Ich finde Ressourcen wie das Probability and Statistics Cookbook und die R Reference Card für Data Mining unglaublich nützlich. Sie dienen offensichtlich als Referenzen, helfen mir aber auch, meine Gedanken zu einem Thema zu ordnen und die Lage des Landes zu bestimmen. F: Gibt es solche Ressourcen...
Ich habe gelesen, dass die Verwendung von Protokollskalen für Diagramme / Grafiken unter bestimmten Umständen angemessen ist, wie z. B. die y-Achse in einem Zeitreihendiagramm. Es ist mir jedoch nicht gelungen, eine endgültige Erklärung dafür zu finden, warum dies der Fall ist oder wann dies sonst...
Ich habe ein (gemischtes) Modell, in dem einer meiner Prädiktoren (aufgrund der experimentellen Manipulation) von vornherein nur quadratisch mit dem Prädiktor in Beziehung stehen sollte. Daher möchte ich dem Modell nur den quadratischen Term hinzufügen. Zwei Dinge hindern mich daran: Ich glaube,...
Ich habe meine Daten so analysiert, wie sie sind. Jetzt möchte ich meine Analysen betrachten, nachdem ich alle Variablen protokolliert habe. Viele Variablen enthalten viele Nullen. Aus diesem Grund füge ich eine kleine Menge hinzu, um zu vermeiden, dass das Protokoll Null wird. Bisher habe ich 10 ^...
Was ist der Grund, warum eine Wahrscheinlichkeitsfunktion kein PDF ist
Es wird oft empfohlen, die Quadratwurzel zu ziehen, wenn Sie Daten zählen. (Beispiele auf CV finden @ HarveyMotulsky Antwort hier oder @ whuber Antwort hier .) Auf der anderen Seite, wenn ein allgemeines lineares Modell mit einer Reaktionsvariable passend als Poisson verteilte, ist das Protokoll...
Maximum Likelihood Estimators (MLE) sind asymptotisch effizient; Wir sehen das praktische Ergebnis darin, dass sie selbst bei kleinen Stichprobengrößen oftmals besser abschätzen als die Momentenmethode (MoM) (wenn sie sich unterscheiden) Hier bedeutet "besser als" in dem Sinne, dass typischerweise...
Ich habe Probleme, die ROC-Kurve zu verstehen. Gibt es einen Vorteil / eine Verbesserung in der Fläche unter der ROC-Kurve, wenn ich aus jeder eindeutigen Teilmenge des Trainingssatzes verschiedene Modelle baue und sie zur Erstellung einer Wahrscheinlichkeit verwende? Wenn zum Beispiel Werte von {...
Ich gehe davon aus, dass Folgendes zutrifft: Wenn Sie von einer fairen Münze ausgehen und beim Werfen einer Münze 10 Köpfe hintereinander werfen, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass die nächste Münze einen Schwanz wirft , nicht, unabhängig von der Wahrscheinlichkeit und / oder dem statistischen...
Ich habe hier und hier zwei Fragen zu diesem Problem gefunden, aber es gibt noch keine offensichtliche Antwort oder Erklärung. Ich erzwinge dasselbe Problem, bei dem der Überprüfungsfehler geringer ist als der Trainingsfehler in meinem Convolution Neural Network. Was bedeutet
Wie funktioniert der Umparametrierungstrick für Variations-Autoencoder (VAE)? Gibt es eine intuitive und einfache Erklärung, ohne die zugrunde liegende Mathematik zu vereinfachen? Und warum brauchen wir den
Ich habe einige Fragen zur Bayes'schen Regression: Bei einer Standardregression als y=β0+β1x+εy=β0+β1x+εy = \beta_0 + \beta_1 x + \varepsilon . Wenn ich dies in eine Bayes'sche Regression umwandeln möchte, benötige ich vorherige Verteilungen sowohl für β0β0\beta_0 als auch für β1β1\beta_1 (oder...
X1,...,XnX1,...,XnX_1, ..., X_nmin(X1,...,Xn)min(X1,...,Xn)\min(X_1, ...,
Ich sehe, dass diese Begriffe verwendet werden, und ich verwechsle sie immer wieder. Gibt es eine einfache Erklärung für die Unterschiede zwischen
Ich habe Daten aus einem Experiment, das ich mit t-Tests analysiert habe. Die abhängige Variable ist intervallskaliert und die Daten sind entweder ungepaart (dh 2 Gruppen) oder gepaart (dh innerhalb von Subjekten). ZB (innerhalb von Fächern): x1 <- c(99, 99.5, 65, 100, 99, 99.5, 99, 99.5, 99.5,...
Ich erinnere mich noch an das Papier Annals of Statistics on Boosting von Friedman-Hastie-Tibshirani und an die Kommentare anderer Autoren (einschließlich Freund und Schapire) zu denselben Themen. Damals galt Boosting in vielerlei Hinsicht als Durchbruch: rechnerisch machbar, eine Ensemblemethode...
Warum weiterhin Hypothesentests (mit all ihren schwierigen Konzepten und die zu den statistischsten Sünden zählen) für Probleme unterrichten und anwenden, bei denen es einen Intervallschätzer gibt (Vertrauen, Bootstrap, Glaubwürdigkeit oder was auch immer)? Was ist die beste Erklärung (falls...
Hat jemand Erfahrung mit Software (am besten kostenlos, am besten Open Source), die ein Bild von Daten aufnimmt, die auf kartesischen Koordinaten aufgezeichnet sind (ein normaler, alltäglicher Plot), und die Koordinaten der Punkte extrahiert, die in der Grafik aufgezeichnet sind? Dies ist im...
Ich möchte die Saisonabhängigkeit von Daten erkennen, die ich erhalte. Es gibt einige Methoden, die ich gefunden habe, wie das Diagramm der saisonalen Unterreihen und das Autokorrelationsdiagramm, aber die Sache ist, dass ich nicht verstehe, wie man das Diagramm liest. Kann mir jemand helfen? Die...
Unter welchen Umständen möchten oder möchten Sie eine Variable vor der Modellanpassung skalieren oder standardisieren? Und welche Vor- / Nachteile hat die Skalierung einer