Pytania otagowane jako definition

Ten znacznik wskazuje pytania dotyczące definicji terminów statystycznych. Użyj bardziej ogólnego znacznika [terminologia] w przypadku pytań dotyczących języka statystycznego, które nie dotyczą konkretnie definicji.

5
Wpis w Wikipedii dotyczący prawdopodobieństwa wydaje się niejednoznaczny
Mam proste pytanie dotyczące „prawdopodobieństwa warunkowego” i „prawdopodobieństwa”. (Sprawdziłem już to pytanie tutaj, ale bezskutecznie). Zaczyna się od strony Wikipedii dotyczącej prawdopodobieństwa . Mówią to: Prawdopodobieństwo zestaw wartości parametrów, , biorąc pod uwagę efekty jest równa prawdopodobieństwu tych zaobserwowanych wyników podanych wartości tych parametrów, to jestθθ\thetaxxx L(θ∣x)=P(x∣θ)L(θ∣x)=P(x∣θ)\mathcal{L}(\theta \mid x) = …
2
Co to jest region o największej gęstości (HDR)?
W wnioskowaniu statystycznym wymieniony jest problem 9.6b, „region o największej gęstości (HDR)”. Jednak nie znalazłem definicji tego terminu w książce. Jednym z podobnych terminów jest najwyższa gęstość boczna (HPD). Ale to nie pasuje do tego kontekstu, ponieważ 9.6b nie wspomina nic o wcześniejszym. W sugerowanym rozwiązaniu mówi tylko, że „oczywiście …
2
Jaka intuicja kryje się za definiowaniem kompletności statystyki jako niemożności stworzenia bezstronnego estymatora ?
W statystyce klasycznej istnieje definicja, że ​​statystyka zbioru danych jest zdefiniowana jako kompletna dla parametru nie jest możliwe sformułowanie z niej obiektywnego estymatora sposób nietrwały. Oznacza to, że jedynym sposobem na uzyskanie dla wszystkich jest prawie na pewno równe .TT.Ty1,…,yny1,…,yny_1, \ldots, y_nθθ\theta000Eh(T(y))=0mih(T.(y))=0E h(T (y )) = 0θθ\thetahhh000 Czy kryje się …
4
Jakie są prawidłowe wartości precyzji i przywołania w przypadkach krawędzi?
Precyzja jest zdefiniowana jako: p = true positives / (true positives + false positives) Czy jest to prawidłowe, że, jak true positivesi false positivespodejście 0, precyzja zbliża 1? To samo pytanie do przypomnienia: r = true positives / (true positives + false negatives) Obecnie wdrażam test statystyczny, w którym muszę …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
5
Co w nazwie: hiperparametry
Zatem w rozkładzie normalnym mamy dwa parametry: średnią i wariancję . W książce Rozpoznawanie wzorców i uczenie maszynowe nagle pojawia się hiperparametr w terminach regularyzacji funkcji błędu.σ 2 λμμ\muσ2σ2\sigma^2λλ\lambda Co to są hiperparametry? Dlaczego są tak nazwani? W jaki sposób intuicyjnie różnią się one od parametrów w ogóle?
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
Jaka jest definicja rozkładu symetrycznego?
Jaka jest definicja rozkładu symetrycznego? Ktoś powiedział mi, że losowa zmienna pochodzi z rozkładu symetrycznego wtedy i tylko wtedy, gdy i mają ten sam rozkład. Ale myślę, że ta definicja jest częściowo prawdziwa. Ponieważ mogę przedstawić kontrprzykład i . Oczywiście ma rozkład symetryczny, ale i mają inny rozkład! Czy mam …
1
Co dokładnie nazywa się „głównym składnikiem” w PCA?
Załóżmy, jest wektorem, który maksymalizuje odchylenie występu danych z matrycy projektu .XuuuXXX Teraz widziałem materiały, które określają jako (pierwszy) główny składnik danych, który jest również wektorem własnym o największej wartości własnej.uuu Widziałem jednak również, że głównym składnikiem danych jest .XuXuX u Oczywiście i to różne rzeczy. Czy ktoś może mi …
3
Czy „statystyka testowa” jest wartością czy zmienną losową?
Jestem teraz studentem pierwszego kursu statystyki. Jestem zdezorientowany terminem „statystyki testowe”. Poniżej (widziałem to w niektórych podręcznikach), wydaje się być konkretną wartością obliczoną na podstawie konkretnej próbki. t = ¯ x - μ 0tttt = x¯¯¯- μ0s / n--√t=x¯-μ0s/n t=\frac{\overline{x} - \mu_0}{s / \sqrt{n}} Jednak w dalszej części (widziałem to …
3
Czy istnieje więcej niż jedna formuła „mediana”?
W mojej pracy, gdy osoby odnoszą się do „średniej” wartości zbioru danych, zwykle odnoszą się do średniej arytmetycznej (tj. „Średniej” lub „wartości oczekiwanej”). Gdybym podał średnią geometryczną , ludzie prawdopodobnie pomyśleliby, że jestem złośliwy lub nieprzydatny, ponieważ definicja „środka” jest znana z góry. Próbuję ustalić, czy istnieje wiele definicji „mediany” …
1
Tensory w literaturze dotyczącej sieci neuronowych: jaka jest najprostsza definicja?
W literaturze dotyczącej sieci neuronowych często spotykamy słowo „tensor”. Czy różni się od wektora? A z matrycy? Czy masz jakiś konkretny przykład, który wyjaśnia jego definicję? Jestem trochę zdezorientowany co do jego definicji. Wikipedia nie pomaga i czasami mam wrażenie, że jej definicja zależy od konkretnego używanego środowiska uczenia maszynowego …
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.