Ich habe kein bestimmtes Beispiel oder keine bestimmte Aufgabe im Sinn. Ich bin gerade neu in der Verwendung von B-Splines und wollte diese Funktion im Regressionskontext besser verstehen. Nehmen wir an, wir wollen die Beziehung zwischen der Antwortvariablen und einigen Prädiktoren . Die...
Das Folgende ist eine Frage zu den vielen Visualisierungen, die als "Beweis durch Bild" für die Existenz von Simpsons Paradox angeboten werden, und möglicherweise eine Frage zur Terminologie. Simpsons Paradoxon ist ein ziemlich einfaches Phänomen, das zu beschreiben und numerische Beispiele zu...
Als ich anfing, über Kalman-Filter zu lesen, dachte ich, dass es sich um einen Sonderfall des ARIMA-Modells handelt (nämlich ARIMA (0,1,1)). Aber tatsächlich scheint die Situation komplizierter zu sein. Zunächst kann ARIMA zur Vorhersage und Kalman-Filter zur Filterung verwendet werden. Aber sind...
Mein - Datensatz ( N.≈ 10 , 000N.≈10,000N \approx 10,000 ) eine abhängige Variable (DV), fünf unabhängige "Baseline" Variablen (P1, P2, P3, P4, P5) und eine unabhängige Variable von Interesse (Q). Ich habe lineare OLS-Regressionen für die folgenden zwei Modelle ausgeführt: DV ~ 1 + P1 + P2 + P3 +...
Ich interessiere mich für den aktuellen Stand der Technik bei der Auswahl von Ausgangssamen (Cluster-Zentren) für K-Mittel. Googeln führt zu zwei beliebten Optionen: zufällige Auswahl der Ausgangssamen und unter Verwendung der KMeans ++ - Auswahlmethode: Arthur & Vassilvitskii 2006 k-means...
Mein Verständnis davon, was ein Schätzer und eine Schätzung ist: Schätzer: Eine Regel zur Berechnung einer Schätzung Schätzung: Der Wert, der aus einem Datensatz berechnet wird, der auf dem Schätzer basiert Wenn ich zwischen diesen beiden Begriffen aufgefordert werde, auf die Zufallsvariable...
Ich habe eine VAE implementiert und zwei verschiedene Online-Implementierungen der vereinfachten univariaten Gaußschen KL-Divergenz festgestellt. Die ursprüngliche Abweichung gemäß hier ist Wenn wir annehmen, dass unser Prior eine Einheit Gauß'sche ist, dh und , vereinfacht sich dies bis...
Axiomatisch ist die Wahrscheinlichkeit eine Funktion , die jedem Ereignis A eine reelle Zahl P ( A ) zuweist, wenn sie die drei Grundannahmen erfüllt (Kolmogorovs Annahmen):PPPP(A)P(A)P(A)AAA P(A)≥0 for everyAP(A)≥0 for everyAP(A) \geq 0 \ \text{for every} A P(Ω)=1P(Ω)=1P(\Omega) =...
Mein Verständnis der LASSO-Regression ist, dass die Regressionskoeffizienten ausgewählt werden, um das Minimierungsproblem zu lösen: minβ∥y−Xβ∥22 s.t.∥β∥1≤tminβ‖y−Xβ‖22 s.t.‖β‖1≤t\min_\beta \|y - X \beta\|_2^2 \ \\s.t. \|\beta\|_1 \leq t In der Praxis wird dies mit einem Lagrange-Multiplikator...
Während ich die Website durchlese, schlagen die meisten Antworten vor, dass eine Kreuzvalidierung in Algorithmen für maschinelles Lernen durchgeführt werden sollte. Als ich jedoch das Buch "Maschinelles Lernen verstehen" las, sah ich, dass es eine Übung gibt, bei der es manchmal besser ist, keine...
Ich überarbeite die lineare Regression. Das Lehrbuch von Greene besagt: Nun wird es natürlich andere Annahmen zum linearen Regressionsmodell geben, wie beispielsweise . Diese Annahme kombiniert mit der Linearitätsannahme (die tatsächlich definiert ) strukturiert das
Ich habe einige Beobachtungen und möchte anhand dieser Beobachtungen Stichproben nachahmen. Hier betrachte ich ein nicht parametrisches Modell, insbesondere verwende ich die Kernel-Glättung, um eine CDF aus den begrenzten Beobachtungen zu schätzen. Dann ziehe ich zufällige Werte aus der erhaltenen...
Ich frage mich, ob bedingte Wahrscheinlichkeiten nur im Bayesianismus vorkommen oder ob sie eher ein allgemeines Konzept sind, das von mehreren Denkschulen unter Statistikern / Wahrscheinlichkeitsleuten geteilt wird. Ich gehe davon aus, dass dies der Fall ist, da ich davon ausgehe, dass niemand...
In den Artikeln AlphaGo Zero und AlphaZero von DeepMind beschreiben sie das Hinzufügen von Dirichlet- Rauschen zu den vorherigen Wahrscheinlichkeiten von Aktionen vom Wurzelknoten (Board-Status) in der Monte-Carlo-Baumsuche: Weitere Explorations wird erreicht durch Zugabe von Dirichlet Rauschen zu...
Ich würde gerne einige "Beispiele aus der Praxis" für den Unterricht in Bayes'scher Statistik finden. Die Bayes'sche Statistik ermöglicht es, Vorkenntnisse formal in eine Analyse einzubeziehen. Ich möchte den Studenten einige einfache Beispiele aus der Praxis von Forschern geben, die Vorkenntnisse...
tl; dr: Ausgehend von einem unter Null generierten Datensatz habe ich Fälle mit Ersetzung neu abgetastet und einen Hypothesentest für jeden neu abgetasteten Datensatz durchgeführt. Diese Hypothesentests lehnen die Null in mehr als 5% der Fälle ab. In der folgenden sehr einfachen Simulation...
Ich habe mehrere Veröffentlichungen gelesen, in denen versucht wurde, die Verwendung eines Modells mit festen Effekten mit Aussagen nach dem Motto "Das Modell mit festen Effekten wurde gewählt, weil die Heterogenität gering war" zu rechtfertigen. Ich bin jedoch besorgt, dass dies möglicherweise...
Wie kann ich das Ausmaß der Streuung in einem Vektor von Wortzahlen quantifizieren? Ich suche nach einer Statistik, die für Dokument A hoch ist, weil sie viele verschiedene Wörter enthält, die selten vorkommen, und niedrig für Dokument B, weil sie ein Wort (oder einige Wörter) enthält, die häufig...
Angenommen, ich möchte aus einer kontinuierlichen Verteilung . Wenn ich einen Ausdruck von in der Form habepp(x)p(x)p(x)ppp p(x)=∑i=1∞aifi(x)p(x)=∑i=1∞aifi(x)p(x) = \sum_{i=1}^\infty a_i f_i(x) wobei und f_i Verteilungen sind, aus denen leicht abgetastet werden kann, dann kann ich leicht...
Ich habe aus Online-Videos und Vorlesungsskripten etwas über die Gaußsche Prozessregression gelernt. Wenn wir einen Datensatz mit Punkten haben, gehen wir davon aus, dass die Daten aus einem dimensionalen multivariaten Gaußschen Prozess stammen . Meine Frage ist also für den Fall, dass 10 Millionen...