İstatistikler ve Büyük Veri

Genelleştirilmiş Wishart Processes (GWP) hakkındaki bu makaleyi okuyorum . Kağıt, kareli üstel kovaryans fonksiyonunu kullanarak farklı rasgele değişkenler ( Gauss Süreci sonrasında ) arasındaki kovaryansları, yani . Daha sonra bu kovaryans matrisinin GWP'yi takip ettiğini söylüyor.K( x , x') = exp( - | ( x - x') |22 l2)K(x,x′)=exp⁡(−|(x−x′)|22l2)K(x,x') = …

11 machine-learning  normal-distribution  covariance  wishart  nonparametric-bayes 

Şu anda ECE lisans programımın temel istatistiklerinde finallerimi inceliyorum. Matematiği çoğunlukla azalttığımı düşünürken, sayıların gerçekte ne anlama geldiğini sezgisel olarak anlamıyorum. E [X] 'in, olasılıklarına göre ağırlıklandırılmış X'in tüm sonuçlarının "ağırlıklı ortalaması" olduğunu biliyorum. Var [X], E [X] 'in karesinden beklenen varyansı verir, bu yüzden bize dağılımın "bulanıklığı" hakkında bir …

11 mathematical-statistics  stochastic-processes  covariance  pdf 

Temel istatistikler hakkında bir ders veriyorum ve eşit olmayan varyanslara sahip iki bağımsız örnek için t testi yapıyoruz (Welch testi). Gördüğüm örneklerde, Welch testi tarafından kullanılan ayarlanmış serbestlik dereceleri her zaman küçük veya ona eşittir . n1+ n2- 2n1+n2−2n_1+n_2-2 Her zaman böyle mi? Welch testi, toplanmış (eşit varyanslar) t-testinin serbestlik …

11 hypothesis-testing  t-test 

7 gün boyunca bireylerin gerçekleştirdiği eylem sayısını içeren bir veri setim var. Özel eylem bu soru için geçerli olmamalıdır. Veri kümesi için bazı tanımlayıcı istatistikler: AralıkAnlamına gelmekVaryansGözlem sayısı0 - 77218.22791696Range0−772Mean18.2Variance2791Number of observations696 \begin{array}{|c|c|} \hline \text{Range} & 0 - 772 \\ \hline \text{Mean} & 18.2 \\ \hline \text{Variance} & 2791 \\ …

11 r  distributions  poisson-distribution  mean  sample 

Seminal yazıda "Dinamik Bayes Ağları için Rao-Blackwellised Parçacık Filtreleme" A. Doucet'in diğerleri tarafından. ark. markov işleminde doğrusal bir alt yapı kullanan sıralı monte bir carlo filtre (partikül filtresi) önerilmektedir . Bu lineer yapının marjinalleştirilmesi ile filtre iki parçaya ayrılabilir: bir parçacık filtresi kullanan doğrusal olmayan bir parça ve bir Kalman …

11 monte-carlo  particle-filter 

Doğrusal ayrımcı öğrenicilerde sınıf ayrılığının iyi bir ölçüsünün bir örneği Fisher'in doğrusal ayrımcı oranıdır. Özellik kümelerinin hedef değişkenler arasında iyi bir sınıf ayrımı sağlayıp sağlamadığını belirlemek için başka yararlı metrikler var mı? Özellikle, hedef sınıfı ayırmayı en üst düzeye çıkarmak için iyi çok değişkenli girdi öznitelikleri bulmakla ilgileniyorum ve iyi …

11 machine-learning  classification  feature-selection  discriminant-analysis 

Muhtemelen daha önce yüzlerce kez çözülmüş bir sorunla uğraşıyorum, ancak cevabı nerede bulacağımdan emin değilim. Lojistik regresyon, verilen birçok özellik kullanılırken ve ikili kategorik değer tahmin etmeye çalışmak , ben tahmin özelliklerin bir alt kümesini seçerek ilgilenen am iyi. y yx1, . . . , xnx1,...,xnx_1,...,x_nyyyyyy Kullanılabilecek kemente benzer bir …

