«references» etiketlenmiş sorular

Bazı açılardan bu, math.stackexchange'teki bir el kitabımdır ve bu sitenin geniş bir izleyici kitlesi sağlayabileceği hissine sahibim. Makine öğrenmeye matematiksel bir giriş yapıyorum. Özellikle, bulunabilecek birçok literatür göreceli olarak kesin değildir ve pek çok sayfa herhangi bir içerik olmadan harcanmaktadır. Bununla birlikte, böyle bir literatürden yola çıkarak , Bishop'ın örüntü …

23 machine-learning  references  pac-learning 

Üniversitede birkaç istatistik dersi aldım ancak eğitimimin teoriye dayalı olduğunu öğrendim. Uygulamalı İstatistik’te (lisansüstü düzeyde) herhangi birisinin tavsiye ettiğin veya iyi bir deneyim yaşadığın bir metni olup olmadığını merak ediyordum.

23 regression  references  modeling  experiment-design  application 

Ben, uygulamalı matematiğin çok az bir geçmişine sahip bir matematik mezunuyum. Geçen sonbahardan beri Casella & Berger'in kitabında ders alıyorum ve kitapta yüzlerce (230+) sayfa egzersiz problemi bitirdim. Şu anda Bölüm 10’dayım. Ancak, istatistiklere girmediğim veya istatistikçi olmayı planlamadığım için, veri analizini öğrenmeye devam etmek için düzenli olarak zaman harcayabileceğimi …

22 distributions  references  eda 

In Bu yoruma Nick Cox yazdı: Sınıflara girmek eski bir yöntemdir. Histogramlar kullanışlı olsa da, modern istatistiksel yazılım, ham verilere dağılımları sığdırmanın yanı sıra tavsiye edilmesini de kolaylaştırır. Binning sadece hangi dağılımın uygun olduğunu belirlemede çok önemli olan detaylardan vazgeçer. Bu yorumun içeriği, QQ alanlarının uygunluğu değerlendirmek için alternatif bir …

22 references  histogram  binning  qq-plot 

Şu anda David Barber tarafından "Bayesian Reasoning and Machine Learning" den geçiyorum ve temelleri öğrenmek için oldukça iyi yazılmış ve ilgi çekici bir kitap. Bu yüzden bunu zaten yapmış olan birine bir soru. Barber'daki kavramların çoğunda makul bir yeterliliğe sahip olduktan sonra okumam gereken bir sonraki kitap seti hangileridir?

22 machine-learning  bayesian  references  graphical-model 

Okudum Neyman-Pearson Lemmasını kitaptan İstatistik Teorisine Giriş Mood, Graybill ve Boes tarafından. Ama ben lemi anlamadım. Birisi bana lemi bana basit kelimelerle açıklayabilir mi? Ne ifade ediyor? Neyman- Pearson lemması: Let X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_n rasgele bir örnek olarak , iki bilinen değerlerden biridir ve ve izin olacak sabit.f(x;θ)f(x;θ)f(x;\theta)θθ\thetaθ0θ0\theta_0θ1θ1\theta_10&lt;α&lt;10&lt;α&lt;10<\alpha<1 Let pozitif bir sabittir …

21 hypothesis-testing  self-study  references  inference  likelihood-ratio 

R yoluyla istatistiksel ve matematiksel kavramları öğrenmek için kaynak örnekleri (R kodu, R paketleri, kitaplar, kitap bölümleri, makaleler, linkler vb.) İle ilgileniyorum (diğer dillerden de olabilir, ancak R en sevdiğim lezzet.) Buradaki zorluk, materyalin öğrenilmesinin sadece algoritmayı yapan bir kodun nasıl çalıştırılacağına değil, programlamaya dayanmasıdır. Bu yüzden (örneğin) R'li Linear …

21 r  references  mathematical-statistics 

Parametrik olmayan Bayesian (ve ilgili) teknikleri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorum. Arka planım bilgisayar biliminde ve ölçüm teorisi veya olasılık teorisi konusunda bir ders almadığım halde olasılık ve istatistik konusunda sınırlı miktarda formal eğitim aldım. Kimse beni başlatmak için bu kavramlara okunaklı bir giriş önerebilir mi?

