Soweit ich weiß, gibt es drei Hauptansätze zur Reduzierung der nichtlinearen Dimensionalität: Vielfältiges Lernen (geometrische / topologische Algorithmen wie ISOMAP, LLE, LTSA) Autoencoder Dinge, die nicht in die ersten beiden Kategorien passen (wahrscheinlichkeitsinspiriertes t-SNE, Kernel-PCA...
Ich habe eine Reihe von Daten, die ich gerade analysiere. Ich habe Schwierigkeiten zu entscheiden, ob ein additives Modell zur Vorhersage der Daten verwendet werden soll oder ob ich ein multiplikatives Modell verwenden soll . Ich kenne den Unterschied zwischen den beiden und kann das richtige...
Im Internet habe ich vereinzelte Hinweise auf die Idee gesehen, eine Zielfunktion neu zu skalieren und diese als PDF zum Zwecke der Optimierung zu verwenden. (Auf dieser Website zum Beispiel: Werden Optimierungstechniken Stichprobenverfahren zugeordnet? ) Kann mich jemand auf einen Ort verweisen,...
Triplett-basiertes Fernstudium zur Gesichtserkennung scheint sehr effektiv zu sein. Ich bin neugierig auf einen bestimmten Aspekt des Papiers. Um eine Einbettung für ein Gesicht zu finden, normalisieren die Autoren die verborgenen Einheiten mithilfe der L2-Normalisierung, wodurch die Darstellung...
Es heißt in Wikipedia Die Rolle der Normalverteilung im zentralen Grenzwertsatz ist teilweise für die Prävalenz der Varianz in Wahrscheinlichkeit und Statistik verantwortlich. Ich verstehe dies als Wenn wir Varianz / SD als Maß für die Streuung verwenden, suchen wir tatsächlich nach dem...
Gegeben ist eine Zufallsvariable X, deren Mittelwert, Varianz und viertes Zentralmoment 0, 2 bzw. 4 sind. Wie beweise ich das? (1) Der dritte Moment ist 0 (2) verteilen ist symmetrisch um 0 und (3) X ist begrenzt. Mit den obigen Informationen konnte ich nur feststellen, dass die Verteilung...
Im Allgemeinen kann der Prozess des Hypothesentests in vier Schritte unterteilt werden: Formulieren Sie das praktische Problem anhand von Hypothesen. Berechnen Sie eine Statistik , eine Funktion nur aus den Daten. Alle guten Teststatistiken sollten zwei Eigenschaften haben: (a) Sie sollten dazu...
In meiner ökonometrischen Klasse definierte mein Lehrer eine stationäre Zeitreihe folgendermaßen: "Eine Zeitreihe ist lose gesagt stationär, wenn sich ihre stochasitischen Eigenschaften und ihre zeitliche Abhängigkeitsstruktur im Laufe der Zeit nicht ändern." Ich bin verwirrt, was einige Beispiele...
Ich weiß, dass die Gamma- Verteilungsfamilie eine Zwei-Parameter-Familie ist, aber das Chi-Quadrat hat nur einen Parameter. Wie ist eine Chi-Quadrat-Verteilung eine Gamma-Verteilung, wenn sie nur einen Parameter
Wenn (nicht unbedingt eine ganze Zahl), wie kann man dann beweisen, dass der rohe Moment von genau dann existiert, wenn der zentrale Moment von r ^ \ text {th} existiert? Ich denke, ich muss eine gewisse Ungleichung anwenden, aber ich kann es nicht herausfinden.r≥1r≥1r \ge
Ich habe eine Regression durchgeführt, bei der die abhängige Variable gewinnt (1 = Gewinn). Da meine Regression wahrscheinlich ist, möchte ich den Koeffizienten verstehen. Ich habe margins, dydx()für meine unabhängige Variable (durchschnittliche Randeffekte) getan . Dies ergab ein Ergebnis von...
Vielleicht hängt diese Frage von den angegebenen Daten ab, aber gibt es eine "bessere" Bootstrap-Methode als die anderen? Ich verwende einfach einen Datensatz mit einer Variablen (der aus den Unterschieden zwischen Fußballergebnissen (2 Mannschaften) in den letzten 15 Wochen besteht). Beachten Sie...
Abhängige Variable Ich habe einen abhängigen Wert im Bereich von [0,1]. Bedeutung 0 und 1, und alle Werte dazwischen sind enthalten. Daher ist dies ein proportionaler Wert, wie zum Beispiel der Prozentsatz des Landes, das ein Landwirt düngt. Modell Das Modell, auf das ich mich derzeit konzentriere,...
In der Zeitung " Wann ist 'Nächster Nachbar' sinnvoll? " Lesen wir das: Wir zeigen, dass sich unter bestimmten allgemeinen Bedingungen (in Bezug auf Daten- und Abfrageverteilungen oder Arbeitsbelastung) mit zunehmender Dimensionalität die Entfernung zum nächsten Nachbarn der Entfernung zum...
Ich habe eine einfache ANOVA in R durchgeführt und dann die folgenden TukeyHSD () -Vergleiche generiert: Ich habe eine ziemlich gute Vorstellung (glaube ich), was das alles bedeutet, außer dem 'p adj'. Wenn ich richtig liege: Der Unterschied in den Testergebnissen zwischen Junioren und...
Ich bin ein echter Neuling, wenn es um Statistik geht, also beurteilen Sie mich und meine Frage bitte nicht;) Ich mache eine lineare Regressionsanalyse mit SPSS und da meine Daten weder normal verteilt sind noch Homoskedastizität aufweisen, habe ich mich für Bootstrapping entschieden. Jetzt bin ich...
Der Wert wird verwendet, um anzugeben, wie stark wir gegen eine Hypothese annehmen können. Es ist klar, dass dieser Wert selbst aus Daten geschätzt wird. Wenn neue Daten unter denselben Bedingungen gesammelt werden, ist es sehr unwahrscheinlich , dass der neue Wert der gleiche
Lassen: U,V∼i.i.d.N(0,1)U,V∼i.i.d.N(0,1)U, V \overset{i.i.d.}{\sim} \mathcal{N}(0,1) , dh unabhängiger Standard Normale Zufallsvariablen. X=min(U,V)X=min(U,V)X=\min(U,V) Y=max(U,V)Y=max(U,V)Y=\max(U,V) Was ist die Kovarianz von XXX und YYY ? Verwandte: Was ist cov (X, Y), wobei X = min (U,...
Ich habe einen Datensatz, der nicht als x =x1, … ,xn,x=x1,…,xn, \boldsymbol{x} = x_1, \dots, x_n, sondern als Paare xi n t e r v a l= (x( s t a r t )1,x( e n d)1) , … , (x( s t a r t )n,x( e n d)n) .xinterval=(x1(start),x1(end)),…,(xn(start),xn(end)).\boldsymbol{x}_{interval} = (x^{(start)}_1,...
Es gibt mehrere Maßnahmen der Assoziation (oder Kontingenz oder Korrelation) zwischen zwei binären Zufallsvariablen und , unter anderemXXXYYY Pearson- Phi-Koeffizient Cramérs V. Ich frage mich, wie sich die folgende Zahl auf bekannte Maßnahmen bezieht, ob sie statistisch interessant ist und...