İstatistikler ve Büyük Veri

Uygulamada, bir AR (P) sürecinin durağan olup olmadığı nasıl değerlendirilir? AR ve MA modeli için sipariş nasıl belirlenir?

15 time-series  stochastic-processes  arma  stationarity 

N gözlemim var, muhtemelen birden fazla faktör var ve her bir gözlemi iki kez (veya M kez) tekrarlıyorum.

15 regression  linear-model  multiple-regression 

Bir dizi girdi verildiğinde, bu dizinin istenen belirli bir özelliğe sahip olup olmadığını belirlemem gerekir. Özellik yalnızca doğru veya yanlış olabilir, yani bir dizinin ait olabileceği yalnızca iki olası sınıf vardır. Dizi ve özellik arasındaki kesin ilişki belirsizdir, ancak bunun çok tutarlı olduğuna ve istatistiksel sınıflandırmaya uygun olması gerektiğine inanıyorum. …

15 machine-learning  classification  modeling 

Bireylerin bir servis düğümüne ulaştığı ve kuyruk oluşturduğu Queuing teorisi senaryolarını düşündüğümüzde, genellikle varış zamanlarını modellemek için bir Poisson süreci kullanılır. Bu senaryolar ağ yönlendirme sorunlarında ortaya çıkar. Poisson sürecinin gelenleri modellemek için neden en uygun olduğuna dair sezgisel bir açıklamayı takdir ediyorum.

15 poisson-distribution  intuition  queueing 

Rastgele bir değişkenin bağımlılığı ve rastgele bir değişkenin işlevi hakkında bir şey söyleyebilir miyiz? Örneğin, bağımlı mıdır?X2X2X^2XXX

15 probability  random-variable 

Hem bağımlı hem de bağımsız değişkenlerin ikili olduğu bir lojistik regresyon yapmak uygun mudur? örneğin, bağımlı değişken 0 ve 1'dir ve öngörücüler kontrast kodlu değişkenler -1 ve 1?

15 logistic 

Ağırlıkların karışım modellemesi gibi uygulamalarda kullanılması ve temel fonksiyonların doğrusal olarak birleştirilmesi yaygındır. ağırlıkları genellikle 0 ve . Bu tür vektörlerin eşit dağılımından rastgele bir ağırlık vektörü seçmek istiyorum .w i ≥ ∑ i w i = 1 w = ( w 1 , w 2 , … )wbenwiw_iwben≥wi≥w_i ≥Σbenwben= …

15 random-generation 

Sıfır hipotezi için sorunun nasıl seçileceği konusunda iyi bir kural nedir? Örneğin, B hipotezinin doğru olup olmadığını kontrol etmek istersem, B'yi null olarak, B'yi alternatif hipotez olarak mı yoksa NOT B'yi null olarak mı kullanmalıyım? Umarım soru açıktır. Küçültmek istediğim hata ile ilgili bir şey olduğunu biliyorum (Tip I?), Ama …

15 hypothesis-testing 

I Bayes kuralı okumak, payda arasındaPr(data)Pr(data)\Pr(\textrm{data}) Pr(parameters∣data)=Pr(data∣parameters)Pr(parameters)Pr(data)Pr(parameters∣data)=Pr(data∣parameters)Pr(parameters)Pr(data)\Pr(\text{parameters} \mid \text{data}) = \frac{\Pr(\textrm{data} \mid \textrm{parameters}) \Pr(\text{parameters})}{\Pr(\text{data})} normalleştirici sabit olarak adlandırılır . Tam olarak nedir? Amacı nedir? Neden \ Pr (veri) gibi görünüyor Pr(data)Pr(data)\Pr(data)? Neden parametrelere bağlı değil?

15 probability  bayesian 

Bir gözlem veya bir öngörücü eklendiğinde doğrusal bir modeli etkili bir şekilde güncellemek için R'de yollar bulmak isterim. biglm, gözlem eklerken güncelleme yeteneğine sahiptir, ancak verilerim bellekte kalacak kadar küçüktür (ancak güncellenecek çok sayıda örneğim olmasına rağmen). Bunu çıplak ellerle yapmanın yolları vardır, örneğin, QR çarpanlaştırmasını güncellemek için (Hammarling ve …

15 r  regression  computational-statistics  linear-model 

Fizik öğrencisi olarak "Neden Bayesiyim" dersini belki yarım düzine kez deneyimledim. Her zaman aynıdır - sunucu Bayes yorumunun kitleler tarafından kullanıldığı iddia edilen sık kullanılan yorumdan nasıl üstün olduğunu açık bir şekilde açıklar. Bayes yönetiminden, marjinalleşmesinden, önceliklerinden ve posteriorlarından bahsediyorlar. Gerçek hikaye nedir? Sıkça kullanılan istatistikler için meşru bir uygulanabilirlik …

15 probability  bayesian  frequentist 

ceza dönemi katsayısının optimum seçimine ilişkin analitik sonuçlar veya deneysel makaleler var mı ? By optimum , en iyi modeli, ya da bu en aza indirir beklenen kayıp seçilmesi olasılığını maksimize bir parametre anlamına gelir. Ben soruyorum çünkü sık sık çapraz doğrulama veya önyükleme ile parametre, ya çok sayıda örnek …

15 model-selection  lasso  shrinkage 

Olay oranının çok düşük olduğu bir veri ( üzerinden 40.000 ). Bunun üzerine lojistik regresyon uyguluyorum. Lojistik regresyonun bu kadar düşük olay oranı verileri üzerinde iyi karışıklık matrisi vermeyeceği biriyle tartıştım. Ancak iş sorunu ve tanımlanma şekli nedeniyle, olay sayısını 40.000'den daha büyük bir sayıya çıkaramıyorum, ancak bazı olmayan nüfusları …

15 logistic 

(Bağımsız) örnekleri paralel olarak topladığım bir deney yapıyorum, her örnek grubunun varyansını hesaplıyorum ve şimdi tüm örneklerin toplam varyansını bulmak için hepsini birleştirmek istiyorum. Terminolojiden emin olmadığım için bunun için bir türev bulmakta zorlanıyorum. Ben bir RV bir bölümü olarak düşünüyorum. Bu yüzden , , ... ve dan bulmak istiyorum …

15 variance 

Eğer FZFZF_Z bir CDF, bu gibi görünüyor FZ(z)αFZ(z)αF_Z(z)^\alpha ( α>0α>0\alpha \gt 0 ) gibi bir CDF olup. S: Bu standart bir sonuç mu? S: X ≡ g ( Z ) st F X ( x ) = F Z ( z ) α ile işlevi bulmanın iyi bir yolu var …

15 data-transformation  cdf  quantile-function