İstatistikler ve Büyük Veri

R dilinde yeniyim. Regresyonun dört varsayımını da yerine getiren çoklu doğrusal regresyon modelinden nasıl simüle edileceğini bilmek istiyorum. tamam teşekkürler. Diyelim ki bu veri kümesine dayalı olarak verileri simüle etmek istiyorum: y<-c(18.73,14.52,17.43,14.54,13.44,24.39,13.34,22.71,12.68,19.32,30.16,27.09,25.40,26.05,33.49,35.62,26.07,36.78,34.95,43.67) x1<-c(610,950,720,840,980,530,680,540,890,730,670,770,880,1000,760,590,910,650,810,500) x2<-c(1,1,3,2,1,1,3,3,2,2,1,3,3,2,2,2,3,3,1,2) fit<-lm(y~x1+x2) summary(fit) sonra çıktıyı alıyorum: Call: lm(formula = y ~ x1 + x2) Residuals: Min 1Q …

14 r  multiple-regression  simulation 

Şu anda Gamma dağıtımını kullanarak bir GLM takmak için R sözdizimini anlamakta bir sorunum var. Her satır 3 ortak değişken ( X1,X2,X3X1,X2,X3X_1, X_2, X_3 ), bir yanıt değişkeni ( YYY ) ve bir şekil parametresi ( KKK ) içeren bir veri kümesi var . Gamma dağılımının ölçeğini 3 değişkenin doğrusal …

14 r  generalized-linear-model  gamma-distribution  dglm 

Bir dizi nokta üzerinde doğrusal regresyonun nasıl yapılacağını biliyorum. Yani, seçtiğim bir polinomun belirli bir veri kümesine (LSE anlamında) nasıl sığacağını biliyorum. Bununla birlikte, bilmediğim, çözümümü seçtiğim bazı belirli noktalardan geçmeye nasıl zorlayacağım. Bunun daha önce yapıldığını gördüm, ama nasıl yapıldığını bir kenara bırakarak prosedürün ne olduğunu hatırlayamıyorum. Çok basit …

14 regression  machine-learning  least-squares  linear-model  polynomial 

Rastgele değişkenlerin iki vektörünüz olduğunu varsayalım, her ikisi de normaldir, yani ve . Bu doğrusal kombinasyonu dağılımı ile ilgili olarak , ve matrisleridir, bir vektördür. Eğer ve bağımsız olarak, . Soru, herhangi bir çiftin korelasyonunu bildiğimizi varsayarak, bağımlı . Teşekkür ederim.Y ∼ N ( μ Y , Σ Y ) …

14 probability  normal-distribution  multinomial 

Bu nedenle, negatif binomial bir model rastgele etkiler koymak istiyorum. Böyle bir model için STATA üssel katsayılar üretebilir. Yardım dosyasına göre, bu katsayılar insidans oranı oranları olarak yorumlanabilir. Maalesef anadili İngilizce değilim ve insidans oranı oranlarının ne olduğunu veya bunları nasıl çevirebileceğimi gerçekten anlamıyorum. Benim sorum şu, insidans oranı oranlarını …

14 interpretation  negative-binomial  regression-coefficients 

Şu anda bir ikili sınıflandırma sorunu için MATLAB RF araç kutusu kullanıyorum Veri Kümesi: 50000 örnek ve 250'den fazla özellik Peki, ağaçların büyümesi için her bölünmedeki ağaç sayısı ve rastgele seçilen özellik ne olmalıdır? başka bir parametre sonuçları büyük ölçüde etkileyebilir mi?

14 machine-learning  classification  random-forest 

Kareler (WSS) grup içi toplamını en aza indirmek için birimleri kümeleri halinde kümelemem gerekiyor , ancak kümelerin her birinin en az m birimi içermesini sağlamalıyım . R'nin kümeleme işlevlerinden herhangi biri , minimum küme boyutu kısıtlamasına tabi k kümeleri içinde kümelemeye izin veriyorsa herhangi bir fikir var mı? kmeans () …

14 r  clustering 

Ben tam olarak coxph "coef" ve "(exp) coef" çıktı anlamını ayırt etmeye çalışıyorum. Görünüşe göre "(exp) coef", modeldeki ilk değişkenin komutta atanan gruba göre karşılaştırmalarıdır. Coxph işlevi "coef" ve "(exp) coef" değerlerine nasıl ulaşır? Ek olarak, sansür söz konusu olduğunda coxph bu değerleri nasıl belirler?

