Statystyki i duże zbiory danych probability

2

Optymalny pakiet oprogramowania do analizy bayesowskiej

Zastanawiałem się, jaki pakiet statystyczny oprogramowania polecacie do przeprowadzania wnioskowania bayesowskiego. Na przykład wiem, że możesz uruchamiać openBUGS lub winBUGS jako standalones lub też możesz wywoływać je z R. Ale R ma również kilka własnych pakietów (MCMCPack, BACCO), które mogą wykonywać analizę bayesowską. Czy ktoś ma jakieś sugestie co do …

14 r probability bayesian inference bugs

1

Ograniczona funkcja generowania momentu

To pytanie wynika z zadanego tutaj pytania na temat funkcji generowania momentu związanego (MGF). Załóżmy, że XXX jest ograniczoną losową zmienną o zerowej średniej przyjmującą wartości w i niech będzie jej MGF. Z granicy użytej w dowodzie nierówności Hoeffdinga mamy gdzie prawa strona jest rozpoznawalna jako MGF zerowej średniej normalnej …

14 probability probability-inequalities mgf

5

Oprogramowanie (lub aplikacje internetowe) do nauczania statystyk dzieci lub prawdopodobieństwa?

Chciałbym (w odległej przyszłości) uczyć statystyki dzieci. Jeśli o to chodzi, chętnie poznam oprogramowanie (oczywiście dążę do FOSS) lub aplikacji internetowych, które są pomocne w wyjaśnianiu statystycznych / probabilistycznych pomysłów dzieciom (lub dorosłym). Może to być używane przez instruktora, dzieci lub jedno i drugie. Sugerowany format odpowiedzi: nazwa oprogramowania, co …

14 probability references software teaching

1

Caret glmnet vs cv.glmnet

Wydaje się, że istnieje wiele zamieszania w porównaniu używania glmnetwewnątrz w caretcelu znalezienia optymalnej lambdy i korzystania cv.glmnetz tego samego zadania. Zadano wiele pytań, np .: Model klasyfikacji train.glmnet vs. cv.glmnet? Jaki jest właściwy sposób używania glmnet z karetką? Cross-validation `glmnet` za pomocą` caret` ale nie udzielono odpowiedzi, co może …

14 r caret glmnet machine-learning neural-networks maximum softmax probability distributions mathematical-statistics random-variable cdf statistical-significance variance expected-value ratio sample-size reliability tolerance-interval wilcoxon-signed-rank self-study variance sampling mean machine-learning svm libsvm self-study sampling ranks data-visualization histogram machine-learning classification normal-distribution mathematical-statistics maximum-likelihood mixture predictive-models prediction seasonality

1

GAM vs LOESS vs splajny

Kontekst : Chcę, aby narysować linię na wykresie rozrzutu, że nie pojawia się parametryczne, dlatego używam geom_smooth()w ggplotw R. Automatycznie zwraca geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to change the smoothing method., …

14 r gam splines loess r data-visualization boxplot mathematical-statistics theory sufficient-statistics machine-learning classification correlation svm feature-selection probability stochastic-processes machine-learning reinforcement-learning

2

Wyjście prognozy regresji logistycznej

Utworzyłem regresję logistyczną przy użyciu następującego kodu: full.model.f = lm(Ft_45 ~ ., LOG_D) base.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg) step(base.model.f, scope=list(upper=full.model.f, lower=~1), direction="forward", trace=FALSE) Następnie wykorzystałem dane wyjściowe do stworzenia ostatecznego modelu: final.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg + IP_util_E2_m02_flg + AE_NumVisit1_flg + OP_NumVisit1_m01_flg + IP_TotLoS_m02 + Ft1_45 + IP_util_E1_m05_flg + IP_TotPrNonElecLoS_m02 …

14 r probability logistic

2

Który jest największy z grupy normalnie rozmieszczonych zmiennych losowych?

