Statystyki i duże zbiory danych

2

W swojej książce Doing Bayesian Data Analysis John Kruschke stwierdza, że używając JAGS z R. ... oszacowanie trybu z próbki MCMC może być raczej niestabilne, ponieważ oszacowanie opiera się na algorytmie wygładzania, który może być wrażliwy na przypadkowe nierówności i pomarszczenia w próbce MCMC. ( Doing Bayesian Data Analysis , …

12 bayesian mcmc mode

1

Dlaczego ciągła wartość jittera na wykresie rozrzutu?

Używam Orange Canvas i wygenerowałem wykres rozproszenia. Mam możliwość fluktuacji zmiennych ciągłych, ale tak naprawdę nie wiem, dlaczego miałbym to robić. Jaki jest pomysł na drżenie?

12 data-visualization scatterplot

4

Jak obliczyć przedziały ufności dla współczynników?

Rozważ eksperyment, który daje stosunek między 0 a 1. Sposób uzyskania tego stosunku nie powinien być istotny w tym kontekście. Został on opracowany w poprzedniej wersji tego pytania , ale został usunięty dla jasności po dyskusji na temat meta .XjaXiX_i Ten eksperyment powtarza się razy, podczas gdy jest małe (około …

12 confidence-interval

1

Czy można zrozumieć koncepcyjnie model Pareto / NBD?

Uczę się korzystać z pakietu BTYD, który korzysta z modelu Pareto / NBD, aby przewidzieć, kiedy będzie oczekiwany powrót klienta. Jednak cała literatura na temat tego modelu jest pełna matematyki i nie wydaje się, aby istniało proste / koncepcyjne wyjaśnienie działania tego modelu. Czy można zrozumieć model Pareto / NBD …

12 distributions gamma-distribution marketing pareto

2

Czy każda niestacjonarna seria jest konwertowana na szereg stacjonarny poprzez różnicowanie

Czy każde niestacjonarne szeregi czasowe można przekształcić w stacjonarne szeregi czasowe, stosując różnicowanie? W jaki sposób decydujesz o kolejności różnicowania? Czy różnisz się tylko interwałami 1,2 ... n i za każdym razem wykonujesz test jednostkowy pierwiastka stacjonarnego, aby sprawdzić, czy wynikowa seria jest stacjonarna?

12 time-series stationarity

3

Co to znaczy, że coś ma dobre właściwości dla częstych?

Często słyszałem to zdanie, ale nigdy całkowicie nie rozumiałem, co to znaczy. Wyrażenie „dobre właściwości dla częstych” ma obecnie około 2750 trafień w google, 536 na scholar.google.com i 4 na stats.stackexchange.com . Najbliższy rzeczą znalazłem do jasnej definicji pochodzi z końcowego slajd w prezentacji Stanford University , który stanowi, [T] …

12 bayesian terminology frequentist

1

Użyj do testu hipotez, że ponieważ szybszy współczynnik konwergencji?

Załóżmy, że mam są iid i chcę zrobić test hipotezy, że wynosi 0. Załóżmy, że mam duże n i mogę użyć twierdzenia o limicie centralnym. Mógłbym również wykonać test, że wynosi 0, co powinno być równoważne testowaniu, że wynosi 0. Ponadto zbieżny do kwadratu chi, gdzie zbiega się do normy. …

12 hypothesis-testing convergence delta-method

3

co rozumie się przez integrację numeryczną jest zbyt droga?

Czytam o wnioskowaniu bayesowskim i natknąłem się na frazę „numeryczna integracja marginalnego prawdopodobieństwa jest zbyt droga” Nie mam doświadczenia w matematyce i zastanawiałem się, co dokładnie oznacza tutaj droga ? Czy chodzi tylko o moc obliczeniową, czy może jest coś więcej.

12 bayesian numerical-integration variational-bayes approximate-inference

1

Jaka jest różnica między „proporcjami zliczania” a „proporcjami ciągłymi”?