21 probability  bayesian  references  theory 

Temel bileşen analizi (PCA) yaptıktan sonra, PCA alanına yeni bir vektör yansıtmak istiyorum (yani PCA koordinat sistemindeki koordinatlarını bulmak). PCA'yı R dilinde kullanarak hesapladım prcomp. Şimdi vektörümü PCA dönme matrisi ile çarpabilmeliyim. Bu matristeki temel bileşenler satır veya sütunlar halinde mi düzenlenmelidir?

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Math SE ile ilgili bu soruya bakınız . Kısa hikaye: Okuduğum İstatistiksel Öğrenme Element ve ben örneğin verilen sonuçların bazılarını doğrulamak için çalışıyordu zaman var sinirli ardından RSS(β)=(y−Xβ)T(y−Xβ),RSS(β)=(y−Xβ)T(y−Xβ),\text{RSS}(\beta) = \left(\mathbf{y}-\mathbf{X}\beta\right)^{T}\left(\mathbf{y}-\mathbf{X}\beta\right)\text{,} Geleneksel matematik kitabınız gibi yazılmış bir matris matematik kitabı arıyorum (yani teoremlerin ispatı, örnekler, hesaplama alıştırmaları, vb.). Bu soruyudaha önce …

20 references  matrix  matrix-calculus 

Jüri görevine çağrıldım. İstatistiklerin bazı jüri duruşmalarıyla ilgisinin farkındayım. Örneğin, "taban ücret" kavramı ve olasılık hesaplamalarına uygulanması bazen - belki de her zaman - önemlidir. Durumumdaki bir kişi hangi istatistiksel konuları yararlı bir şekilde inceleyebilir ve geçmişim olan biri için hangi materyaller uygun olur? Bir "sert bilim" derecem var ve …

20 probability  bayesian  references 

Hiyerarşik bir model verildiğinde, modele uyması için iki aşamalı bir işlem istiyorum. İlk olarak, bir avuç hiperparametre düzeltin ve daha sonra parametrelerinin geri kalanında Bayesian çıkarım yapın . Hiperparametreleri sabitlemek için iki seçenek düşünüyorum.θ ϕp ( x | ϕ , θ )p(x|ϕ,θ)p(x|\phi,\theta)θθ\thetaφϕ\phi Ampirik Bayes (EB) kullanın ve marjinal olasılığını en …

20 cross-validation  references  empirical-bayes 

Bu yüzden bu garip bir uyum, ama gerçekten herhangi bir site için garip bir uyum olduğunu düşünüyorum, bu yüzden burada, veri-crunching kardeşlerim arasında denemek düşündüm. Biyolojiden epidemiyoloji ve biyoistatistiklere geldim ve yine de bu alandan kesinlikle bazı alışkanlıklar alıyorum. Bunlardan biri laboratuvar defteri tutmak. Analizle ilgili düşünceleri, kararları, takıntıları, vb. …

20 references  software  eda 

Bir makale için deneyler yapıyorum ve ANOVA ve ANCOVA'nın nasıl çalıştığını doğru bir şekilde anlamak için ilginç bir kitap / web sitesi arıyorum. İyi bir matematik geçmişim var, bu yüzden kaba bir açıklamaya gerek yok. ANCOVA yerine ANOVA'nın ne zaman kullanılacağını nasıl belirleyeceğimi de bilmek istiyorum.

20 anova  references  ancova 

Hassasiyet şu şekilde tanımlanır: p = true positives / (true positives + false positives) Gibi, bu doğru mu true positivesve false positiveshassas 1 yaklaşır yaklaşım 0? Hatırlama için aynı soru: r = true positives / (true positives + false negatives) Şu anda bu değerleri hesaplamam gereken bir istatistiksel test uyguluyorum …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon