Pytania otagowane jako mathematical-statistics

Matematyczna teoria statystyki, dotycząca formalnych definicji i ogólnych wyników.

1
Wystarczające problemy statystyczne, specyficzne / intuicyjne
Uczę się statystyk dla zabawy i mam pewne wątpliwości co do wystarczających statystyk . Moje zamieszanie napiszę w formie listy: Jeśli rozkład ma parametrów, to czy będzie miał wystarczających statystyk?nnnnnnn Czy istnieje jakakolwiek bezpośrednia zgodność między wystarczającymi statystykami a parametrami? Czy też wystarczające statystyki służą po prostu jako pula „informacji”, …
3
Jaki jest związek między rozkładem Beta a modelem regresji logistycznej?
Moje pytanie brzmi: jaki jest matematyczny związek między rozkładem Beta a współczynnikami modelu regresji logistycznej ? Aby zilustrować: funkcję logistyczną (sigmoid) podano przez f(x)=11+exp(−x)f(x)=11+exp⁡(−x)f(x) = \frac{1}{1+\exp(-x)} i służy do modelowania prawdopodobieństw w modelu regresji logistycznej. Niech AAA będzie wynikiem dychotomicznym (0,1)(0,1)(0,1) a XXX macierzą projektową. Model regresji logistycznej podano przez …
1
Jaka intuicja kryje się za wymiennymi próbkami pod hipotezą zerową?
Testy permutacyjne (zwane również testem randomizacji, testem ponownej randomizacji lub testem dokładnym) są bardzo przydatne i przydają się, gdy t-testnie jest spełnione założenie o rozkładzie normalnym wymagane na przykład i gdy transformacja wartości przez ranking test nieparametryczny, Mann-Whitney-U-testktóry prowadziłby do utraty większej ilości informacji. Jednak nie należy zapominać o jednym …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
3
Czy lemat Neymana-Pearsona może mieć zastosowanie w przypadku, gdy prosty zerowy i alternatywny nie należą do tej samej rodziny dystrybucji?
Czy lemat Neymana-Pearsona może odnosić się do przypadku, gdy prosty zerowy i prosta alternatywa nie należą do tej samej rodziny dystrybucji? Z tego dowodu nie rozumiem, dlaczego nie może. Na przykład, gdy prosty zerowy jest rozkładem normalnym, a prostą alternatywą jest rozkład wykładniczy. Czy test współczynnika wiarygodności jest dobrym sposobem …
1
Dlaczego stabilizujemy wariancję?
Natknąłem się na transformację stabilizującą wariancję podczas czytania metody Kaggle Essay Eval . Używają transformacji stabilizacji wariancji, aby przekształcić wartości kappa przed pobraniem ich średniej, a następnie przekształcić je z powrotem. Nawet po przeczytaniu wiki o transformacjach stabilizujących wariancje nie rozumiem, dlaczego tak naprawdę stabilizujemy wariancje? Jakie korzyści dzięki temu …
3
Kilka pytań na temat losowości statystycznej
Ze statystycznej randonessy Wikipedii : Losowość globalna i losowość lokalna są różne. Większość filozoficznych koncepcji losowości ma charakter globalny, ponieważ opierają się na założeniu, że „na dłuższą metę” sekwencja wygląda naprawdę losowo, nawet jeśli pewne podsekwencje nie wyglądałyby losowo. Na przykład w „prawdziwie” losowej sekwencji liczb o wystarczającej długości prawdopodobne …
1
Co to jest „Docelowe oczekiwane maksymalne prawdopodobieństwo”?
Próbuję zrozumieć niektóre artykuły Marka van der Laana. Jest teoretycznym statystykiem w Berkeley, pracującym nad problemami, które w znacznym stopniu pokrywają się z uczeniem maszynowym. Jednym z problemów dla mnie (poza głęboką matematyką) jest to, że często kończy się opisywaniem znanych metod uczenia maszynowego przy użyciu zupełnie innej terminologii. Jedną …
1
Nierówność Oracle: w kategoriach podstawowych
Przeglądam artykuł, który wykorzystuje nierówność wyroczni, aby coś udowodnić, ale nie jestem w stanie zrozumieć, co on nawet próbuje zrobić. Kiedy szukałem w Internecie „Nierówności Oracle”, niektóre źródła skierowały mnie do artykułu „Candes, Emmanuel J.„ Nowoczesne oszacowanie statystyczne poprzez nierówności wyroczni ”. ”, który można znaleźć tutaj https://statweb.stanford.edu/~candes/papers/NonlinearEstimation.pdf . Ale …
2
Czy Wolfram Mathworld popełnia błąd opisując dyskretny rozkład prawdopodobieństwa z funkcją gęstości prawdopodobieństwa?
Zwykle rozkład prawdopodobieństwa między zmiennymi dyskretnymi opisuje się za pomocą funkcji masy prawdopodobieństwa (PMF): Pracując z ciągłymi zmiennymi losowymi, opisujemy rozkłady prawdopodobieństwa za pomocą funkcji gęstości prawdopodobieństwa (PDF) zamiast funkcji masy prawdopodobieństwa. - Dogłębne uczenie się przez Goodfellow, Bengio i Courville Jednak Wolfram Mathworld używa PDF do opisania rozkładu prawdopodobieństwa …
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.