İstatistikler ve Büyük Veri

Temelde benim sorum çok katmanlı Algılayıcılarda, algılayıcıların bir sigmoid aktivasyon işlevi ile kullanıldığıdır. Böylece güncelleme kuralında olarak hesaplanır.y^y^\hat{y} y^= 11 + exp( - wTxben)y^=11+exp⁡(-wTxben)\hat{y} = \frac{1}{1+\exp(-\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)} Bu "sigmoid" Perceptron'un lojistik regresyondan farkı nedir? Tek katmanlı bir sigmoid algılayıcının, her ikisinin de kullanması anlamında bir lojistik regresyona eşdeğer olduğunu söyleyebilirim. güncelleme …

21 logistic  classification  neural-networks  gradient-descent  perceptron 

Verilerimin yüzde 90’ının tahmin edicilerini bulmak için nicel regresyon kullanıyorum. Bunu quantregpaket kullanarak R'de yapıyorum . Nasıl belirleyebilir tahmini değişkenleri ile açıklanabilir ediliyor nasıl değişkenlik kadar gösterecektir kuantil regresyon için?r2r2r^2 Gerçekten bilmek istediğim: "Değişkenliğin ne kadarının açıklandığını bulmak için kullanabileceğim herhangi bir yöntem var mı?". P değerlerine göre anlamlılık düzeyleri …

21 r-squared  quantile-regression 

Okudum Neyman-Pearson Lemmasını kitaptan İstatistik Teorisine Giriş Mood, Graybill ve Boes tarafından. Ama ben lemi anlamadım. Birisi bana lemi bana basit kelimelerle açıklayabilir mi? Ne ifade ediyor? Neyman- Pearson lemması: Let X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_n rasgele bir örnek olarak , iki bilinen değerlerden biridir ve ve izin olacak sabit.f(x;θ)f(x;θ)f(x;\theta)θθ\thetaθ0θ0\theta_0θ1θ1\theta_10&lt;α&lt;10&lt;α&lt;10<\alpha<1 Let pozitif bir sabittir …

21 hypothesis-testing  self-study  references  inference  likelihood-ratio 

Zaman serisi sınıflandırması yapmak için evrişimli bir sinir ağını eğitmek için bir kod olup olmadığını bilmek istiyorum. Bazı yeni makaleler gördüm ( http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/KDI-Djalto.pdf ) ama bir şey olup olmadığından veya kendim kodladığımdan emin değilim.

21 time-series  classification  neural-networks  conv-neural-network 

Ben bir laf geldi Kimyasal İstatistikçi , başka önemsiz olmayan ve istatistiksel bağımsız düşünemiyorum örnek bir medyan sıklıkla örnek ortalaması eşittir bir veya iki gözlemler bariz durumda yanında bir yeterli bir istatistik için seçim ama, olabilir Örnek medyanın yeterli olduğu durumda.

21 median  exponential-family  sufficient-statistics  chemistry 

Üç kategorik değişkenli bir veri setine sahibim ve bu üçünün arasındaki ilişkiyi bir grafikte görselleştirmek istiyorum. Herhangi bir fikir? Şu anda aşağıdaki üç grafiği kullanıyorum: Her grafik, bir bazal depresyon seviyesi içindir (Hafif, Orta, Şiddetli). Sonra her grafikte tedavi (0,1) ile Depresyon gelişimi (hiçbiri, orta, önemli) arasındaki ilişkiye bakarım. Bu …

21 r  data-visualization  categorical-data 

ACF ve PACF arazilerimin analizinde doğru yolda olup olmadığımı görmek istiyorum: Arkaplan: (Reff: Philip Hans Franses, 1998) Hem ACF hem de PACF önemli değerler gösterdiğinden, ARMA modelinin ihtiyaçlarıma cevap vereceğini düşünüyorum. ACF, MA parçasını tahmin etmek için kullanılabilir, yani q değeri, PACF, AR parçasını, yani p değerini tahmin etmek için …

21 time-series  model-selection  arma  statsmodels 

Lojistik ve logit regresyonu arasındaki fark nedir? Bunların benzer olduğunu (hatta aynı şeyi) anlıyorum, ancak birileri bu ikisi arasındaki farkları açıklayabilir mi? Biri oranlarla mı ilgili?

21 regression  logistic  terminology  logit  odds 

Bir işlemin kendisinin önceki değerlerine bağlı olması durumunda, bunun bir AR süreci olduğunu anlıyorum. Önceki hatalara bağlıysa, bir MA işlemidir. Bu iki durumdan biri ne zaman ortaya çıkar? Bir sürecin MA-AR olarak en iyi şekilde modellenmesinin ne demek olduğuna dair altta yatan sorunu aydınlatan sağlam bir örneği olan var mı?

21 time-series  autoregressive  moving-average 

Karar ağacı öğrenme algoritmalarının eksik değerlerle başa çıkmak için kullandığı yöntemler nelerdir? Kayıp denilen bir değeri kullanarak slotu dolduruyorlar mı? Teşekkürler.

21 missing-data  cart 

Çalıştığım küçük bir veri setinde ( ) birkaç değişken bana mükemmel bir öngörü / ayrılık verir . Bu yüzden , konuyla ilgilenmek için Firth lojistik regresyon kullanıyorum .n ∼ 100n~100n\sim100 En iyi modeli AIC veya BIC ile seçersem , bu bilgi kriterlerini hesaplarken olasılığa Firth cezasını da dahil etmeli miyim?

21 logistic  model-selection  aic  separation 

Bu soru edildi göç o Çapraz doğrulanmış üzerinde yanıtlanabilir çünkü yığın taşması gelen. 5 yıl önce göç etti . Bir gamma dağılım bağımlı değişkeni olan bir GLM için parametre yorumlaması ile ilgili bir sorum var. Bu benim GLM için bir log-link ile döndüren şey: Call: glm(formula = income ~ height …

21 r  generalized-linear-model  interpretation  gamma-distribution 

Sınıflandırma ve regresyon ağaçlarını inceliyorum ve ayrık konum için alınacak önlemlerden biri GINI puanı. Şimdi iki dağıtım arasında aynı verinin olabilirlik oranının günlüğü sıfır olduğunda en iyi bölünme konumunu belirlemeye alışkınım, yani üyelik olasılığının eşit olması muhtemel. Sezgim, GINI'nin matematiksel bir bilgi teorisinde iyi bir temele sahip olması gerektiğini (Shannon) …

21 cart  likelihood-ratio  information-theory  kullback-leibler  gini 

Bağımlı değişkenin yüzde olduğu tekrarlanan ölçümler deneyim var ve bağımsız değişkenler olarak birden fazla faktör var. glmerR paketinden lme4, bunu bir lojistik regresyon problemi olarak (belirterek family=binomial) tedavi etmek için kullanmak istiyorum . Verilerim şuna benzer: &gt; head(data.xvsy) foldnum featureset noisered pooldur dpoolmode auc 1 0 mfcc-ms nr0 1 mean …

21 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme 

Herhangi biri log-lineer regresyon ve lojistik regresyon arasındaki net bir farklar listesi sunabilir mi? Eski olanın basit bir doğrusal regresyon modeli olduğunu anlıyorum, ancak ne zaman kullanılması gerektiği konusunda net değilim.

21 regression  logistic  logit  log-linear