İstatistikler ve Büyük Veri

Kesikli veri ile sürekli veri arasındaki fark nedir?

62 continuous-data  discrete-data 

Bazı testler için R, 2.22 ⋅ 10 - 16 p-değeri hesaplamalarında daha düşük bir sınır vardır . Neden bu sayı olduğundan emin değilim, eğer bunun için iyi bir neden varsa veya sadece isteğe bağlıysa. Pek çok başka istatistik paketi de geçerli , bu yüzden bu çok daha yüksek bir hassasiyet …

62 r  p-value  reporting  precision 

(Her zaman) doğru olduğu Var(∑i=1mXi)=∑i=1mVar(Xi)?Var(∑i=1mXi)=∑i=1mVar(Xi)?\mathrm{Var}\left(\sum\limits_{i=1}^m{X_i}\right) = \sum\limits_{i=1}^m{\mathrm{Var}(X_i)} \>?

62 variance 

Giriş istatistikleri sınıfımda standart normal masayı tanıtmak üzereyim ve bu beni meraklandırdı: ilk standart normal masayı kim yarattı? Bilgisayarlar gelmeden önce bunu nasıl yaptılar? Binlerce Riemann toplamını elle hesaplayan kaba kuvvetli birini düşünmeye titriyorum.

61 normal-distribution  algorithms  history  tables 

Jeffrey’in önceliğinin yeniden parametreleştirme altında değişmez olduğunu biliyorum. Ancak anlamadığım şey, bu özelliğin neden istendiği. Değişkenlerin değişimi altında neden önceliğin değişmesini istemiyorsunuz?

61 bayesian  prior 

Doğa Bilimcilerinde Yorumun başlığı, istatistiksel öneme sahip olarak yükselir : Valentin Amrhein, Sander Grönland, Blake McShane ve 800'den fazla imzacı, yüksek taleplerin sona ermesine ve muhtemel önemli etkilerin reddedilmesine neden olmaktadır. ve sonra gibi ifadeler içerir: Yine, P değerleri, güven aralıkları veya diğer istatistiksel önlemlerin yasaklanmasını savunmuyoruz - yalnızca kategorik …

61 statistical-significance  p-value  bias 

Belli bir fenomen için / aleyhte nesnel kanıtları temsil etmek için olasılık oranlarının kullanımıyla ilgili olarak evangelistim. Bununla birlikte, geçenlerde Bayes faktörünün Bayesian yöntemleri bağlamında benzer bir işleve hizmet ettiğini öğrendim (yani önceki öznel nesnel olarak nesnel olarak güncellenmiş bir öznel inanç durumu sağlamak için objektif Bayes faktörü ile birleştirildi). …

61 likelihood-ratio  bayes-factors 

Modelleri geniş bir veri kümesine sığdırmaya çalışırken, ortak tavsiye, verileri üç bölüme ayırmaktır: eğitim, doğrulama ve test veri kümesi. Bunun nedeni, modellerin genellikle üç "seviye" parametresine sahip olmalarıdır: ilk "parametre", model sınıfıdır (örneğin, SVM, sinir ağı, rasgele orman), ikinci parametre grubu, "düzenlileştirme" parametreleri veya "hiperparametreler" dir ( örneğin, kement ceza …

61 machine-learning  model-selection  data-mining 

Hiyerarşik / çok seviyeli modeller hakkındaki literatürde sık sık "iç içe modeller" ve "iç içe olmayan modeller" hakkında okudum, ama bu ne anlama geliyor? Birileri belki bana bazı örnekler verebilir veya bu ifadenin matematiksel etkilerinden bahseder mi?

61 hypothesis-testing  terminology  nested-models  nested-data 

Tatil mevsimi bana İstatistiksel Öğrenme Elemanları ile ateşin yanında kıvrılma fırsatı verdi . (Sık) bir ekonometri perspektifinden gelince, sırt regresyonu, kement ve en düşük açılı regresyon (LAR) gibi büzülme yöntemlerinin kullanımını kavramakta güçlük çekiyorum. Tipik olarak, parametrenin kendilerini tahmin etmesini ve yansızlık veya en azından tutarlılığı elde etmekle ilgilenirim. Büzülme …

61 lasso  ridge-regression  shrinkage  lars 

Birçok makine öğrenme algoritmasının ortalama iptal ve kovaryans eşitleme ile daha iyi çalıştığını görüyorum. Örneğin, Sinir Ağları daha hızlı birleşme eğilimi gösterir ve K-Means genellikle önceden işlenmiş özelliklerle daha iyi kümeleme sağlar. Bu ön işleme adımlarının ardındaki sezginin performansın yükselmesine neden olduğunu görmüyorum. Biri bunu bana açıklayabilir mi?

61 machine-learning  neural-networks  covariance  normalization 

İki veya daha fazla bağımlı değişkenle (çoklu) bir regresyon denkleminin olması mümkün mü? Elbette, her DV için bir tane olmak üzere iki ayrı regresyon denklemi çalıştırabilirsiniz, ancak bu iki DV arasında herhangi bir ilişki yakalayacak gibi görünmüyor mu?

61 regression 

Hiyerarşik kümeleme bir dendrogram ile temsil edilebilir. Bir dendrogramın belirli bir seviyede kesilmesi bir dizi kümeye neden olur. Başka bir seviyede kesme, başka bir küme kümesi verir. Dendrogramın nerede kesileceğini nasıl seçersiniz? En uygun noktayı düşünebileceğimiz bir şey var mı? Değişen zaman boyunca bir dendrograma bakarsam, aynı noktada mı kesmeliyim?

61 clustering  dendrogram 

Tahmin için bir LASSO modeli kullanmaya çalışıyorum ve standart hataları tahmin etmem gerekiyor. Elbette birileri bunu yapmak için zaten bir paket yazmıştır. Ancak görebildiğim kadarıyla, bir LASSO kullanarak tahmin yapan CRAN paketlerinin hiçbiri bu tahminler için standart hatalar getirmeyecek. Öyleyse sorum şu: LASSO tahminlerinde standart hataları hesaplamak için bir paket …

60 r  standard-error  prediction  lasso 

Birisi bana neden hipotez testi veya regresyon analizi için parametrik olmayan istatistiksel bir yöntemden bir parametrik seçtiğini açıklayabilir mi? Nedeniyle Zihnimde, bu, rafting için gidiyor ve olmayan su geçirmez izlemek seçmek gibi olabilir o ıslanmaz. Neden her durumda çalışan aleti kullanmıyorsunuz?

60 regression  hypothesis-testing  mathematical-statistics  estimation  nonparametric