«definition» etiketlenmiş sorular

Olasılık ve İstatistik hakkında çok az şey biliyorum ve öğrenmek istiyorum. "Dağıtım" kelimesinin her yerde farklı bağlamlarda kullanıldığını görüyorum. Örneğin, ayrı bir rastgele değişkenin "olasılık dağılımı" vardır. Bunun ne olduğunu biliyorum. Sürekli bir rastgele değişken için, daha sonra bir olasılık yoğunluk fonksiyonu vardır x∈Rx∈Rx\in\mathbb{R} integralin, −∞−∞-\infty için xxx olasılık yoğunluk …

16 distributions  definition 

Gradyan arttırıcı makine algoritmasını caretR'deki paket üzerinden deniyorum. Küçük bir kolej veri kümesi kullanarak, aşağıdaki kodu koştu: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl <- trainControl(method = …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

'Çok değişkenli dağılımı' anlama olasılığı daha yüksek olan bir kitle için 'ortak olasılık dağılımı' kullanma hakkında yazıyorum, bu yüzden daha sonra kullanmayı düşünüyorum. Ancak bunu yaparken anlamını kaybetmek istemiyorum. Wikipedia bunların eş anlamlı olduğunu gösteriyor. Öyle mi? Değilse, neden olmasın?

15 probability  terminology  joint-distribution  definition 

"Heywood Case" terimini, gayri resmi olarak, çevrimiçi, 'sonlu tepki' sayısal olarak yinelenen varyans tahmininin sayısal kesinlik sorunları nedeniyle negatif hale geldiği durumlara atıfta bulunmak için gayri resmi olarak kullanıyordum. (Veri eklemek ve eski verileri kaldırmak için Welford'un yönteminin bir varyantını kullanıyorum.) Sayısal hata veya modelleme hatası nedeniyle bir varyans tahmininin …

15 variance  factor-analysis  definition  online 

Bu wikipedia'da istatistiğin tanımıdır Daha resmi olarak, istatistiksel teori, istatistiğin örneğin fonksiyonunun numunenin dağılımından bağımsız olduğu bir numunenin fonksiyonu olarak tanımlar; yani işlev, verilerin gerçekleştirilmesinden önce belirtilebilir. İstatistik terimi, belirli bir örnekteki hem işlev hem de işlevin değeri için kullanılır. Sanırım bu tanımın çoğunu anlıyorum, ancak fonksiyonun numunenin dağılımından bağımsız …

14 mathematical-statistics  definition 

Şu anda "faktör analizi" (anlayabildiğim kadarıyla PCA) için bir slayt seti geçiyorum. İçinde, analize giren verilerin korelasyon matrisinin ( ) faktör yükleri matrisi ( ) kullanılarak geri kazanılabileceğini iddia eden "faktör analizi temel teoremi" elde edilir :R,R\bf RbirA\bf A R = A A⊤R=AA⊤\bf R = AA^\top Ancak bu beni karıştırıyor. …

14 pca  factor-analysis  terminology  definition 

Çok değişkenli analiz kitabında M. Katz'a göre (Bölüm 1.2, sayfa 6), “ Bir karıştırıcı risk faktörü ile ilişkilidir ve sonuçla nedensel olarak ilişkilidir ” . Karıştırıcı neden nedensel olarak sonuçla ilgili olmalıdır ? Karışıklığın sonuçla ilişkilendirilmesi yeterli olur mu?

14 causality  definition  confounding 

Bu açıkça sadece bir tanım veya konvansiyon meselesidir ve neredeyse hiç pratik önemi yoktur. Eğer 0.05 geleneksel değere ayarlanır, bir olan p istatistiksel olarak anlamlı olmadığını kabul 0.0500000000000 değeri ...? İstatistiksel anlamlılığı tanımlama kuralı genellikle p &lt; α veya p ≤ α olarak kabul edilir mi?αα\alphapppp&lt;αp&lt;αp < \alphap≤αp≤αp \leq \alpha

14 hypothesis-testing  statistical-significance  definition 

Bu sorunun bağlamı bir sağlık çerçevesi içinde yani bir rahatsızlığın tedavisinde bir veya daha fazla tedaviye bakmaktır. Saygın araştırmacılar bile , terimleri birbirinin yerine kullanarak, etkinlik ve etkililik terimlerini karıştırmaktadırlar . Etkililiğe karşı etkililiği, karışıklığı ortadan kaldıracak bir şekilde nasıl düşünebiliriz? Her iki sonuç türünün belirlenmesinde ne tür çalışma tasarımları …

14 epidemiology  causality  clinical-trials  definition  instrumental-variables 

Gördüğüm Ben Nedensellik üzerine yapıyorum bazı literatür taraması her yerde operatör (bkz mesela bu wikipedia girişi ). Ancak, bu operatörün resmi ve genel bir tanımını bulamıyorum.do(x)do(x)do(x) Birisi beni bu konuda iyi bir referansa işaret edebilir mi? Belirli bir deneydeki yorumu yerine genel bir tanımla ilgileniyorum.

14 references  causality  definition 

Thompson Sampling'i ve nasıl çalıştığını anlayamıyorum . Multi Arm Bandit hakkında okuyordum ve Üst Güven Sınırlı Algoritmayı okuduktan sonra, birçok metin Thompson Sampling'in UCB'den daha iyi performans gösterdiğini öne sürdü. Layman'ın ya da basit bir ifadeyle Thompson Sampling nedir? Daha fazla bilgi için referans makaleler sunmaktan çekinmeyin.

14 machine-learning  definition  multiarmed-bandit 

MNIST basamak tanıma görevinin "permütasyon değişmez" terimini gördüm. Bu ne demek?

14 machine-learning  neural-networks  terminology  conv-neural-network  definition 

Utanç verici derecede basit bir soru - ama daha önce Cross Valtedted'de sorulmamış gibi görünüyor: Bir regresyon modelinin tanımı nedir? Ayrıca bir destek sorusu, Ne değil bir regresyon modeli? İkincisi ile ilgili olarak, cevabın hemen belirgin olmadığı, örneğin ARIMA veya GARCH gibi zor örneklerle ilgileniyorum.

13 regression  linear-model  model  terminology  definition 

Makine öğrenimi üzerinde çalışırken bu kelimeleri gittikçe duyuyorum. Aslında, bazı insanlar denklemlerin düzenleri üzerinde çalışan Fields madalyası kazandılar. Sanırım bu, istatistiksel fizik / matematikten makine öğrenmesine kadar geçen bir terimdir. Doğal olarak, sorduğum bazı insanlar sezgisel olarak açıklayamadı. Düzenlemede bırakma yardımı gibi yöntemlerin biliyorum (=&gt; aşırı sığmayı azalttığını söylüyorlar, ama …

12 machine-learning  self-study  terminology  regularization  definition 

Çok büyük bir veri setim var ve yaklaşık% 5 rasgele değerler eksik. Bu değişkenler birbiriyle ilişkilidir. Aşağıdaki örnek R veri kümesi sadece yapay korelasyonlu verilere sahip bir oyuncak örneğidir. set.seed(123) # matrix of X variable xmat &lt;- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) &lt;- paste ("M", 1:10000, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf