Ich habe eine logistische Regression mit dem folgenden Code erstellt: full.model.f = lm(Ft_45 ~ ., LOG_D) base.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg) step(base.model.f, scope=list(upper=full.model.f, lower=~1), direction="forward", trace=FALSE) Ich habe dann die Ausgabe verwendet, um ein...
Ich versuche die Intuition hinter den SVMs des Kernels zu verstehen. Jetzt verstehe ich, wie linear SVM funktioniert, wobei eine Entscheidungslinie erstellt wird, die die Daten so gut wie möglich aufteilt. Ich verstehe auch das Prinzip der Portierung von Daten in einen höherdimensionalen Raum und...
Aus der Lektüre über Schwere- und Langschwanzverteilungen habe ich verstanden, dass alle Schwere-Verteilungen Schwere-Verteilungen sind , aber nicht alle Schwere-Verteilungen sind Langschwere-Verteilungen . Könnte jemand bitte ein Beispiel geben für: eine kontinuierliche, symmetrische Funktion...
Meine statistische Ausbildung ist in der mathematischen Statistik verwurzelt, und diese Methodenklassen in meiner MS zu belegen, ist im Moment ein kleiner Schock. es ist derzeit schwierig für mich, einige dieser "angewandten" methoden zu verstehen, da mir die erfahrung in der branche fehlt. Eines...
Gibt es bekannte Bewertungs- oder Rangfolgesysteme, ähnlich wie bei Elo, für Veranstaltungen mit mehreren Teilnehmern? Zum Beispiel ein System, das verschiedene Rennsportarten (Auto, Abfahrt, Pferd usw.) oder andere Einzelsportarten (zum Beispiel Golf) bewerten
Ich mache eine Bildklassifizierung mit maschinellem Lernen. Angenommen, ich habe einige Trainingsdaten (Bilder) und teile die Daten in Trainings- und Validierungssätze auf. Außerdem möchte ich die Daten durch zufällige Rotationen und Rauschinjektion erweitern (neue Bilder aus den Originalen...
Inspiriert von meiner anderen Frage möchte ich fragen, wie man den Modus einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (PDF) einer Funktion f( x )f(x)f(x) . Gibt es ein "Kochbuch" -Verfahren dafür? Anscheinend ist diese Aufgabe viel schwieriger als es zunächst
Wenn wir die Eigenvektoren der Kovarianzmatrix betrachten, erhalten wir die Richtungen der maximalen Varianz (der erste Eigenvektor ist die Richtung, in der die Daten am stärksten variieren, usw.); Dies wird als Hauptkomponentenanalyse (PCA) bezeichnet. Ich fragte mich, was es bedeuten würde, auf...
Warum ist der Bereich unter der ROC-Kurve die Wahrscheinlichkeit, dass ein Klassifizierer eine zufällig ausgewählte "positive" Instanz (aus den abgerufenen Vorhersagen) höher einstuft als eine zufällig ausgewählte "positive" Instanz (aus der ursprünglichen positiven Klasse)? Wie kann man diese...
Alle Beispiele, die ich mit Deep-Believe- oder Faltungs-Neuronalen Netzen gefunden habe, verwenden sie zur Bildklassifizierung, zur Erkennung von Chat-Zeichen oder zur Spracherkennung. Sind tiefe neuronale Netze auch für klassische Regressionsaufgaben nützlich, bei denen die Merkmale nicht...
Ich habe einige Artikel gelesen und bin mir nicht sicher, was die spezifischen Definitionen des durchschnittlichen Behandlungseffekts (ATE) und des marginalen Behandlungseffekts (MTE) angeht. Sind sie gleich Nach Austin ... Ein bedingter Effekt ist der durchschnittliche Effekt auf Subjektebene,...
Die klassische Behandlung der statistischen Inferenz beruht auf der Annahme, dass eine korrekt spezifizierte Statistik verwendet wird. Das heißt, die Verteilung P∗(Y)P∗(Y)\mathbb{P}^*(Y) , die die beobachteten Daten yyy ist Teil des statistischen Modells MM\mathcal{M} :
Frage: Was sind die Vor- und Nachteile einer vorherigen Verwendung für die Variablenauswahl? Angenommen , ich habe die Wahrscheinlichkeit: , wo ich setzen kann entweder eine der priors: oder: y∼N(Xw,σ2I)y∼N(Xw,σ2I)y\sim\mathcal{N}(Xw,\sigma^2I)wi∼πδ0+(1−π)N(0,100)π=0.9,wi∼πδ0+(1−π)N(0,100)π=0.9,...
Als Teil der Ausgabe eines verallgemeinerten linearen Modells werden die Null- und Restabweichung verwendet, um das Modell zu bewerten. Die Formeln für diese Größen werden häufig als Log-Wahrscheinlichkeit des gesättigten Modells ausgedrückt. Beispiel: /stats//a/113022/22199 , Logistic Regression:...
Ich kann Thompson Sampling und seine Funktionsweise nicht verstehen . Ich las über Multi Arm Bandit und nachdem ich den Upper Confidence Bound Algorithmus gelesen hatte, schlugen viele Texte vor, dass Thompson Sampling eine bessere Leistung als UCB erbringt. Was ist Thompson Sampling? Zögern Sie...
Um zu erklären, warum unkorreliert nicht unabhängig bedeutet, gibt es mehrere Beispiele, die eine Reihe von Zufallsvariablen beinhalten, die jedoch alle so abstrakt erscheinen: 1 2 3 4 . Diese Antwort scheint sinnvoll zu sein. Meine Interpretation: Eine Zufallsvariable und ihr Quadrat mögen...
Kontext : Ich möchte eine Linie in einem Streudiagramm zeichnen, die nicht parametrisch erscheint, daher verwende ich geom_smooth()in ggplotin R. Es gibt automatisch geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x'...
Ich nehme an einem Kurs über Regressionsmodelle teil, und eine der Eigenschaften, die für die lineare Regression bereitgestellt werden, ist, dass die Residuen immer auf Null summieren, wenn ein Abschnitt enthalten ist. Kann jemand eine gute Erklärung dafür liefern, warum dies der Fall ist?...
Ich mache eine explorative Datenanalyse (EDA) für einen Datensatz. Dann werde ich einige Features auswählen, um eine abhängige Variable vorherzusagen. Die Frage ist: Soll ich die EDA nur für meinen Trainingsdatensatz durchführen? Oder sollte ich die Trainings- und Testdatensätze zusammenfügen und...
Daniel Kahneman wirft in " Denken, schnell und langsam" die folgende hypothetische Frage auf: (S. 186) Julie ist derzeit Seniorin an einer staatlichen Universität. Sie las fließend, als sie vier Jahre alt war. Was ist ihr Notendurchschnitt (GPA)? Seine Absicht ist es zu veranschaulichen, wie wir es...