Ein Freund von mir hat kürzlich gefragt, was so gewöhnlich ist, über gewöhnliche kleinste Quadrate. Wir schienen in der Diskussion nicht weiterzukommen. Wir waren uns beide einig, dass OLS ein Sonderfall des linearen Modells ist, viele Verwendungszwecke hat, bekannt ist und ein Sonderfall vieler...
Wenn wir die Kostenfunktion differenzieren und Parameter finden können, indem wir Gleichungen lösen, die durch partielle Differenzierung in Bezug auf jeden Parameter erhalten wurden, und herausfinden, wo die Kostenfunktion minimal ist. Ich denke auch, dass es möglich ist, mehrere Orte zu finden, an...
Nach dem zentralen Grenzwertsatz tendiert die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion der Summe einer großen unabhängigen Zufallsvariablen zu einer Normalen. Können wir daher sagen, dass die Summe einer großen Anzahl unabhängiger Cauchy-Zufallsvariablen ebenfalls normal
Ich versuche, verschiedene Definitionen der SVM-Kosten-Verlust-Funktion mit weichen Margen in ursprünglicher Form miteinander in Einklang zu bringen. Es gibt einen "max ()" - Operator, den ich nicht verstehe. Ich habe vor vielen Jahren aus dem Lehrbuch " Introduction to Data Mining " von Tan,...
Ich habe Schwierigkeiten, einige Ergebnisse zu interpretieren. Ich mache eine hierarchisch verwandte Regression mit ecoreg. Wenn ich den Code eingebe, erhalte ich eine Ausgabe mit Quotenverhältnissen, Konfidenzverhältnissen und einer 2x maximierten Log-Wahrscheinlichkeit. Ich verstehe jedoch nicht...
Die Anzahl der Unfälle pro Tag ist eine Poisson-Zufallsvariable mit dem Parameter . An 10 zufällig ausgewählten Tagen wurde die Anzahl der Unfälle mit 1,0,1,1,2,0,2,0,0,1 beobachtet ein unvoreingenommener Schätzer von ?λλ\lambdaeλeλe^{\lambda} Ich habe versucht, dies auf folgende Weise zu...
Angenommen, wir ersetzen die Verlustfunktion der logistischen Regression (die normalerweise logarithmisch wahrscheinlich ist) durch die MSE. Das heißt, das logarithmische Quotenverhältnis muss immer noch eine lineare Funktion der Parameter sein, aber die Summe der quadratischen Differenzen zwischen...
Kann mir jemand sagen, warum ich durch Rgewichtete kleinste Quadrate und manuelle Lösung durch Matrixoperation unterschiedliche Ergebnisse erhalte ? Insbesondere versuche ich, manuell zu lösen , wobei die Diagonalmatrix für Gewichte ist, die Datenmatrix ist, die Antwort ist Vektor....
Meine Frage betrifft die Beziehung zwischen der Hypothese der effizienten Codierung, die auf der Wikipedia-Seite über effiziente Codierung und Lernalgorithmen für neuronale Netze beschrieben wird. Welche Beziehung besteht zwischen der Hypothese der effizienten Codierung und neuronalen...
Diese Frage tauchte bei der Arbeit auf, als mich jemand fragte, wie die Beziehung zwischen einem Perzentil und einem Konfidenzintervall sei, und es mir sehr schwer fiel, meine Gedanken zu artikulieren. Der Kontext war eine sehr einfache Frage bezüglich der Schätzung eines 95% -Konfidenzintervalls...
Ein p-Wert ist die Wahrscheinlichkeit, eine Statistik zu erhalten, die mindestens so extrem ist wie die in den Probendaten beobachtete, wenn angenommen wird, dass die Nullhypothese ( ) wahr ist.H0H0H_0 Grafisch entspricht dies dem Bereich, der durch die Stichprobenstatistik unter der...
Hintergrund: Ich verwende in meiner Lernaufgabe zur Verstärkung die Q-Wert-Näherung des neuronalen Netzwerks. Der Ansatz ist genau der gleiche wie der in dieser Frage beschriebene , jedoch ist die Frage selbst anders. Bei diesem Ansatz ist die Anzahl der Ausgaben die Anzahl der Aktionen, die wir...
Ich benötige einen Algorithmus, um eine abgeschnittene Multinomialverteilung abzutasten. Das ist, x⃗ ∼ 1Z.px11… P.xkkx1! … X.k!x→∼1Zp1x1…pkxkx1!…xk!\vec x \sim \frac{1}{Z} \frac{p_1^{x_1} \dots p_k^{x_k}}{x_1!\dots x_k!} wobei eine Normierungskonstante ist, hat positive Komponenten und . Ich...
Da der Standardfehler einer linearen Regression normalerweise für die Antwortvariable angegeben wird, frage ich mich, wie Konfidenzintervalle in die andere Richtung erhalten werden können - z. B. für einen x-Achsenabschnitt. Ich kann mir vorstellen, was es sein könnte, aber ich bin sicher, dass es...
Betrachten Sie die Funktion r(x)=E(Y∣X=x)r(x)=E(Y∣X=x) r(x) = \mathbb{E}(Y \mid X = x) Dies wurde in einem von mir verwendeten Lehrbuch als Regressionsfunktion bezeichnet . Ich versuche, die Beziehung zwischen dieser Funktion und dem klassischen linearen Regressionsmodell herauszufinden. Ich...
Angesichts 3 Zufallsvariablen , und . und sind unabhängig. und sind unabhängig. Intuitiv würde ich annehmen, dass und unabhängig sind. Ist dies der Fall und wie kann ich es formal
Das Problem, mit dem ich mich befasse, ist die Vorhersage von Zeitreihenwerten. Ich betrachte jeweils eine Zeitreihe und möchte anhand von beispielsweise 15% der Eingabedaten die zukünftigen Werte vorhersagen. Bisher bin ich auf zwei Modelle gestoßen: LSTM (Langzeit-Kurzzeitgedächtnis; eine Klasse...
Ich schreibe derzeit einen Algorithmus für differenzielle Privatsphäre unter Verwendung des Laplace-Mechanismus. Leider habe ich keinen statistischen Hintergrund, daher sind mir viele Begriffe unbekannt. Jetzt stolpere ich über den Begriff: Laplace-Lärm . Um ein Dataset-Differential privat zu...
Ich weiß, dass ich es in beide Richtungen gesehen habe. Gibt es also einen Unterschied zwischen den beiden und auf welchen wird häufiger Bezug
Ich versuche, die Ergebnisse eines Artikels zu interpretieren, in dem mehrere Regressionen angewendet wurden, um verschiedene Ergebnisse vorherzusagen. Die -Werte (standardisierte B-Koeffizienten, definiert als β x 1 = B x 1 ⋅ S D x 1)ββ\beta wobeiydie abhängige Variable undx1ein Prädiktor ist)...