14 r  survival  interpretation 

Gauss-Markov teoremi bize OLS tahmincisinin lineer regresyon modeli için en iyi doğrusal yansız tahmin edici olduğunu söyler. Ama diyelim ki doğrusallık ve tarafsızlık umurumda değil. Öyleyse, doğrusal regresyon modeli için Gauss-Markov varsayımları veya diğer bazı genel varsayımlar kümesi içinde en verimli olan başka (olası doğrusal olmayan / önyargılı) bir tahminci …

14 regression  unbiased-estimator 

Soru basit: Y sınırlanmış ve ayrık olduğunda doğrusal regresyon kullanmak uygun mudur (örn. Test skoru 1 ~ 100, bazı önceden tanımlanmış sıralama 1 ~ 17)? Bu durumda, doğrusal regresyon kullanmak "iyi değil" mi yoksa kullanmak tamamen yanlış mı?

14 regression  multiple-regression  least-squares  linear  bounds 

Test yaptığımızda iki sonuç elde ederiz. 1) Sıfır hipotezini reddediyoruz 2) Sıfır hipotezini reddedemiyoruz. Alternatif hipotezleri kabul etmekten söz etmiyoruz. Alternatif hipotezi kabul etmekten söz etmiyorsak, neden alternatif hipoteze ihtiyacımız var? İşte güncelleme: Biri bana iki örnek verebilir: 1) sıfır hipotezini reddetmek alternatif hipotezi kabul etmeye eşittir 2) sıfır hipotezini …

14 hypothesis-testing 

Beklenen değeri ise olan , beklenen değeri ne ? Analitik olarak hesaplanabilir mi?Gamma(α,β)Gamma(α,β)\mathsf{Gamma}(\alpha, \beta)αβαβ\frac{\alpha}{\beta}log(Gamma(α,β))log⁡(Gamma(α,β))\log(\mathsf{Gamma}(\alpha, \beta)) Kullandığım parametreleme şekil oranıdır.

14 expected-value  gamma-distribution 

Özellikle kaggle yarışmaları bağlamında, modelin performansının özellik seçimi / mühendisliği ile ilgili olduğunu fark ettim. Daha geleneksel / eski okul ML algoritmalarıyla uğraşırken bunun neden olduğunu tam olarak anlayabilsem de, derin sinir ağlarını kullanırken neden böyle olacağını anlamıyorum. Derin Öğrenme kitabından alıntı: Derin öğrenme, temsili öğrenmedeki bu merkezi problemi, daha …

14 neural-networks  deep-learning  feature-selection  feature-engineering 

Son zamanlarda, bir oran olan bir sonuç için bir beta regresyon modeli uygulamakla ilgileniyorum. Bu sonucun binom bağlamına uymayacağını unutmayın, çünkü bu bağlamda ayrı bir "başarı" için anlamlı bir kavram yoktur. Aslında, sonuç aslında sürelerin bir oranıdır; pay belirli bir koşul aktifken, koşulun aktif olmaya uygun olduğu toplam saniye sayısı …

14 logit  beta-regression 

Ben ünlü "Derin Takviye Öğrenme ile Atari Oynama" ( pdf ) adlı makaleyi anlamaya çalışıyorum . Bir dönem ve bölüm arasındaki farktan emin değilim . algoritmada , dış döngü bölümlerin üzerindedir , Şekil x ekseni çağ olarak etiketlenmiştir . Takviye öğrenme bağlamında, bir çağın ne anlama geldiğinden emin değilim. Bir …

14 neural-networks  terminology  reinforcement-learning  q-learning