«self-study» etiketlenmiş sorular

Ömür Boyu Verilere İlişkin İstatistiksel Modeller ve Yöntemler kitabında ; Sansür Verme: Rasgele bir nedenden ötürü bir gözlem eksik olduğunda. Kısaltma: Gözlemin eksik doğası, çalışma tasarımına özgü sistematik bir seçim sürecinden kaynaklandığı zaman. Kısaltma tanımında “çalışma tasarımına özgü sistematik seçim süreci” ile ne kastedilmektedir? Sansür ve kesilme arasındaki fark nedir?

30 self-study  censoring  truncation 

Andrew Ng'un Makine Öğrenimi ile ilgili ders notlarına bakıyorum . Notlar bize lojistik gerilemeyi ve ardından algılayıcısını tanıtıyor. Perceptron tarif edilirken, notlar sadece lojistik regresyon için kullanılan eşik fonksiyonunun tanımını değiştirdiğimizi söylüyor. Bunu yaptıktan sonra, sınıflandırma için Perceptron modelini kullanabiliriz. Öyleyse sorum şu - eğer bunun belirtilmesi gerekiyorsa ve Perceptron'u …

30 regression  machine-learning  self-study  logistic  perceptron 

Matematikte cebir, analiz, topoloji vb. Dallar vardır. Makine öğrenmesinde denetimli, denetimsiz ve pekiştirici öğrenme vardır. Bu dalların her birinde, yöntemleri daha da bölen daha ince dallar vardır. İstatistiklerle paralel çizim yapmakta zorlanıyorum. İstatistiğin ana dalları (ve alt dalları) ne olurdu? Mükemmel bir bölüm mümkün değildir, ancak her şey büyük ve …

30 self-study  classification 

McFadden'in takma adı 0.192 olan ve R1 karesinin ödemeli denilen bağımlı değişkenli (1 = ödeme ve 0 = ödeme yok) olan ikili bir lojistik regresyon modeline sahibim. Bu sözde R-kare'nin yorumlanması nedir? Yuvalanmış modeller için göreceli bir karşılaştırma mı (örn. 6 değişkenli bir modelde, McFadden'ın 0.192 karesi olan R-karesi var, …

29 regression  self-study  logistic 

Programcılarda da benzer amaçlara sahip bir soru var . Bu sorunun oldukça iyi cevapları var, ancak genel tema, kendi kendine çalışma olmadan, hiçbir yerde olmamanız gibi görünüyor. Açıkçası, programlama ve istatistik arasında bazı büyük farklar var - programlamada, gerçekten sadece bazı temel mantıkları öğreniyor ve ardından tekrar tekrar uyguluyorsunuz. Yeni …

28 self-study  references  teaching 

Bu yazıda , karışık etki modellemesi ile bir ölçümün tekrarlanabilirliğini (diğer bir deyişle güvenilirlik, sınıf içi korelasyon) nasıl hesaplayacağımı anladım . R kodu şöyle olurdu: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Rasgele yürüyüş olarak tanımlanır , beyaz gürültüdür. Mevcut pozisyonun bir önceki pozisyonun + öngörülemeyen bir terimin toplamı olduğunu gösterir.Yt=Yt−1+etYt=Yt−1+etY_{t} = Y_{t-1} + e_tetete_t Ortalama işlevinin olduğunu ispatlayabilirsiniz , çünküμt=0μt=0\mu_t = 0 E(Yt)=E(e1+e2+...+et)=E(e1)+E(e2)+...+E(et)=0+0+...+0E(Yt)=E(e1+e2+...+et)=E(e1)+E(e2)+...+E(et)=0+0+...+0E(Y_{t}) = E(e_1+ e_2+ ... +e_t) = E(e_1) + E(e_2) +... +E(e_t) = 0 + 0 + ... + …

28 time-series  self-study  mathematical-statistics  stochastic-processes  random-walk 

Bir matematik fakültesinden bir istatistik dersini ziyaret etme fırsatım olmadı. Tam ve kendi kendine yeterli bir olasılık teorisi ve istatistik kitabı arıyorum. Tamamen demek istediğim, tüm sonuçları içermekte ve sadece sonuçları belirtmemekte. Kendi kendine yeterlilikle demek istiyorum ki, kitabı anlayabilmek için başka bir kitap okumam gerekmiyor. Tabii ki üniversite düzeyinde …

28 probability  self-study  mathematical-statistics  references 

GAM kullandığımda, artık DF (kodun son satırı) olduğunu gösteriyor. Bu ne anlama geliyor? GAM örneğinin ötesine geçmek, Genel olarak, serbestlik derecelerinin sayısı tam sayı olmayan bir sayı olabilir mi?26,626,626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

İstatistik öğretmenimin aşağıdaki sorun hakkında söylediği bir şey hakkında bir sorum var. Benim sorum, bu durumda Simpson'un paradoksunun oluşması hakkında bile değil. Benim sorum basitçe profesörümün A) ve D) 'nin A) ve F) yerine doğru cevaplar olduğu ısrarıyla ilgili. Dedi ki: “E Tipi ameliyatlarda başarı oranı çok düşük olduğu için …

27 self-study  confounding  simpsons-paradox 

Halen Coursera'da İstatistiksel Çıkarım dersi çalışıyorum. Ödevlerden birinde, aşağıdaki soru ortaya çıkıyor. | Suppose you rolled the fair die twice. What is the probability of rolling the same number two times in a row? 1: 2/6 2: 1/36 3: 0 4: 1/6 Selection: 2 | You're close...I can feel it! …

26 probability  self-study  conditional-probability 

Bir kitabı okuduğumuzda, notasyonları anlamak içeriğin anlaşılmasında çok önemli bir rol oynar. Ne yazık ki, farklı topluluklar modeldeki formülasyon ve optimizasyon problemi için farklı gösterim kurallarına sahiptir. Herhangi biri, burada bazı formülasyon gösterimlerini özetleyebilir ve olası sebepler sunabilir mi? Burada bir örnek vereceğim: Lineer cebir literatüründe klasik kitap, Strang'ın lineer …

26 machine-learning  probability  self-study  optimization 

Ben lisans öğrencisiyim ve olasılık dersim için bir projem var. Temel olarak, bir dizi yıl ülkemi etkileyen kasırgalar hakkında bir veri setim var. Olasılık Kitabımda, (R ile Olasılık ve İstatistik) verinin Poisson dağılımını takip edip etmediğini kontrol etmenin (tam değil) bir örneği var, bu 3 kriterin takip edildiğini kanıtlamaya çalışıyorlar: …

25 r  self-study  poisson-distribution  poisson-process 

Verilerimi R'de bir GLM (poisson regresyon) ile uydurmaya çalışıyorum. Artıkları ve takılan değerleri çizdiğimde, arsa çoklu (neredeyse hafif içbükey bir eğri ile doğrusal) "çizgiler" yarattı. Ne anlama geliyor? library(faraway) modl <- glm(doctorco ~ sex + age + agesq + income + levyplus + freepoor + freerepa + illness + actdays …

25 r  self-study  generalized-linear-model  poisson-regression 

Bağımsız rastgele değişkenlerin fonksiyonlarının kendi başlarına bağımsız olduğu iddiası doğru mu? Bu sonucun, bazı örneklerde, örneğin örnek ortalama ile normal dağılımın örnek varyansı arasındaki bağımsızlığın kanıtı olarak, dolaylı olarak kullanıldığını gördüm, ancak bunun için gerekçe bulamadım. Görünüşe göre bazı yazarlar bunu olduğu gibi kabul ediyorlar ama bunun her zaman böyle …

25 probability  self-study  random-variable  independence