Statystyki i duże zbiory danych probability

1

Czy jest jakiś użytek dla ilości w statystyce lub teorii informacji?

Czy jest jakiś użytek dla ilości w statystyce lub teorii informacji?∫f(x)2dx∫f(x)2dx \int f(x)^2 dx

13 probability entropy information-theory

1

Jakie są zalety i wady korzystania z LARS [1] w porównaniu ze stosowaniem opadania współrzędnych w celu dopasowania regresji liniowej regulowanej przez L1? Interesują mnie głównie aspekty wydajności (moje problemy występują zwykle Nw setkach tysięcy i p<20). Jednak wszelkie inne spostrzeżenia byłyby również mile widziane. edytuj: Od kiedy opublikowałem pytanie, …

13 regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction

2

Zasoby online do nauki statystyk, ćwiczeń (z rozwiązaniami)?

Obecnie pracuję jako asystent nauczyciela na moim uniwersytecie na kursie statystyki wprowadzającej (dla studentów medycyny). W trybie offline dostępnych jest wiele książek z informacjami, które mogą pomóc nauczycielowi. Jednak chciałbym wiedzieć, czy możesz skierować mnie do jakichkolwiek (dobrych) zasobów, które zapewniają ćwiczenia (z rozwiązaniami) w statystykach, które są dostępne online? …

13 probability references inference descriptive-statistics teaching

1

Czy dokładność jest niewłaściwą zasadą punktacji w ustawieniach klasyfikacji binarnej?

Ostatnio uczyłem się o prawidłowych regułach punktacji dla klasyfikatorów probabilistycznych. Kilka wątków na tej stronie internetowej podkreślało, że dokładność jest niewłaściwą zasadą punktacji i nie należy jej wykorzystywać do oceny jakości prognoz generowanych przez model probabilistyczny, taki jak regresja logistyczna. Jednak wiele artykułów akademickich, które przeczytałem, podało utratę błędnej klasyfikacji …

13 probability accuracy scoring-rules

1

Intuicyjne zrozumienie twierdzenia Halmosa-Savage'a

Twierdzenie Halmosa-Savage'a mówi, że dla dominującego modelu statystycznego statystyka jest wystarczający, jeśli (i tylko jeśli) dla wszystkich istnieje wersja pochodnej Radon Nikodym, mierzalna wersja gdzie jest uprzywilejowany środek taki, że do i .(Ω,A,P)(Ω,A,P)(\Omega, \mathscr A, \mathscr P)T:(Ω,A,P)→(Ω′,A′)T:(Ω,A,P)→(Ω′,A′)T: (\Omega, \mathscr A, \mathscr P)\to(\Omega', \mathscr A'){P∈P}{P∈P}\{P \in \mathscr{P} \} TTTdPdP∗dPdP∗\frac{dP}{dP*}dP∗dP∗dP*P∗=∑∞i=1PiciP∗=∑i=1∞PiciP*=\sum_{i=1}^\infty P_i c_i …

13 probability mathematical-statistics intuition measure-theory

11

Czy odchylenie standardowe jest całkowicie błędne? Jak obliczyć std dla wysokości, zliczeń itp. (Liczby dodatnie)?

Powiedzmy, że obliczam wysokości (w cm), a liczby muszą być większe od zera. Oto przykładowa lista: 0.77132064 0.02075195 0.63364823 0.74880388 0.49850701 0.22479665 0.19806286 0.76053071 0.16911084 0.08833981 Mean: 0.41138725956196015 Std: 0.2860541519582141 W tym przykładzie, zgodnie z rozkładem normalnym, 99,7% wartości musi znajdować się między ± 3-krotnością standardowego odchylenia od średniej. Jednak …

13 probability mathematical-statistics normal-distribution standard-deviation

2

Funkcje kowariancji lub jądra - czym dokładnie są?

Jestem raczej nowy w dziedzinie procesów gaussowskich i ich zastosowania w uczeniu maszynowym. Czytam i słyszę o funkcjach kowariancji będących główną atrakcją tych metod. Czy ktoś mógłby zatem w intuicyjny sposób wyjaśnić, co dzieje się w tych funkcjach kowariancji? W przeciwnym razie możesz wskazać konkretny samouczek lub dokument wyjaśniający je.

13 machine-learning probability bayesian

2

Czy wspólna normalność jest niezbędnym warunkiem, aby suma normalnych zmiennych losowych była normalna?

