Ich versuche Markov-Ketten mit SAS zu verstehen. Ich verstehe, dass ein Markov-Prozess ein Prozess ist, bei dem der zukünftige Zustand nur vom aktuellen und nicht vom vergangenen Zustand abhängt und es eine Übergangsmatrix gibt, die die Übergangswahrscheinlichkeit von einem Zustand in einen anderen...
HINTERGRUND: Sicher überspringen - dient als Referenz und zur Rechtfertigung der Frage. Die Eröffnung dieses Papiers lautet: "Karl Pearsons berühmter Chi-Quadrat-Kontingenztest leitet sich aus einer anderen Statistik ab, die als z-Statistik bezeichnet wird und auf der Normalverteilung basiert....
Eine Tweedie-Verteilung kann verzerrte Daten mit einer Punktmasse von Null modellieren, wenn der Parameter (Exponent in der Mittelwert-Varianz-Beziehung) zwischen 1 und 2 liegt.ppp In ähnlicher Weise kann ein Modell mit Null-Inflation (unabhängig davon, ob es sich um ein kontinuierliches oder ein...
Nehmen Sie die 5 platonischen Körper aus einem Satz Dungeons & Dragons-Würfel. Diese bestehen aus einem 4-seitigen, 6-seitigen (konventionellen), 8-seitigen, 12-seitigen und 20-seitigen Würfel. Alle beginnen bei der Nummer 1 und zählen bis zu ihrer Summe um 1 aufwärts. Würfle sie alle auf...
Im Buch "Biostatistik für Dummies" auf Seite 40 las ich: Der Standardfehler (abgekürzt SE) ist eine Möglichkeit anzugeben, wie genau Ihre Schätzung oder Messung von etwas ist. und Konfidenzintervalle bieten eine andere Möglichkeit, die Genauigkeit einer Schätzung oder Messung von etwas anzugeben....
Ich habe immer wieder gelesen, dass die Kreuzvalidierung "Auslassen" aufgrund der großen Überlappung der Trainingsfalten eine hohe Varianz aufweist. Ich verstehe jedoch nicht, warum das so ist: Sollte die Leistung der Kreuzvalidierung nicht sehr stabil sein (geringe Varianz), gerade weil die...
Ich habe in den letzten 3 Jahren Statistiken aus vielen Büchern studiert und dank dieser Seite viel gelernt. Dennoch bleibt für mich eine grundlegende Frage offen. Es mag eine sehr einfache oder eine sehr schwierige Antwort geben, aber ich weiß, dass es ein tiefes Verständnis der Statistik...
Angenommen , X1, X2, . . . , XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,...,X_n sei iid aus N( μ , σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) mit unbekanntem μ ∈ Rμ∈R\mu \in \mathcal R und σ2> 0σ2>0\sigma^2>0 Sei Z=X1−X¯S,Z=X1−X¯S,Z=\frac{X_1-\bar{X}}{S},S ist hier die Standardabweichung. Es kann gezeigt werden, dass ZZZ die...
Nach meinem Verständnis ist die Entfernungskorrelation eine robuste und universelle Methode, um zu überprüfen, ob es eine Beziehung zwischen zwei numerischen Variablen gibt. Wenn wir zum Beispiel eine Reihe von Zahlenpaaren haben: (x1, y1) (x2, y2) ... (xn, yn) Wir können die Entfernungskorrelation...
Als ich Mini Batch Gradient Decent implementiert habe, habe ich nur die Gradienten aller Beispiele im Trainingsbatch gemittelt. Allerdings ist mir aufgefallen, dass jetzt die optimale Lernrate deutlich höher ist als bei anständigen Online-Gefällen. Meiner Intuition nach ist dies so, weil der...
Ich denke, die folgenden zwei Formeln sind wahr: Var(aX)=a2Var(X)Var(aX)=a2Var(X) \mathrm{Var}(aX)=a^2 \mathrm{Var}(X) während a eine konstante Zahl ist wenn , unabhängig sindVar(X+Y)=Var(X)+Var(Y)Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y) \mathrm{Var}(X + Y)=\mathrm{Var}(X)+\mathrm{Var}(Y) XXXYYY Ich bin mir...
Ich bemühe mich immer, die wahre Essenz des Problems der zufälligen Parameter zu finden. Ich habe mehrmals gelesen, dass die Fixeffektschätzer von nichtlinearen Paneldatenmodellen aufgrund des "bekannten" zufälligen Parameterproblems stark verzerrt sein können. Wenn ich nach einer klaren Erklärung...
Die Stellen, die ich über den Fluch der Dimensionalität gelesen habe, erklären ihn hauptsächlich in Verbindung mit kNN und linearen Modellen im Allgemeinen. Ich sehe regelmäßig Spitzenreiter in Kaggle, die Tausende von Funktionen in einem Datensatz verwenden, der kaum 100.000 Datenpunkte enthält....
Ich plane, eine wiederholte (10-mal) geschichtete 10-fache Kreuzvalidierung für etwa 10.000 Fälle mithilfe eines Algorithmus für maschinelles Lernen durchzuführen. Jedes Mal wird die Wiederholung mit verschiedenen zufälligen Samen durchgeführt. In diesem Prozess erstelle ich 10 Instanzen von...
Ich versuche derzeit, ein lineares Modell ( family = gaussian) auf einen Indikator für die biologische Vielfalt anzuwenden , der keine Werte unter Null annehmen kann, keine Inflation aufweist und kontinuierlich ist. Die Werte reichen von 0 bis etwas über 0,25. Infolgedessen gibt es in den Residuen...
Ich habe einige Profis der Diskriminanzanalyse gefunden und habe Fragen dazu. So: Wenn die Klassen gut voneinander getrennt sind, sind die Parameterschätzungen für die logistische Regression überraschend instabil. Koeffizienten können bis unendlich gehen. LDA leidet nicht unter diesem Problem. Wenn...
Heute habe ich mit einem kleinen Datensatz herumgespielt und eine einfache OLS-Regression durchgeführt, von der ich erwartet hatte , dass sie aufgrund perfekter Multikollinearität fehlschlägt. Das tat es jedoch nicht. Dies impliziert, dass mein Verständnis von Multikollinearität falsch ist. Meine...
Angenommen, wir haben einen Bernoulli-Prozess mit der Ausfallwahrscheinlichkeit (der klein sein wird, z. B. ), aus dem wir eine Stichprobe erstellen, bis wir auf Fehler stoßen . Wir schätzen die Ausfallwahrscheinlichkeit als wobei die Anzahl der Stichproben ist.q ≤ 0,01 10 q : = 10 / N...
Ich soll den Satz von Frish Waugh in Ökonometrie unterrichten, den ich nicht studiert habe. Ich habe die Mathematik dahinter verstanden und hoffe auch, dass "der Koeffizient, den Sie für einen bestimmten Koeffizienten aus einem multiplen linearen Modell erhalten, dem Koeffizienten des einfachen...
Ich bin ein Software-Ingenieur, der am maschinellen Lernen arbeitet. Nach meinem Verständnis bilden lineare Regression (wie OLS) und lineare Klassifikation (wie logistische Regression und SVM) eine Vorhersage auf der Grundlage eines inneren Produkts zwischen trainierten Koeffizienten und...