İstatistikler ve Büyük Veri

Her öğenin diğer öğeyle nasıl ilişkilendirildiğini belirten bir korelasyon matrisim var. Dolayısıyla bir N maddesi için zaten bir N * N korelasyon matrisi var. Bu korelasyon matrisini kullanarak, K bölmesindeki Nk Öğelerinin aynı şekilde davrandığını söyleyebilmem için M bölmelerindeki N öğelerini nasıl kümeleyebilirim. Lütfen bana yardım et. Tüm öğe değerleri …

20 clustering  python  k-means 

Bayes teoremi P( model | veri ) = P( model ) × P( veri | model )P( veri )P(model|veri)=P(model)xP(veri|model)P(veri) P(\textrm{model}|\textrm{data}) = \frac{P(\textrm{model}) \times P(\textrm{data}|\textrm{model})}{P(\textrm{data})} Her şey yolunda. Ama bir yerde okudum: Temel olarak, P (veri) normalleştirici bir sabitten başka bir şey değildir, yani arka yoğunluğu bire entegre eden bir sabittir. …

20 probability  bayesian  conditional-probability  bayes 

Kavramsal olarak "PDF'nin altındaki toplam alan 1'dir" ifadesinin anlamını kavrarım. Sonuçların toplam olasılık aralığında olma şansının% 100 olduğu anlamına gelmelidir. Ama bunu "geometrik" bir bakış açısından gerçekten anlayamıyorum. Örneğin, bir PDF'de x ekseni uzunluğu temsil ediyorsa, x km yerine mm cinsinden ölçülürse eğrinin altındaki toplam alan daha büyük olmaz mı? …

20 probability  pdf  integral 

Arka plan: Hipotez testi üzerine çalışan meslektaşlarına bir sunum yapıyorum ve çoğunu iyi anlıyorum ama kendimi anlamaya ve başkalarına açıklamaya çalışan düğümlere bağladığım bir yönü var. Bildiğimi düşünüyorum (yanlışsa lütfen düzeltin!) Varyans biliniyorsa normal olacak istatistikler , varyans bilinmiyorsa ttt dağılımını takip edin CLT (Merkezi Limit Teoremi): Örnek ortalamasının örnekleme …

20 hypothesis-testing  normal-distribution  t-test  assumptions  z-test 

İki zaman dilimi ile farklılık modelinde bir fark tahmin ettiğimde, eşdeğer regresyon modeli a. Yist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistYist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistY_{ist} = \alpha +\gamma_s*Treatment + \lambda d_t + \delta*(Treatment*d_t)+ \epsilon_{ist} burada 1'e eşit olduğu bir kukla olan gözlem muamele grubundan iseTreatmentTreatmentTreatment ve , tedavinin gerçekleşmesinden sonraki zaman diliminde 1'e eşit bir kukladır.ddd Böylece denklem aşağıdaki değerleri …

20 regression  modeling  econometrics  panel-data  difference-in-difference 

R yapar carethem de üzerinde paket çapraz geçerli hale getirmesi alphave lambdaiçin glmnetbir model? Bu kodu çalıştırdığınızda, eGrid <- expand.grid(.alpha = (1:10) * 0.1, .lambda = (1:10) * 0.1) Control <- trainControl(method = "repeatedcv",repeats = 3,verboseIter =TRUE) netFit <- train(x =train_features, y = y_train, method = "glmnet", tuneGrid = eGrid, …

20 r  machine-learning  cross-validation  caret  glmnet 

Yakın zamanda Bolstad'ın "Bayesci İstatistiklere Giriş" 2. Basımını okumaya başladım. Temel olarak istatistiksel testleri kapsayan ve neredeyse regresyon analizinde bir sınıftan geçen bir giriş istatistik sınıfım vardı. Bunu anlamam için başka hangi kitapları kullanabilirim? İlk 100-125 sayfadan geçtim. Daha sonra kitap hipotez testinden bahsetmeye başlar, ki bu beni kapsamak için …