Mam zmienne losowe . X 0 ma rozkład normalny ze średnią μ > 0 i wariancją 1 . Wartości X 1 , … , X n rv są zwykle rozkładane ze średnią 0 i wariancją 1X0, X1, … , XnX0,X1,…,XnX_0,X_1,\dots,X_nX0X0X_0μ > 0μ>0\mu>0111X1, … , XnX1,…,XnX_1,\dots,X_n000111 . Wszystko jest od siebie …

14 probability normal-distribution

3

Centralne twierdzenie graniczne a prawo wielkich liczb

Twierdzenie o granicy centralnej stwierdza, że średnia zmiennych iid, gdy przechodzi w nieskończoność, staje się normalnie rozkładem.N.NN Rodzi to dwa pytania: Czy możemy z tego wywnioskować prawo wielkich liczb? Jeśli prawo wielkich liczb mówi, że średnia próbki wartości zmiennej losowej jest równa prawdziwej średniej gdy przechodzi w nieskończoność, wydaje się …

14 probability central-limit-theorem law-of-large-numbers

3

Jak obliczyć prawdopodobieństwo związane z absurdalnie dużymi wynikami Z?

Pakiety oprogramowania do wykrywania motywów sieciowych mogą zwracać niezwykle wysokie wyniki Z (najwyższy, jaki widziałem, to 600 000+, ale wyniki Z powyżej 100 są dość powszechne). Planuję pokazać, że te wyniki Z są fałszywe. Ogromne wyniki Z odpowiadają bardzo niskim związanym prawdopodobieństwom. Wartości powiązanych prawdopodobieństw podano np. Na stronie wikipedii …

14 probability normal-distribution p-value approximation z-statistic

3

Szacowanie wielkości populacji na podstawie częstotliwości duplikatów i niepowtarzalnych próbek

Istnieje serwis internetowy, w którym mogę poprosić o informacje na temat losowego przedmiotu. Przy każdym zamówieniu każdy przedmiot ma równą szansę na zwrot. Potrafię nadal zamawiać przedmioty i rejestrować liczbę duplikatów i unikatowe. Jak mogę wykorzystać te dane do oszacowania całkowitej liczby produktów?

14 probability population coupon-collector-problem

3

Gdzie jest bomba: Jak oszacować prawdopodobieństwo, biorąc pod uwagę sumy wierszy i kolumn?

To pytanie jest inspirowane minigierką Pokemon Soulsilver: Wyobraź sobie, że na tym obszarze 5x6 jest ukrytych 15 bomb (EDYCJA: maksymalnie 1 bomba / komórka): Jak oszacowałbyś prawdopodobieństwo znalezienia bomby na określonym polu, biorąc pod uwagę sumy wierszy / kolumn? Jeśli spojrzysz na kolumnę 5 (suma bomb = 5), możesz pomyśleć: …

14 probability estimation chi-squared independence games

2

Kombinacja liniowa dwóch zależnych wielowymiarowych normalnych zmiennych losowych

Załóżmy, że mamy dwa wektory zmiennych losowych, oba są normalne, tj. i . Interesuje nas rozkład ich kombinacji liniowej , gdzie i są macierzami, to wektor. Jeśli i są niezależne, . Pytanie dotyczy przypadku zależnego, zakładając, że znamy korelację dowolnej pary . Dziękuję Ci.Y ∼ N ( μ Y , …

14 probability normal-distribution multinomial

3

Jak uzyskać probabilistyczną interpretację AUC?

Dlaczego obszar pod krzywą ROC to prawdopodobieństwo, że klasyfikator uszereguje losowo wybraną „pozytywną” instancję (na podstawie uzyskanych prognoz) wyższą niż przypadkowo wybrana „pozytywna” instancja (z oryginalnej pozytywnej klasy)? W jaki sposób można udowodnić matematycznie to stwierdzenie za pomocą całki, podając CDF i PDF prawdziwie dodatnie i ujemne rozkłady klas?

14 probability roc auc

3

gdy jest zmienną ciągłą

Wiem, że dla zmiennej ciągłej .P.[ X=x]=0P[X=x]=0P[X=x]=0 Ale nie mogę sobie wyobrazić, że jeśli , istnieje nieskończona liczba możliwych . A także dlaczego ich prawdopodobieństwa stają się nieskończenie małe?xP[X=x]=0P.[X=x]=0P[X=x]=0xxx

14 probability self-study references continuous-data

2

Jensen Shannon Divergence vs. Kullback-Leibler Divergence?

Wiem, że dywergencja KL nie jest symetryczna i nie można jej uważać za miarę. Jeśli tak, to dlaczego jest używane, gdy JS Divergence spełnia wymagane właściwości metryki? Czy istnieją scenariusze, w których można zastosować dywergencję KL, ale nie dywergencję JS lub odwrotnie?

14 probability distributions kullback-leibler metric

Pytania otagowane jako probability