In einer Einführung in verallgemeinerte lineare Modelle von Dobson und Barnett lautet die Übung 1.4b & c wie folgt: Sei unabhängige Zufallsvariablen mit jeweils der Verteilung . Es sei und .
In meinem Setup es gibt mmm Versuche. Jeder Versuch hat eine Wahrscheinlichkeit qqq ausgewählt zu werden. N≤mN≤mN \leq m ist die Anzahl der ausgewählten Versuche →N∼Bin(q,m)→N∼Bin(q,m) \rightarrow N \sim \text{Bin}(q, m) Für jeden der NNN Ausgewählte Studien ist die Erfolgswahrscheinlichkeit ppp...
Angenommen, (mit ) hat eine Dichte . Was können wir über die Verteilung von sagen X∈RnX∈RnX \in \mathbb{R}^nn>1n>1n > 1fX(x)fX(x)f_X(x)Y=−logfX(X)?Y=−logfX(X)? Y = -\log
Betrachten Sie das folgende Problem: Sie haben zwei Münzen mit jeweils eigenem Gewicht (Wahrscheinlichkeit, Köpfe zu geben). Jemand wird die Münzen für Sie in einem anderen Raum werfen (Sie vertrauen ihnen). Sie können sie entweder bitten, beide Münzen zu werfen, und sie werden Ihnen sagen, ob sie...
Wenn ich in einer Regressionseinstellung viele Zufallsmodelle (ohne Berücksichtigung der Daten) generiere, indem ich einfach zufällig Koeffizientenwerte zuweise und diese Modelle dann über den Datensatz mit einer Fehlermetrik auswerte und das beste Modell basierend auf dieser Fehlermetrik auswähle,...
"Entropie" erfasst grob den Grad der "Information" in einer Wahrscheinlichkeitsverteilung. Für diskrete Verteilungen gibt es eine weitaus genauere Interpretation: Die Entropie einer diskreten Zufallsvariablen ist eine Untergrenze für die erwartete Anzahl von Bits, die zur Übertragung des...
Ich arbeite derzeit an diesem Problem und das Ziel ist es, ein lineares Regressionsmodell zu entwickeln, um mein Y (Blutdruck) mit 8 Prädiktoren unter Verwendung der Ridge & Lasso-Regression vorherzusagen . Ich beginne damit, die Bedeutung der einzelnen Prädiktoren zu untersuchen. Unten ist...
Wenn mein qqplot linear ist, der Gradient jedoch nicht mit der 45-Grad-Linie übereinstimmt, was deutet dies darauf hin? Ich versuche, die Anpassung der Laplace-Verteilung an meine Probendaten zu untersuchen. Daher habe ich zufällig Laplace-verteilte Beobachtungen (mit aus meiner Stichprobe...
Angenommen, Sie haben einen Objekterkennungsdatensatz (z. B. MS COCO oder Pascal VOC) mit N Bildern, in denen k Objektklassen gekennzeichnet sind. Sie trainieren ein neuronales Netzwerk (z. B. Faster-RCNN oder YOLO) und messen die Genauigkeit (z. B. [email protected]). Jetzt führen Sie x zusätzliche...
Ich hatte das Verständnis, dass der Hauptunterschied zwischen maschinellem Lernen und statistischem Modell darin besteht, dass das spätere eine bestimmte Art der Datenverteilung "annimmt" und auf diesem unterschiedlichen Modellparadigma sowie statistischen Ergebnissen basiert, die wir erhalten (z....
Ich habe eine DV und IV von 20 Teilnehmern aufgenommen. Die IV ist eine wiederholte Messung, und mein Ziel ist es zu sehen, wie Variationen in der IV Variationen in der DV erklären können. Insbesondere möchte ich für jeden Teilnehmer einen Beta-Koeffizienten. Mein erster Gedanke war, ein lineares...
In seinen Blog-Posts sagt Andrew Gelman, er sei kein Fan von Bayes'schen Hypothesentests (siehe hier: http://andrewgelman.com/2009/02/26/why_i_dont_like/ ), und wenn ich mich nicht falsch erinnere, denke ich, dass er sagt auch, dass das Testen von häufig auftretenden Hypothesen auch Mängel...
Edit : Die Frage Was ist das beste Buch über verallgemeinerte lineare Modelle für Anfänger? beantwortet meine Frage nicht. Zum einen habe ich im Wesentlichen alle Bücher, die in den Antworten auf diese Frage erwähnt werden. Sie decken dieses Material nicht ab. Ich habe die Teile, die in meiner...
Ich möchte einige mit dem Neigungswert übereinstimmende Daten analysieren. In der Literatur wird üblicherweise ein McNemar-Test verwendet, da die Daten "gepaart" sind. Matching ist jedoch keine Paarung im gesunden Menschenverstand. Wäre es korrekter, den genauen Fisher-Test zu verwenden? Welche...
Nach meinem Verständnis werden Autoencoder verwendet, um eine kompakte Darstellung von Eingabefunktionen zu finden, die die wesentlichen zugrunde liegenden Informationen enthält. Gibt es eine Beziehung zwischen den L2-Abständen im ursprünglichen Eingaberaum und dem reduzierten (kompakten) Raum?...
Dichtevorhersagen sind universeller als Punktvorhersagen; Sie liefern Informationen über die gesamte vorhergesagte Verteilung einer Zufallsvariablen und nicht über eine konkrete Funktion derselben (wie den vorhergesagten Mittelwert, den Median, das Quantil usw.). Durch die Verfügbarkeit einer...
Gibt es wissenschaftliche Probleme bei der Verwendung von ML zur Unterstützung menschlicher Anmerkungen? Ich habe einen unbeschrifteten Datensatz mit 3 Klassen, in dem nur 1 von 500 Elementen zu den 2 interessierenden Klassen gehört. Die Beschriftungen sind nicht für alle Elemente der...
Sei eine Zufallsstichprobe aus einer Verteilung mit pdf X1,X2,X3,...,XnX1,X2,X3,...,XnX_{1},X_{2},X_{3},...,X_{n}f(x;α,θ)=e−x/θθαΓ(α)xα−1I(0,∞)(x),α,θ>0f(x;α,θ)=e−x/θθαΓ(α)xα−1I(0,∞)(x),α,θ>0f(x;\alpha,\theta)=\frac{e^{-x/\theta}}{\theta^{\alpha}\Gamma(\alpha)}x^{\alpha-1}I_{(0,\infty)}(x...
Normalerweise arbeite ich mehr auf der Seite der Effektschätzung / kausalen Inferenz von Dingen, wo die Leute mit der Mehrfachzuschreibung für fehlende Daten ziemlich vertraut sind, aber im Moment arbeite ich an einem Projekt, das mehr auf der Seite des maschinellen Lernens liegt. Wir erwarten,...
Ich versuche, aus Daten in Python eine ECDF (und eine Vertrauensgrenze) zu erstellen. Ich kann das ECDF ziemlich einfach numpydurch Sortieren und Verwenden erzeugen linspace. Ich bin mir jedoch nicht ganz sicher, welche Konfidenzgrenzen angemessen sind, und es scheint keine integrierten...