20 hypothesis-testing  bayesian 

Bir karışım dağılımından ve özellikle Normal dağılımların bir karışımından nasıl numune alabilirim R? Örneğin, örnek almak istersem: 0.3×N(0,1)+0.5×N(10,1)+0.2×N(3,.1)0.3×N(0,1)+0.5×N(10,1)+0.2×N(3,.1) 0.3\!\times\mathcal{N}(0,1)\; + \;0.5\!\times\mathcal{N}(10,1)\; + \;0.2\!\times\mathcal{N}(3,.1) bunu nasıl yapabilirim?

20 r  random-generation  mixture 

OLS regresyonumla başlıyorum: burada D kukla bir değişkendir, tahminler düşük p değeri ile sıfırdan farklı olur. Daha sonra bir Ramsey RESET testi hazırlarım ve denklemin bazı yanlış yönleri olduğunu fark ettim, bu yüzden kare x: y=β0+β1x1+β2D+εy=β0+β1x1+β2D+ε y = \beta _0 + \beta_1x_1+\beta_2 D + \varepsilon y=β0+β1x1+β2x21+β3D+εy=β0+β1x1+β2x12+β3D+ε y = \beta _0 …

20 regression  multiple-regression  interpretation  least-squares  polynomial 

Tüm ağırlığı aynı değere (0.5 diyelim) başlattığınızda neden backpagagation çalışmıyor, ancak rasgele sayılar verildiğinde iyi çalışıyor? Ağırlıkların başlangıçta aynı olmasına rağmen algoritma hatayı hesaplamamalı ve oradan çalışmamalı mı?

20 machine-learning  neural-networks  backpropagation 

R kullanıyorum ve verilerimi Binomial linkli GLM ile analiz ediyorum. Çıktı tablosundaki kesişimin ne anlama geldiğini bilmek istiyorum. Modellerimden birinin kesişmesi önemli ölçüde farklıdır, ancak değişken değildir. Ne anlama geliyor? Kesişme nedir. Sadece kendimi karıştırıyor muyum bilmiyorum ama internette arama yaptıktan sonra, sadece söyleyecek bir şey yok, bu, dikkat edin …

20 r  generalized-linear-model 

Olasılık dağılımlarını belirtirken yaklaşık işaretinin anlamı nedir? Örneğin: Z∼ Normal ( 0 , 1 ) .Z~Normal(0,1).Z \sim \mbox{Normal}(0,1).

20 probability  distributions  notation 

N satırı ve m sütunu olan bir matrisiniz varsa , verilen matrisin düşük dereceli bir yaklaşımını hesaplamak için SVD'yi veya diğer yöntemleri kullanabilirsiniz . Bununla birlikte, düşük rütbeli yaklaşımda hala n satır ve m sütun olacaktır. Aynı sayıda özelliğe sahip olmanız koşuluyla, düşük seviyeli yaklaşımlar makine öğrenimi ve doğal dil …

20 r  matrix  approximation 

Matematik öğrenimi gören ikinci sınıf bir lisans öğrencisiyim ve profesörlerimden biriyle matematiksel yetenek ve istatistiksel yetenek arasındaki fark hakkında iyi bir miktar konuşuyorum. Ortaya koyduğu en önemli farklılıklardan biri, gayri resmi olarak "sağduyu kısıtlamaları" olarak adlandıracağım bir dizi içinde çalışırken teknik yeteneğin bir kombinasyonu olarak açıkladığı "veri duygusu" idi, yani …

20 references  philosophical 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. Geçen yıl kapalı . Kosinüs mesafelerine dayalı sıra kümelemeli bir ısı haritası yapmak istiyorum. R'yi kullanıyorum ve heatmap.2()figür yapmak için. İçinde bir distparametre heatmap.2olduğunu görebiliyorum …

20 r  clustering  similarities