W komentarzach po tej mojej odpowiedzi na powiązane pytanie Użytkownicy ssdecontrol i Glen_b zapytali, czy wspólna normalność i Y jest konieczna do zapewnienia normalności sumy X + Y ? Ta wspólna normalność jest wystarczająca, jest oczywiście dobrze znana. To dodatkowe pytanie nie zostało tam poruszone i być może jest warte …

13 probability normal-distribution distributions bivariate multivariate-normal

4

Jaki stosunek niezależnych dystrybucji daje rozkład normalny?

Stosunek dwóch niezależnych rozkładów normalnych daje rozkład Cauchy'ego. Rozkład t jest rozkładem normalnym podzielonym przez niezależny rozkład chi-kwadrat. Stosunek dwóch niezależnych rozkładów chi-kwadrat daje rozkład F. Szukam współczynnika niezależnych ciągłych rozkładów, który daje normalnie rozłożoną zmienną losową o średniej i wariancji σ 2 ?μμ\muσ2σ2)\sigma^2 Prawdopodobnie istnieje nieskończony zestaw możliwych odpowiedzi. …

13 probability distributions normal-distribution mathematical-statistics

1

Zrozumienie testu chi-kwadrat i rozkładu chi-kwadrat

Próbuję zrozumieć logikę testu chi-kwadrat. Test chi-kwadrat to . jest następnie porównywany z rozkładem chi-kwadrat, aby znaleźć wartość p. w celu odrzucenia lub nie hipotezy zerowej. : obserwacje pochodzą z rozkładu, którego użyliśmy do stworzenia naszych oczekiwanych wartości. Na przykład moglibyśmy sprawdzić, czy prawdopodobieństwo uzyskania jest podane przez tak jak …

13 probability distributions normal-distribution mathematical-statistics chi-squared

2

Obserwujesz k głów z n rzutów. Czy monety są uczciwe?

Zadano mi to pytanie z w wywiadzie. Czy istnieje „poprawna” odpowiedź?(n,k)=(400,220)(n,k)=(400,220)(n, k) = (400, 220) Załóżmy, że rzuty są identyczne, a prawdopodobieństwo głów wynosi p=0.5p=0.5p=0.5 . Rozkład liczby głów w 400 rzutach powinien następnie być zbliżony do normalnego (200, 10 ^ 2), tak aby 220 głów było o 2 standardowe …

13 probability hypothesis-testing self-study prior

3

Zarezerwuj rekomendacje dla początkujących na temat rozkładów prawdopodobieństwa

Studiuję uczenie maszynowe i każdą książkę, którą otwieram, wpadam na rozkład chi-kwadrat, funkcję gamma, rozkład t, Gaussa itp. Każda książka, którą do tej pory otworzyłem, określa tylko, jakie są rozkłady: nie wyjaśniają ani nie podają intuicji, skąd biorą się określone formuły funkcji. Na przykład, dlaczego rozkład chi-kwadrat jest taki, jaki …

13 probability distributions mathematical-statistics references

1

„Absolutnie ciągła zmienna losowa” vs. „Ciągła zmienna losowa”?

W książce „Twierdzenia graniczne teorii prawdopodobieństwa” Walentina V. Pietrowa dostrzegłem rozróżnienie między definicjami rozkładu będącymi „ciągłymi” a „absolutnie ciągłymi”, które są następujące: "... Rozkład zmiennej losowej X jest ciągły, jeśli P ( X ∈ B ) = 0 dla dowolnego skończonego lub policzalnego zbioru B punktów linii rzeczywistej. Mówi się, …

13 probability distributions random-variable

3

Jak zaprogramować symulację Monte Carlo paradoksu pudełkowego Bertranda?

Następujący problem został opublikowany na stronie Mensa International na Facebooku: \quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad Sam post otrzymał ponad 1000 komentarzy, ale nie będę wchodził w szczegóły na temat debaty, ponieważ wiem, że jest to paradoks skrzynki Bertranda, a odpowiedź brzmi . Zainteresowało mnie to, w jaki sposób można rozwiązać ten problem, stosując podejście …

12 r probability simulation monte-carlo paradox

2

Konstruowanie przykładu pokazującego

Jak skonstruować przykład rozkładu prawdopodobieństwa, dla którego , przy założeniu, że ?E(1X)=1E(X)E(1X)=1E(X)\mathbb{E}\left(\frac{1}{X}\right)=\frac{1}{\mathbb{E}(X)}P(X≠0)=1P(X≠0)=1\mathbb{P}(X\ne0)=1 Nierówność wynikająca z nierówności Jensena dla RV o dodatniej wartości jest jak (odwrotna nierówność, jeśli ). Wynika to z faktu, że mapowanie jest wypukłe dla i wklęsłe dla . Zgodnie z warunkiem równości w nierówności Jensena, sądzę, że …

12 probability distributions random-variable expected-value

Pytania otagowane jako probability