İstatistikler ve Büyük Veri

Etiket değiştirme (yani arka dağılım, bileşen etiketlerinin değiştirilmesinde değişmez), karışım modellerini tahmin etmek için MCMC kullanılırken sorunlu bir sorundur. Konuyla başa çıkmak için standart (yaygın olarak kabul edilen) bir metodoloji var mı? Standart bir yaklaşım yoksa, etiket anahtarlama sorununu çözmek için önde gelen yaklaşımların artıları ve eksileri nelerdir?

15 bayesian  mcmc  mixture 

Avustralya şu anda bir seçim yapıyor ve anlaşılır bir şekilde medya her gün yeni siyasi anket sonuçları bildiriyor. 22 milyonluk bir ülkede, istatistiksel olarak geçerli bir sonuç elde etmek için nüfusun yüzde kaçının örneklenmesi gerekir? Çok büyük bir örnek kullanmanın sonuçları etkileyebileceği veya istatistiksel geçerliliğin örneklem büyüklüğü ile monoton olarak …

15 sample-size  polling 

Araştırma alanımda, verileri göstermenin popüler bir yolu, çubuk grafiklerin "tutamak çubukları" ile birlikte kullanılmasıdır. Örneğin, "Tutamak çubukları", yazara bağlı olarak standart hatalar ve standart sapmalar arasında değişir. Tipik olarak, her bir "bar" için numune boyutları oldukça küçüktür - yaklaşık altı. Bu araziler özellikle biyolojik bilimlerde popüler görünmektedir - örnekler için …

15 data-visualization 

Bir süre önce, R-yardım posta listesindeki bir kullanıcı, bir regresyonda PCA skorlarını kullanmanın sağlamlığını sordu. Kullanıcı başka bir PC'deki varyasyonu açıklamak için bazı PC skorlarını kullanmaya çalışıyor (tüm tartışmaya buradan bakın ). Cevap hayırdı, bu ses değil çünkü PC'ler birbirine dik. Birisi bunun neden böyle olduğunu daha ayrıntılı olarak açıklayabilir …

15 regression  pca 

Kapalı . Bu soru görüş temelli . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Bu yayını düzenleyerek gerçekler ve alıntılarla yanıtlanabilmesi için soruyu güncelleyin . 3 yıl önce kapalı . Kurallar: cevap başına bir sınıflandırıcı kabul edersen oy ver kopyaları kaldır / kaldır. başvurunuzu yoruma ekleyin

15 machine-learning  classification  application 

25 dönem boyunca birkaç ürünün (1200 ürün) talebini içeren bir veri setim var ve her bir ürünün gelecek dönem için talebini tahmin etmem gerekiyor. İlk başta, ARIMA kullanmak ve her ürün için bir model eğitmek istedim, ancak ürün sayısı ve (p, d, q) parametrelerinin ayarlanması nedeniyle çok zaman alıcı ve …

15 machine-learning  time-series  arima 

Sorum çok basit: neden lineer regresyon varsayımında hata teriminin izlediği dağılım olarak normali seçiyoruz? Neden üniforma, t veya başka bir şey seçmiyoruz?

15 regression  mathematical-statistics  normal-distribution  error  linear 

Doğrusal regresyonda, aşağıdaki varsayımları yaparız Her bir öngörücünün değer kümesinde yanıtın ortalaması , öngörücülerin Doğrusal bir işlevidir.( x 1 i , x 2 i , … )E(Yi)E(Yi)E(Y_i)(x1i,x2i,…)(x1i,x2i,…)(x_{1i}, x_{2i},…) hataları εiεiε_iBağımsızdır. εiεiε_i her bir değer kümesindeki ε_i hataları ( x_ (x1i,x2i,…)(x1i,x2i,…)(x_{1i}, x_{2i},…) Normal olarak dağıtılır. εiεiε_i her bir değer kümesindeki ε_i …