W komentarzu do innego pytania zapytano o wyjaśnienie, czy omawiany temat to „proporcje zliczania” czy „proporcje ciągłe”, a obserwacja wykazała, że różnica była krytyczną informacją (na temat regresji logistycznej / dwumianowej vs. regresji beta). Jaka jest różnica między nimi i gdzie ma to znaczenie? O czym należy pamiętać podczas pracy …

12 terminology proportion

1

Istotność statystyczna różnicy między odległościami

Mam ponad 3000 wektorów na dwuwymiarowej siatce o mniej więcej jednolitym dyskretnym rozkładzie. Niektóre pary wektorów spełniają określony warunek. Uwaga: warunek dotyczy tylko par wektorów, a nie pojedynczych wektorów. Mam listę około 1500 takich par, nazwijmy to grupą 1. Grupa 2 zawiera wszystkie inne pary wektorów. Chcę dowiedzieć się, czy …

12 statistical-significance t-test sample-size spatial distance

1

Co to są wielowymiarowe ortogonalne wielomiany obliczone w R?

Wielomiany ortogonalne w jednowymiarowym zestawie punktów są wielomianami, które wytwarzają wartości na tych punktach w taki sposób, że iloczyn skalarny i korelacja par są zerowe. R może wytwarzać ortogonalne wielomiany z funkcją poli . Ta sama funkcja ma wariant polimorficzny, który tworzy wielomiany ortogonalne na zestawie punktów na wielu odmianach. …

12 r multiple-regression polynomial orthogonal

3

Architektury neuronowe: automatyczne projektowanie oparte na danych

Ostatnie postępy w sieciach neuronowych podsumowuje szereg nowatorskich architektur charakteryzujących się głównie rosnącą złożonością projektową. Od LeNet5 (1994) do AlexNet (2012), do Overfeat (2013) i GoogleLeNet / Inception (2014) i tak dalej ... Czy jest jakaś próba umożliwienia maszynie podjęcia decyzji / zaprojektowania architektury, która ma być użyta w zależności …

12 neural-networks deep-learning

1

Filtr ładowania początkowego / algorytm filtra cząstek stałych (zrozumienie)

Naprawdę nie rozumiem, jak działa filtr ładowania początkowego. Z grubsza znam pojęcia, ale nie rozumiem niektórych szczegółów. To pytanie jest dla mnie, aby usunąć bałagan. W tym miejscu użyję tego popularnego algorytmu filtrowania z referencji Douceta (do tej pory uważam, że jest to najłatwiejsza referencja). Pozwól mi najpierw powiedzieć, że …

12 particle-filter

1

MCMC; Czy możemy być pewni, że mamy „czystą” i „wystarczająco dużą” próbkę z tyłu? Jak to może działać, jeśli nie jesteśmy?

Odnosząc się do tego wątku: Jak wyjaśniłbyś Markov Chain Monte Carlo (MCMC) laikowi? . Widzę, że jest to kombinacja Łańcuchów Markowa i Monte Carlo: łańcuch Markowa jest tworzony z tylnym jako niezmienny ograniczający rozkład, a następnie rysuje Monte Carlo (zależne) z rozkładu ograniczającego (= nasz tylny). Powiedzmy (wiem, że tutaj …

12 mcmc

6

Czy istnieje jakiś rozkład jednowymiarowy, z którego nie możemy próbkować?

Mamy ogromną różnorodność metod losowego generowania z rozkładów jednowymiarowych (transformacja odwrotna, akceptacja-odrzucenie, Metropolis-Hastings itp.) I wydaje się, że możemy próbkować z dosłownie dowolnego prawidłowego rozkładu - czy to prawda? Czy możesz podać jakiś przykład rozkładu jednowymiarowego, którego nie można losowo wygenerować? Wydaje mi się, że ten przykład, w którym jest …

12 distributions simulation random-generation mgf philosophical