«terminology» etiketlenmiş sorular

İstatistikte belirli teknik kelimelerin / kavramların kullanımı ve anlamı.

1
PCA ve PLS'de “yüklemeler” ve “korelasyon yüklemeleri” arasındaki fark nedir?
Temel Bileşen Analizi (PCA) yaparken yapılacak ortak bir şey, değişkenler arasındaki ilişkileri araştırmak için birbirine karşı iki yük çizmektir. Temel Bileşen Regresyonu ve PLS regresyonu yapmak için PLS R paketine eşlik eden makalede , korelasyon yükleme grafiği olarak adlandırılan farklı bir grafik vardır (makalede şekil 7 ve sayfa 15'e bakınız). …


2
Neyman-Pearson lemması neden bir teorem değil bir lemmadır?
Bu teknik bir sorudan ziyade bir tarih sorusudur. `` Neyman-Pearson lemması '' neden bir Teorem değil, bir Lemmadır? wiki bağlantısı: https://en.wikipedia.org/wiki/Neyman%E2%80%93Pearson_lemma NB : sorudur değil ama Neyman-Pearson lemmasının tarihi hakkında bir lemma ve lemmaları bir teoremi ispatlamak için nasıl kullanıldığını konusunda. Bir teoremi kanıtlamak için kullanılmış mıydı ve sonra daha …

4
“Rastgele projeksiyon” kesinlikle bir projeksiyon değil mi?
Rastgele Projeksiyon algoritması Mevcut uygulamaları onları eşleyerek veri örnekleri boyutunu azaltmak üzere using izdüşüm matrisi Girişleri gelen, örneğin, uygun bir dağılım (dan iid ):R,dR,d\mathbb R^dR,kR,k\mathbb R^kd× kdxkd\times kR,R,RN-( 0 , 1 )N-(0,1)\mathcal N(0,1) x'= 1k√x Rx'=1kxR,x^\prime = \frac{1}{\sqrt k}xR Uygun olarak, bu eşlemenin yaklaşık olarak çift mesafeleri koruduğunu gösteren teorik …



2
Yanlılık tahmin edicinin mi yoksa belirli tahminlerin mi bir özelliği?
Bir örnek olarak, sık sık Gözlenen biliyorum öğrencileri karşılaşmak Nüfus bir yanlı kestiricisi olduğu . Daha sonra raporlarını yazarken şöyle şeyler söylerler:R2R2R^2R2R2R^2 "Gözlenen ve Düzeltilmiş hesapladım ve oldukça benzerdi, bu da elde ettiğimiz Gözlenen değerinde sadece küçük bir önyargı olduğunu gösteriyor."R2R2R^2R2R2R^2R2R2R^2 Genellikle önyargı hakkında konuştuğumuzda, tipik olarak belirli tahminlerden ziyade …

1
Varyans, çarpıklık ve basıklığın ötesinde daha üst düzey kümülatör ve moment isimleri
Fizik ya da matematiksel mekanik olarak, zaman bazlı bir konumdan başlayarak hız, ivme,: zamana göre türevleri ile, değişim bir elde eder oranları pislik (3. derece), sarsıntı (4 sıra).x(t)x(t)x(t) Bazıları yedinci dereceye kadar türevler için snap, crackle, pop önerdi . Mekanik fizik ve esneklik teorisinden esinlenen anlar istatistiklerde de önemlidir, bkz …

3
“Bir model öğren” terimi nereden geldi?
Genellikle buradaki veri madencilerinin bu terimi kullandığını duydum. Sınıflandırma problemleri üzerinde çalışan bir istatistikçi olarak, "bir sınıflandırıcı yetiştir" terimine aşinayım ve "bir model öğren" in aynı şey olduğunu varsayıyorum. "Sınıflandırıcı yetiştir" terimini umursamıyorum. Bu, eğitim verileri model parametrelerinin iyi veya "geliştirilmiş" tahminlerini almak için kullanıldığından bir modelin takılması fikrini tasvir …

1
Regresyon modellerinde sol ve sağ taraf terminolojisi
y=β0+β1x1+ε0y=β0+β1x1+ε0y = \beta_{0} + \beta_{1}x_{1} + \varepsilon_{0} Yukarıda belirtilen çok basit doğrusal regresyon gibi regresyon modellerini tanımlayan dil sıklıkla değişir ve bu tür varyasyonlar genellikle anlamlarda hafif değişimler taşır. Örneğin, modelin denklemin sol tarafındaki kısmı (bilmediğim diğerleri arasında) parantez içindeki çağrışımlar ve ifadelerle ifade edilebilir: Bağımlı değişken (nedensel bağımlılıkta ipuçları) …

1
Lm modelinde öğrenci kalıntıları v / s standart kalıntıları mıdır?
"Öğrenci kalıntıları" ve "standart kalıntılar" regresyon modellerinde aynı mıdır? R'de doğrusal bir regresyon modeli oluşturdum ve Studentized artıklarının v / s uygun değerlerinin grafiğini çizmek istedim, ancak R'de bunu yapmanın otomatik bir yolunu bulamadım. Bir modelim olduğunu varsayalım library(MASS) lm.fit <- lm(Boston$medv~(Boston$lstat)) daha sonra kullanma plot(lm.fit), Öğrenci Değerli artıkların karşılık …


3
“Gerçek kapsam olasılığı” hesaplanması, “güvenilir aralık” hesaplamasıyla aynı şey midir?
Giriş seviyesi istatistik ders kitabı okuyordum. Binom dağılımlı verilerde başarı oranının maksimum olasılık tahmini hakkındaki bölümde, bir güven aralığını hesaplamak için bir formül verdi ve daha sonra dikkatsizce bahsedildi Gerçek kapsama olasılığını, yani yöntemin gerçek parametre değerini yakalayan bir aralık üretme olasılığını göz önünde bulundurun. Bu, nominal değerden biraz daha …


2
Sapma varyans ayrışımı: beklenen kare tahmini hatası için terim daha az indirgenemez hata
Hastie ve diğ. "İstatistiksel Öğrenmenin Unsurları" (2009) , ve veri oluşturma işlemini olarak değerlendirmektedir .Y= f( X) + εY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon E (ε)=0E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0Var ( ε ) =σ2εVar(ε)=σε2\text{Var}(\varepsilon)=\sigma^2_{\varepsilon} noktasındaki (s. 223, formül 7.9) beklenen kare tahmini hatasının aşağıdaki sapma varyans ayrışmasını sunarlar : benim Kendi işim belirtmiyorum ancak …

Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.