Statystyki i duże zbiory danych

2

Czy ktoś wie, w którym roku MCMC stało się powszechne (tj. Popularna metoda wnioskowania bayesowskiego)? Szczególnie pomocny byłby link do liczby opublikowanych artykułów MCMC (czasopism) w czasie.

19 bayesian mcmc history

1

Dlaczego stosowanie metody Newtona do optymalizacji regresji logistycznej nazywa się iteracyjną, ponownie ważoną metodą najmniejszych kwadratów?

Dlaczego stosowanie metody Newtona do optymalizacji regresji logistycznej nazywa się iteracyjną, ponownie ważoną metodą najmniejszych kwadratów? Nie wydaje mi się to jasne, ponieważ utrata logistyczna i utrata najmniejszych kwadratów to zupełnie inne rzeczy.

19 logistic generalized-linear-model optimization irls fisher-scoring

2

Dlaczego konieczne jest pobieranie próbek z rozkładu tylnego, jeśli już WIEMY rozkład tylny?

Rozumiem, że stosując podejście bayesowskie do szacowania wartości parametrów: Rozkład tylny jest kombinacją rozkładu wcześniejszego i rozkładu prawdopodobieństwa. Symulujemy to, generując próbkę z rozkładu tylnego (np. Przy użyciu algorytmu Metropolis-Hasting do generowania wartości i akceptujemy je, jeśli przekraczają pewien próg prawdopodobieństwa przynależności do rozkładu tylnego). Po wygenerowaniu tej próbki używamy …

19 bayesian inference simulation mcmc posterior

6

Warstwy splotowe: do padania czy nie?

Architektura AlexNet korzysta z wypełnień zerowych, jak pokazano na rysunku: W artykule nie ma jednak wyjaśnienia, dlaczego wprowadzono to wypełnienie. Kurs Standford CS 231n uczy, że używamy paddingu, aby zachować rozmiar przestrzenny: Zastanawiam się, czy to jedyny powód, dla którego potrzebujemy wypełnienia? Mam na myśli, że jeśli nie muszę zachowywać …

19 conv-neural-network convolution

4

Czy w przypadku danych kategorycznych mogą istnieć klastry bez powiązanych zmiennych?

Próbując wyjaśnić analizy skupień, ludzie często błędnie rozumieją ten proces jako związany z korelacją zmiennych. Jednym ze sposobów na ominięcie tego zamieszania jest taki spisek: To wyraźnie pokazuje różnicę między pytaniem, czy istnieją klastry, a pytaniem, czy zmienne są powiązane. Ilustruje to jednak tylko rozróżnienie dla ciągłych danych. Mam problem …

19 clustering categorical-data independence

4

Jak zrozumieć wady hierarchicznego grupowania?

Czy ktoś może wyjaśnić zalety i wady hierarchicznego grupowania? Czy klastrowanie hierarchiczne ma te same wady, co oznacza K? Jakie są zalety Hierarchical Clustering nad K? Kiedy powinniśmy używać środków K zamiast hierarchicznego grupowania i odwrotnie? Odpowiedzi na ten post wyjaśnia wady k oznacza bardzo dobrze. Jak zrozumieć wady K-średnich

19 clustering k-means unsupervised-learning hierarchical-clustering

2

Nietypowe rozkłady z zerową skośnością i zerową kurtozą?

Pytanie głównie teoretyczne. Czy są jakieś przykłady rozkładów niestandardowych, które mają pierwsze cztery momenty równe rozkładom normalnym? Czy mogą istnieć w teorii?

19 normal-distribution skewness moments theory kurtosis

2

Czy test t-Studenta jest testem Walda?

Czy test t-Studenta jest testem Walda? Przeczytałem opis testów Walda z All Statistics Wassermana . Wydaje mi się, że test Walda obejmuje testy t. Czy to jest poprawne? Jeśli nie, to co powoduje, że test t nie jest testem Walda?

19 hypothesis-testing t-test

3

Szacowanie najważniejszych funkcji partycji k-średnich klastra

Czy istnieje sposób na określenie, które cechy / zmienne zestawu danych są najważniejsze / dominujące w ramach rozwiązania k-średnich klastrów?

19 machine-learning clustering k-means importance

1

Po co w ogóle stosować ANOVA zamiast skakać bezpośrednio do post-hoc lub planowanych testów porównawczych?

Patrząc na sytuację ANOVA między grupami, co otrzymujesz, wykonując najpierw taki test ANOVA, a następnie post-hoc (Bonferroni, Šidák itp.) Lub planowane testy porównawcze? Dlaczego nie pominąć całkowicie kroku ANOVA? Wydaje mi się, że w takiej sytuacji jedyną korzyścią ANOVA między grupami jest możliwość zastosowania HSD Tukeya jako testu post hoc. …

19 hypothesis-testing anova multiple-comparisons post-hoc

2

Jaka jest intuicja odwracalnego procesu w szeregach czasowych?

Czytam książkę o szeregach czasowych i zacząłem drapać się w głowę w następującej części: Czy ktoś mógłby wyjaśnić mi intuicję? Nie mogłem tego uzyskać z tego tekstu. Dlaczego potrzebujemy, aby proces był odwracalny? Jaki jest tutaj duży obraz? Dziękuję za wszelką pomoc. Jestem nowy w tej kwestii, więc jeśli możesz …

19 time-series arma

2

Wielokrotna imputacja dla zmiennych wynikowych

Mam zbiór danych na temat prób rolnych. Moja zmienna odpowiedzi to stosunek odpowiedzi: log (leczenie / kontrola). Interesuje mnie, co pośredniczy w różnicy, więc prowadzę meta-regresje RE (nieważone, ponieważ wydaje się całkiem jasne, że wielkość efektu nie jest skorelowana z wariancją szacunków). Każde badanie podaje plon ziarna, plon biomasy lub …

19 missing-data meta-analysis multiple-imputation meta-regression

6

Jaka jest różnica między zbiorczymi danymi przekroju a danymi panelu?

Wydają się tacy podobni. Czy są to te same rzeczy, ale nazywane są po prostu innymi nazwami?

19 regression dataset econometrics

1

Dobroć dopasowania do histogramów 2D

Mam dwa zestawy danych reprezentujących parametry gwiazd: obserwowany i modelowany. Za pomocą tych zestawów tworzę tak zwany schemat dwukolorowy (TCD). Próbkę można zobaczyć tutaj: Być obserwowane dane i B dane wydobyte z modelu (nieważne czarne linie, kropki reprezentują dane) Mam tylko jedno A schemat, ale może produkować tyle różnych B …

19 goodness-of-fit histogram

2

Testowanie hipotez i znaczenie dla szeregów czasowych

Typowym testem istotnym dla patrzenia na dwie populacje jest test t, test t-sparowany, jeśli to możliwe. Zakłada się, że rozkład jest normalny. Czy istnieją podobne założenia upraszczające, które dają test istotności dla szeregów czasowych? W szczególności mamy dwie dość małe populacje myszy, które są traktowane inaczej i mierzymy wagę raz …

19 time-series hypothesis-testing statistical-significance