İstatistikler ve Büyük Veri

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. 4 yıl önce kapalı . pdf bulmak gerekir nerede bu sorun var . Tek bildiğim dağılımına sahip . ne tür bir dağılımdır ? aynı mı? …

13 self-study  distributions  normal-distribution  pdf 

Aşağıdaki yorumlarda benim bu cevabı ilgili soruya, kullanıcılar ssdecontrol ve Glen_b ortak normallik olup olmadığını sordu ve toplamının normalliği iddia için gerekli olan ? Bu ortak normallerin yeterli olduğu elbette iyi bilinmektedir. Bu ek soru orada ele alınmadı ve belki de kendi başına düşünmeye değer.Y X + YXXXYYYX+YX+YX+Y Ortak normallik …

13 probability  normal-distribution  distributions  bivariate  multivariate-normal 

Diğer istatistiklerle birlikte sonuçta bir olasılık tablosu veren R'de h2o.glm () işlevini kullandım. Acil durum tablosu " F1 Optimal Threshold'a dayalı Çapraz Sekme " Wikipedia , F1 Puanını veya F Puanını hassasiyet ve hatırlamanın harmonik ortalaması olarak tanımlar. Ancak, sadece bir lojistik regresyonun tahmin edilen değerlerinin sonucu (örneğin, bir kesme …

13 threshold 

Googled ve stats.stackexchange üzerinde arama yaptım, ancak doğrusal bir regresyon için bir değeri için % 95 güven aralığı hesaplamak için formül bulamıyorum . Herkes sağlayabilir mi?R,2R2R^2 Daha da iyisi, R'de aşağıdaki doğrusal regresyonu çalıştırdığımı varsayalım . R kodunu kullanarak R R,2R2R^2 değeri için% 95 güven aralığını nasıl hesaplayabilirim . lm_mtcars …

13 r  regression  confidence-interval  inference  r-squared 

Coursera'nın Makine Öğrenimi kursunda Yapay Sinir Ağları'nı yeni ele aldım ve arkalarında daha fazla teori bilmek istiyorum. Biyolojiyi taklit etme motivasyonunu biraz tatmin edici buluyorum. Yüzeyde, her seviyede ortak değişkenleri doğrusal bir kombinasyonla değiştirdiğimiz görülüyor. Bunu tekrar tekrar yaparak doğrusal olmayan model montajına izin veriyoruz. Bu şu soruyu akla getiriyor: …

13 machine-learning  neural-networks  theory 

puan kartı modellemesi için iyi ve kötü yüzdesi yardımıyla oluşturulan asansörü kullanarak GINI eğrisi oluşturduk. Ama ben inceledim ne ROC eğrisi x ekseni olarak özgüllük (1- gerçek negatif) ve Y ekseni olarak hassasiyet (gerçek pozitif) ile karışıklık matrisi kullanılarak oluşturuldu. Dolayısıyla GINI ve ROC'nin sonuçları bir farkla aynıdır, ikincisi de …

13 roc  gini 

Verilerin binom olarak dağıtıldığı (meyve olgunlaşır ya da olmaz) tozlaşma hakkında bir makale revize ediyorum. Bu yüzden glmerbir rastgele etki (bireysel bitki) ve bir sabit etki (tedavi) ile kullandım. Bir yorumcu, bitkinin meyve seti üzerinde bir etkisi olup olmadığını bilmek istiyor - ancak glmersonuçları yorumlamakta sorun yaşıyorum . Web'de okudum …

13 r  generalized-linear-model  variance  lme4-nlme  ecology 

R'deki lm fonksiyonu, regresyon katsayılarının tahmini kovaryansını yazdırabilir. Bu bilgi bize ne veriyor? Şimdi modeli daha iyi yorumlayabilir veya modelde mevcut olabilecek sorunları teşhis edebilir miyiz?

13 r  multiple-regression  least-squares 

Bu sorunun kesin bir cevabı olmayabilir. Ama geçmişte bir dizi makine öğrenme algoritması kullandım ve Bayesian Ağları hakkında bilgi edinmeye çalışıyorum. Hangi koşullar altında veya Bayesian Network'ü diğer yaklaşımlar üzerinde ne tür problemler için kullanmayı tercih edersiniz?

13 machine-learning  bayesian-network 

Hiyerarşik kümeleme için, iki rastgele değişken ve arasındaki mesafeyi ölçmek için genellikle aşağıdaki iki "metriği" (tam olarak konuşmuyorlar) görüyorum : \ newcommand {\ Cor} {\ mathrm {Cor}} \ begin {align} d_1 (X, Y) = 1- | \ Kor (X, Y) |, \\ d_2 (X, Y) = 1 - (\ Kor …

13 correlation  clustering  distance  metric 

Bağımsız değişkenlerin toplamının ortalamasının, her bir bağımsız değişkenin ortalamalarının toplamı olduğunu biliyorum. Bu bağımlı değişkenler için de geçerli mi?

13 mean  non-independent 

Bölüm 4.2.1'deki sonuçları sıfırdan çoğaltıyorum. Gibbs Çıktısından Marjinal Olasılık Siddhartha Chib Amerikan İstatistik Derneği Dergisi, Vol. 432. (Aralık 1995), sayfa 1313-1321. Bilinen sayıdaki bileşenli normal modelin bir karışımıdır . k≥1k≥1k\geq 1f(x∣w,μ,σ2)=∏i=1n∑j=1kN(xi∣μj,σ2j).(∗)f(x∣w,μ,σ2)=∏i=1n∑j=1kN(xi∣μj,σj2).(∗) f(x\mid w,\mu,\sigma^2) =\prod_{i=1}^n\sum_{j=1}^k \mathrm{N}(x_i\mid\mu_j,\sigma_j^2) \, . \qquad (*) Bu model için Gibbs örnekleyicisi, Tanner ve Wong'un veri büyütme tekniği …

13 bayesian  mixture  gibbs 

Aşağıdaki paragrafta belirtildiği gibi, karışık efekt modelinde her bireyin eğimlerini çıkarmak istiyorum Yaş, cinsiyet ve eğitim yılı terimleri de dahil olmak üzere bilişsel özet ölçütlerdeki bireysel değişim yollarını sabit etkiler olarak karakterize etmek için karışık efekt modelleri kullanıldı (Laird ve Ware, 1982; Wilson vd., 2000, 2002c) ... Yaş, cinsiyet ve …

13 r  mixed-model 

İki bağımsız normal dağılımın oranı Cauchy dağılımı verir. T-dağılımı, normal bir ki-kare dağılımına bölünen normal bir dağılımdır. İki bağımsız ki-kare dağılımının oranı bir F-dağılımı verir. Ortalama ve varyans ile normal olarak dağıtılmış rasgele bir değişken veren bağımsız sürekli dağılımların bir oranını arıyorum ?σ 2μμ\muσ2σ2\sigma^2 Muhtemelen sonsuz sayıda olası cevap vardır. …

13 probability  distributions  normal-distribution  mathematical-statistics 

(Benzer bir soruyu math.se de yayınladım .) Bilgi geometrisinde, Fisher bilgi matrisinin belirleyicisi, istatistiksel bir manifold üzerindeki doğal bir hacim formudur, bu nedenle güzel bir geometrik yoruma sahiptir. Örneğin, bir Jeffreys tanımında göründüğü gerçeği, (imho) geometrik bir özellik olan yeniden parametreleme altındaki değişmezliğiyle bağlantılıdır. Fakat istatistiklerde bu belirleyici nedir? Anlamlı …

13 variance  information-theory  fisher-information  information-geometry