Ich bin neu auf der Seite und ziemlich neu in der Statistik und R. Ich arbeite an einem Projekt für das College mit dem Ziel, die Korrelation zwischen Regen und Wasserfluss in Flüssen zu finden. Sobald die Korrelation bewiesen ist, möchte ich sie vorhersagen. Die Daten Ich habe einen Datensatz...
In den letzten Monaten habe ich mich intensiv mit der quantilen Regression in Vorbereitung auf meine Masterarbeit in diesem Sommer beschäftigt. Insbesondere habe ich den größten Teil von Roger Koenkers 2005er Buch zu diesem Thema gelesen. Jetzt möchte ich dieses vorhandene Wissen auf...
Ich muss Nicht-Statistikern in einer bevorstehenden Konferenz ein Projekt vorstellen und möchte ein Zitat hinzufügen, das ich an einer Stelle gelesen habe, um den Vergleich zwischen Statistiken und einer Maschine, die Erz verarbeitet, vorzunehmen. Der Grund ist, dass ich einen gewissen Zusammenhang...
In linearen Modellen müssen wir prüfen, ob eine Beziehung zwischen den erklärenden Variablen besteht. Wenn sie zu stark korrelieren, liegt Kollinearität vor (dh die Variablen erklären sich teilweise gegenseitig). Ich betrachte gerade die paarweise Korrelation zwischen jeder der erklärenden...
Wie ich verstehe, ist ein Perzeptron / einschichtiges künstliches neuronales Netzwerk mit einer logistischen Sigmoid-Aktivierungsfunktion dasselbe Modell wie eine logistische Regression. Beide Modelle ergeben sich aus der Gleichung: F( x ) = 11 - e- βXF(x)=11-e-βXF(x) = \frac{1}{1-e^{-\beta X}} Der...
Ich habe einen moderaten Hintergrund in der Vorhersage von Zeitreihen. Ich habe mehrere Prognosebücher angeschaut und sehe in keinem die folgenden Fragen. Ich habe zwei Fragen: Wie würde ich objektiv (über einen statistischen Test) feststellen, ob eine bestimmte Zeitreihe Folgendes aufweist:...
Was ist der Unterschied zwischen einem Klassifikator, einem Modell und einem Schätzer? Soweit ich das beurteilen kann: Ein Schätzer ist ein Prädiktor, der aus einem Regressionsalgorithmus ermittelt wird Ein Klassifikator ist ein Prädiktor, der aus einem Klassifikationsalgorithmus ermittelt...
Ich möchte wirklich etwas über Bayesianische Techniken lernen, also habe ich versucht, mich selbst ein bisschen beizubringen. Es fällt mir jedoch schwer zu sehen, ob Bayesianische Techniken jemals einen Vorteil gegenüber Frequentist-Methoden bringen. Zum Beispiel: Ich habe in der Literatur gesehen,...
Es scheint, dass KNN ein diskriminierender Lernalgorithmus ist, aber ich kann keine Online-Quellen finden, die dies bestätigen. Ist KNN ein diskriminierender
Wie schätzen Sie das geeignete Prognosemodell für eine Zeitreihe durch visuelle Überprüfung der ACF- und PACF-Diagramme? Welches (dh ACF oder PACF) teilt dem AR oder dem MA mit (oder beides)? Welcher Teil der Grafiken zeigt Ihnen den saisonalen und den nicht saisonalen Teil für eine saisonale...
Handelt es sich um rein stilistische Konventionen (ob kursiv oder nicht kursiv) oder gibt es wesentliche Unterschiede in der Bedeutung dieser Notationen? Gibt es andere Notationen, die " die Wahrscheinlichkeit von " bedeuten und in dieser Frage berücksichtigt werden
Die von der Option "ward.D" verwendete (entspricht der einzigen Ward-Option "ward" in R-Versionen <= 3.0.3) implementiert das Ward-Clustering-Kriterium (1963) nicht, wohingegen die Option "ward.D2" dieses Kriterium implementiert ( Murtagh und Legendre 2014). (
Hallo Leute, ich habe ein oder zwei Papiere gefunden, die die Ridge-Regression verwenden (für Basketballdaten). Mir wurde immer befohlen, meine Variablen zu standardisieren, wenn ich eine Gratregression durchführte, aber ich wurde einfach dazu aufgefordert, weil es sich bei dem Grat um eine...
Bei der Lasso oder Ridge-Regression muss ein Schrumpfungsparameter angegeben werden, der häufig als oder . Dieser Wert wird häufig über eine Kreuzvalidierung ausgewählt, indem eine Reihe verschiedener Werte in den Trainingsdaten überprüft wird und ermittelt wird, welche die besten Werte ergeben, z....
Diese Frage ist eine technische Folge dieser Frage . Ich habe Probleme, das in Raftery (1988)NNN vorgestellte Modell zu verstehen und zu replizieren : Inferenz für den Binomial- Parameter: ein hierarchischer Bayes-Ansatz in WinBUGS / OpenBUGS / JAGS. Es geht aber nicht nur um Code, es sollte hier...
Heute unterrichtete ich eine Einführungsklasse für Statistik und ein Schüler kam auf mich zu und stellte mir die Frage, die ich hier umformuliere: "Warum wird die Standardabweichung als Abweichungsquadrat und nicht als Quadratsumme über N definiert?" Wir definieren die Populationsvarianz:σ2= 1N∑ (...
Ich beschäftige mich mit CNNs (Convolutional Neural Networks) aufgrund ihrer Anwendungen in der Bildverarbeitung. Ich bin bereits mit standardmäßigen neuronalen Feed-Forward-Netzen vertraut, daher hoffe ich, dass einige Leute hier mir helfen können, den zusätzlichen Schritt zum Verständnis von CNNs...
Wir studieren maschinelles Lernen durch maschinelles Lernen: Eine probabilistische Perspektive (Kevin Murphy). Während der Text die theoretische Grundlage jedes Algorithmus erklärt, sagt er selten, in welchem Fall welcher Algorithmus besser ist, und wenn ja, sagt er nicht, wie man sagt, in...
Wie in diesem Kurshandbuch (Seite 1) erläutert , kann ein lineares Modell in folgender Form geschrieben werden: y=β1x1+⋯+βpxp+εi,y=β1x1+⋯+βpxp+εi, y = \beta_1 x_{1} + \cdots + \beta_p x_{p} + \varepsilon_i, Dabei ist die Antwortvariable und die erklärende Variable .yyyxixix_{i}ithithi^{th} Mit dem...
Die Ridge-Regression schätzt die Parameter in einem linearen Modell \ mathbf y = \ mathbf X \ boldsymbol \ beta nach \ hat {\ boldsymbol \ beta} _ \ lambda = (\ mathbf X ^ \ top \ mathbf X + \ lambda \ mathbf I) ^ {- 1} \ mathbf X ^ \ top \ mathbf y, wobei \ lambda ein Regularisierungsparameter...