15 regression  assumptions 

Biz eski defterleri gibi Sinir Ağları edebiyat, biz nöromorfik topolojileri ( "Sinir-Ağı" gibi bir mimariler) ile diğer yöntemleri tanımlamak için olsun. Ve Evrensel Yaklaşım Teoreminden bahsetmiyorum . Örnekler aşağıda verilmiştir. O zaman beni meraklandırıyor: Yapay bir Sinir Ağının tanımı nedir? Topolojisi her şeyi kapsar. Örnekler: Yaptığımız ilk kimliklerden biri, PCA …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  unsupervised-learning  supervised-learning 

İstatistiksel öğrenmede en popüler kitapları okudum 1- İstatistiksel öğrenmenin öğeleri. 2- İstatistiksel öğrenmeye giriş . Her ikisi de sırt regresyonunun eşdeğer iki formüle sahip olduğunu belirtiyor. Bu sonucun anlaşılabilir bir matematiksel kanıtı var mı? Ben de Cross Validated geçtim, ama orada kesin bir kanıt bulamıyorum. Dahası, LASSO da aynı kanıt …

15 regression  lasso  regularization  ridge-regression  lagrange-multipliers 

Bu soru Galit Shmueli'nin "Açıklamak ya da Tahmin Etmek " başlıklı makalesine atıfta bulunmaktadır . Profesör Shmueli özellikle bölüm 1.5, "Açıklama ve Tahmin Farklıdır" bölümünde şöyle yazar: Açıklayıcı modellemede odak, temel teorinin en doğru temsilini elde etmek için önyargıların en aza indirilmesidir. Gazeteyi her okuduğumda bu beni şaşırttı. Tahminlerdeki yanlılığı …

15 predictive-models  inference  bias  unbiased-estimator  explanatory-models 

Google'dan buna tatmin edici bir cevap bulamadım . Tabii ki elimdeki veriler milyonlarca mertebede ise, derin öğrenme yoludur. Ve büyük veriye sahip olmadığımda belki de makine öğreniminde diğer yöntemleri kullanmanın daha iyi olduğunu okudum. Verilen neden aşırı uydurmadır. Makine öğrenimi: örn. Verilere bakmak, özellik çıkarma, toplanandan yeni özellikler hazırlamak vb. …

15 regression  machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

Soru: Newey-West (1987) ve Hansen-Hodrick (1980) standart hatalarını kullanmak arasındaki temel farklar ve benzerlikler nelerdir? Hangi durumlarda bunlardan biri diğerine tercih edilmelidir? Notlar: Bu ayarlama prosedürlerinin her birinin nasıl çalıştığını biliyorum; ancak, çevrimiçi olarak veya ders kitabımda bunları karşılaştıracak hiçbir belge bulamadım. Referanslar bekliyoruz! Newey-West, "tümünü yakala" HAC standart hataları …

15 regression  autocorrelation  heteroscedasticity  robust-standard-error  neweywest 

Yapay Sinir Ağlarının nasıl kullanılacağını öğrenmeye çalışıyorum. Bu dersi okuyordum . Sinir Ağı bir Zaman Serisine değeri tahmin etmek için değerini kullanarak taktıktan sonra , yazar aşağıdaki çizgiyi elde eder, burada mavi çizgi zaman serisidir, yeşil tren verisindeki tahmindir, kırmızı test verileri hakkında tahmin (bir test treni bölünmesi kullandı)tttt+1t+1t+1 ve …

15 time-series  neural-networks  predictive-models  deep-learning  prediction 

Sorular Ağacın sığ mı yoksa derin mi olduğuna bağlı mı? Yoksa ağacın derinliğine / seviyesine bakılmaksızın bunu söyleyebilir miyiz? Önyargı neden düşük ve varyans yüksek? Lütfen sezgisel ve matematiksel olarak açıklayınız

15 machine-learning  variance  covariance  cart  bias