İstatistikler ve Büyük Veri

Zaten Bayesanlar ve bir sıklıkçıların Bayesanlar olup olmadığını soran bir iş parçacığımız vardı , fakat doğrudan işverenlerin kim olduğunu soran bir iş parçacığı yok mu? Bu, @whuber tarafından bu konuya bir yorum olarak sorulan bir soru ve cevaplanması için yalvarıyor. Varlar mı (herhangi bir özdeşleşmiş frekansçı var mı)? Belki de …

55 bayesian  frequentist 

Gönderen İstatistik Teorisi Mark J. Schervish (sayfa 12) tarafından: Her ne kadar DeFinetti'nin temsil teoremi 1.49 parametrik modelleri motive etmek için merkezi olsa da, uygulamalarında kullanılmaz. Teorem parametrik modellerde nasıl merkezidir?

55 probability  modeling  mathematical-statistics  parametric 

2000 yılında Judea Pearl Nedensellik yayınladı . Bu çalışmayı çevreleyen hangi tartışmalar var? Başlıca eleştirileri nelerdir?

55 causality 

Bu sitede tanıtım istatistikleri ve makine öğrenimi ile ilgili kitap önerileri için birkaç konu var, ancak öncelik sırasına göre: maksimum olabilirlik, genelleştirilmiş doğrusal modeller, temel bileşen analizi, doğrusal olmayan modeller dahil olmak üzere gelişmiş istatistikler hakkında bir metin arıyorum . AC Davison'dan İstatistiksel Modeller denedim ama açıkçası 2 bölümden sonra …

55 generalized-linear-model  pca  maximum-likelihood  references  saddlepoint-approximation 

Kısa bir süre önce, kelime farklı bağlamlarda görüntülendiğinde ERP (EEG) ölçülerek tekrarlanan maruz kalmalar (uygulama: 1. gün - 10. gün) boyunca yeni bir kelimenin anlamının nasıl elde edildiğini ölçtüm. Ayrıca bağlamın özelliklerini de kontrol ettim, örneğin yeni kelime anlamını keşfetmede (yüksekden düşüke). Özellikle uygulamanın etkisiyle (günler) ilgileniyorum. Bireysel ERP kayıtları …

55 r  mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model 

Lojistik regresyon ile aynı görevi yapan birçok algoritma istiyorum. Bu, bazı açıklayıcı değişken (X) ile ikili bir yanıt (Y) için bir tahmin verebilecek algoritmalar / modellerdir. Algoritmayı adlandırdıktan sonra, R'de nasıl uygulanacağını gösterirseniz sevinirim: İşte diğer modellerle güncellenebilecek bir kod: set.seed(55) n <- 100 x <- c(rnorm(n), 1+rnorm(n)) y <- …

55 r  regression  logistic  classification  predictive-models 

SPSSLojistik bir regresyon modeli için çıktı aldım . Çıktı, model uyumu için iki önlem olduğunu bildirir Cox & Snellve Nagelkerke. Genel bir kural olarak, bu R2R²R^² ölçümlerinden hangisini model olarak rapor edersiniz? Veya bu uygunluk indekslerinden hangisi, genellikle dergilerde bildirilenlerden biridir? Bazı Geçmiş: Regresyon, bazı çevresel değişkenlerden (örneğin, diklik, bitki …

55 logistic  goodness-of-fit  r-squared 

Birisi, bir küresel maksimum havuzlama katmanının ne olduğunu ve neden sinir ağını eğitmek için neden ve ne zaman kullandığımızı açıklayabilir mi? Sıradan havuzlama katmanına göre herhangi bir avantajları var mı?

55 neural-networks  conv-neural-network  pooling 

Ben derin öğrenme alanında yeniyim ve benim için ilk adım deeplearning.net sitesinden ilginç makaleler okumak oldu. Derin öğrenme ile ilgili makalelerde, Hinton ve diğerleri çoğunlukla onu görüntü problemlerine uygulamaktan bahseder. Birisi bana cevap vermeye çalışabilir mi, zaman serisi değerlerini (mali, internet trafiği, ...) tahmin etme problemine uygulanabilir mi ve mümkünse …

54 time-series  machine-learning  prediction  deep-learning  deep-belief-networks 

Tamam, bu oldukça basit bir soru, ama biraz kafam karıştı. Tezimde şöyle yazarım: Standart hatalar (gözlemlenen) Fisher Bilgi matrisinin köşegen elemanlarının karekökünün tersini hesaplayarak bulunabilir: -logLI(μ,σ2)=H-1sμ^, σ^2= 1Ben ( μ^, σ^2)------√sμ^,σ^2=1I(μ^,σ^2)\begin{align*} s_{\hat{\mu},\hat{\sigma}^2}=\frac{1}{\sqrt{\mathbf{I}(\hat{\mu},\hat{\sigma}^2)}} \end{align*} R'deki optimizasyon komutu minimize (gözlemlenen) Fisher Bilgi matrisi Hessian'ın tersini hesaplayarak bulunabilir: - logL−log⁡L-\log\mathcal{L}Ben ( μ^, σ^2) …

54 maximum-likelihood  fisher-information 

Hareketli bir ortalama sıra süreci , yani bazı gerçek hayattan örnekler verebilir misiniz? kısmı vardır , a priori iyi bir model olarak nedenini? En azından benim için otoregressive işlemlerin sezgisel olarak anlaşılması oldukça kolay gözüküyor, MA süreçleri ise ilk bakışta doğal görünmüyor. Ben unutmayın değil (örneğin burada teorik sonuçlarla ilgilenen …

54 time-series  arima  interpretation  moving-average 

Birçok öğreticide veya kılavuzda anlatı, R ve python'un analiz sürecinin tamamlayıcı bileşenleri olarak bir arada bulunduğunu ima ediyor gibi görünmektedir. Eğitimsiz gözlerime göre, iki dil de aynı şeyi yapıyor gibi görünüyor. Öyleyse benim sorum şu ki, iki dil için gerçekten özel nişler var mı, yoksa birisini mi yoksa diğerini mi …

54 r  python  software 

Sonuç olarak , istatistikler hakkında ne kadar çok şey öğrenirsem, o alanda yayınlanmış makalelere o kadar az güvenirim; Araştırmacıların istatistiklerini yeterince iyi yapmadıklarına inanıyorum. Ben bir meslektenim, tabiri caizse. Biyoloji eğitimi aldım ancak istatistik ya da matematik alanında örgün bir eğitimim yok. R'den zevk alıyorum ve araştırma yaparken uyguladığım yöntemlerin …

54 mathematical-statistics  multiple-regression  modeling 

Not: Ben değilim farkında felsefi Bayes ve frequentist istatistikleri arasındaki farklar. Örneğin, "masanın üzerindeki madalyonun kafalar olma olasılığı nedir" sık sık istatistiklerde bir anlam ifade etmiyor, çünkü zaten ya zaten çıkmış kafalar ya da kuyruklar vardı - bununla ilgili muhtemel bir şey yok. Dolayısıyla sorunun sıkça bir cevabı yok. Ancak, …

54 bayesian  frequentist 

Özellik seçimi konusunda yeniyim ve özellik seçimi yapmak için PCA'yı nasıl kullanacağınızı merak ediyordum. PCA, bilgi vermeyen giriş değişkenlerini filtrelemek için kullanabileceğiniz her giriş değişkeni için göreceli bir puan hesaplar mı? Temel olarak, verilerdeki orijinal özellikleri varyansa veya içerdiği bilgi miktarına göre sipariş edebilmek istiyorum.

54 r  pca  feature-selection