11 machine-learning  logistic  classification 

Biyolojik Arkaplan Zamanla, bazı bitki türleri tüm genomlarını çoğaltarak her genin ek bir kopyasını kazanma eğilimindedir. Bu düzeneğin dengesizliği nedeniyle, bu genlerin çoğu silinir ve genom tekrar çoğaltılmaya hazır olarak yeniden düzenlenir ve stabilize edilir. Bu çoğaltma olayları, türleşme ve istila olaylarıyla ilişkilidir ve teori, çoğaltmanın bitkilerin yeni ortamlarına daha …

11 generalized-linear-model  contingency-tables  fishers-exact  genetics  bioinformatics 

RandomForest uygulaması, değiştirme ile örnekleme yaparken bile gözlem sayısının ötesinde örneklemeye izin vermez. Bu neden? İyi çalışıyor: rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(1, 1, 1), replace=TRUE) rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=3, replace=TRUE) Yapmak istediğim şey: rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(51, 1, 1), replace=TRUE) Error in …

11 r  sampling  random-forest  stratification  oversampling 

Birkaç çarpık olasılık yoğunluk fonksiyonunun "doruk noktasına" ve kuyruk "ağırlığına" değinmek istiyorum. Tanımlamak istediğim özelliklere "basıklık" denir mi? Sadece simetrik dağılımlar için kullanılan "basıklık" kelimesini gördüm mü?

11 pdf  descriptive-statistics  skewness  kurtosis 

Gönderen Wikipedia Dinamik Bayes Ağı (DBN), değişkenleri bitişik zaman adımları üzerinden ilişkilendiren bir Bayes Ağıdır. Buna genellikle İki Zamanlı BN denir, çünkü T'nin herhangi bir noktasında, bir değişkenin değerinin dahili regresörlerden ve hemen önceki değerden (zaman T-1) hesaplanabileceğini söyler . DBN'ler robotikte yaygındır ve çok çeşitli veri madenciliği uygulamaları için …

11 hidden-markov-model  graphical-model 

lme4Karışık etkiler regresyonuna uymak multcompve ikili karşılaştırmaları hesaplamak için kullanmak istiyorum . Birden fazla sürekli ve kategorik öngörücülerle karmaşık bir veri setim var, ancak sorum, ChickWeightörnek olarak yerleşik veri kümesini kullanarak gösterilebilir : m <- lmer(weight ~ Time * Diet + (1 | Chick), data=ChickWeight, REML=F) Timesüreklidir ve Dietkategoriktir (4 …

11 r  mixed-model  multiple-comparisons 

Diyelim ki cevabını bilmek istediğimiz basit "evet / hayır" sorusu var. Ve doğru cevap için "oy kullanan" N kişi var. Her seçmen, geçmişte bu tür sorularla ilgili doğru ya da yanlış olduklarını gösteren bir geçmişe sahiptir - 1'ler ve 0'lar listesi. Tarihi bir binom dağılımı olarak kabul edersek, seçmenlerin bu …

11 accuracy  uncertainty  weighted-mean  voting-system 

Sıfır şişirilmiş kuş sayılarını analiz etmek için R paketi pscl'yi kullanarak sıfır şişirilmiş sayım modelleri uygulamak istiyorum . Ancak, ana işlevlerden biri için ( ? Zeroinfl ) dokümantasyonda verilen örneğe bir göz atarak, bu modellerin gerçek avantajından şüphe etmeye başladım. Burada verilen örnek koda göre, sıfır bileşen için regresyonlu standart …

11 r  poisson-distribution  zero-inflation 

Gerçekten [klasik, doğrusal] faktör analizini (FA), özellikle FA'dan önce (ve muhtemelen sonra) yapılan varsayımları anladığımı kontrol etmek istiyorum . Verilerin bazıları başlangıçta ilişkilendirilmelidir ve aralarında olası bir doğrusal ilişki vardır. Faktör analizi yapıldıktan sonra veriler normal olarak dağıtılır (her çift için iki değişkenli dağılım) ve faktörler (ortak ve spesifik) arasında …

11 correlation  factor-analysis  assumptions  dimensionality-reduction