”?
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.