Ich versuche, die Schätzung der Kerneldichte besser zu verstehen. Verwendung der Definition aus Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_density_estimation#Definition fh^(x)=1n∑ni=1Kh(x−xi)=1nh∑ni=1K(x−xih)fh^(x)=1n∑i=1nKh(x−xi)=1nh∑i=1nK(x−xih) \hat{f_h}(x) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n K_h...
Ich habe einen wiederholten Entwurf durchgeführt, bei dem ich 30 Männer und 30 Frauen in drei verschiedenen Aufgaben getestet habe. Ich möchte verstehen, wie unterschiedlich sich Männer und Frauen verhalten und wie das von der jeweiligen Aufgabe abhängt. Ich habe sowohl das lmer- als auch das...
Ich bin Student und habe ein Projekt für meine Wahrscheinlichkeitsklasse. Grundsätzlich habe ich einen Datensatz über die Wirbelstürme, die mein Land mehrere Jahre lang heimgesucht haben. In meinem Wahrscheinlichkeitsbuch (Wahrscheinlichkeit und Statistik mit R) gibt es ein (nicht vollständiges)...
Alle Beispiele für SVMs beziehen sich auf die Klassifizierung. Ich verstehe nicht, wie eine SVM für die Regression (Support Vector Regressor) in der Regression verwendet werden könnte. Nach meinem Verständnis maximiert eine SVM den Abstand zwischen zwei Klassen, um die optimale Hyperebene zu...
Betrachten Sie das folgende R-Beispiel: plot( hclust(dist(USArrests), "ave") ) Was genau bedeutet die y-Achse "Höhe"? Blick auf North Carolina und Kalifornien (eher links). Ist Kalifornien North Carolina "näher" als Arizona? Kann ich diese Interpretation machen? Hawaii (rechts) tritt dem Cluster...
Ich verwende derzeit einige lineare Modelle mit gemischten Effekten. Ich benutze das Paket "lme4" in R. Meine Modelle haben die Form: model <- lmer(response ~ predictor1 + predictor2 + (1 | random effect)) Bevor ich meine Modelle ausführte, überprüfte ich die mögliche Multikollinearität...
Ich versuche, die Standardabweichung intuitiver zu verstehen. Soweit ich weiß, ist es repräsentativ für den Durchschnitt der Unterschiede eines Satzes von Beobachtungen in einem Datensatz gegenüber dem Mittelwert dieses Datensatzes. Es entspricht jedoch NICHT den Durchschnittswerten der...
Ich bin verwirrt über voreingenommene Maximum-Likelihood- Schätzer (ML). Die Mathematik des gesamten Konzepts ist mir ziemlich klar, aber ich kann die intuitive Argumentation dahinter nicht verstehen. Bei einem bestimmten Datensatz, der Stichproben aus einer Verteilung enthält, die selbst eine...
Ist die Behauptung, dass Funktionen unabhängiger Zufallsvariablen selbst unabhängig sind, wahr? Ich habe gesehen, dass dieses Ergebnis oft implizit in einigen Beweisen verwendet wird, zum Beispiel beim Nachweis der Unabhängigkeit zwischen dem Stichprobenmittelwert und der Stichprobenvarianz einer...
Ich versuche, ein Vorhersagemodell mit hochdimensionalen klinischen Daten einschließlich Laborwerten zu entwickeln. Der Datenraum ist mit 5k Samples und 200 Variablen spärlich. Die Idee ist, die Variablen mithilfe einer Feature-Auswahlmethode (IG, RF usw.) zu klassifizieren und hochrangige Features...
Angenommen, ich habe einen Datensatz für eine überwachte statistische Klassifizierungsaufgabe, z. B. über einen Bayes-Klassifizierer. Dieser Datensatz besteht aus 20 Merkmalen, und ich möchte ihn mithilfe von Dimensionalitätsreduktionstechniken wie der Hauptkomponentenanalyse (PCA) und / oder der...
Das lmerTestPaket bietet eine anova()Funktion für lineare gemischte Modelle mit optionaler Satterthwaite- (Standard) oder Kenward-Roger-Näherung der Freiheitsgrade (df). Was ist der Unterschied zwischen diesen beiden Ansätzen? Wann soll man welche
Ich bin ein Master-CS-Student an einer deutschen Universität und schreibe gerade meine Abschlussarbeit. Ich werde in zwei Monaten fertig sein. Ich muss die sehr schwierige Entscheidung treffen, ob ich weiter promovieren oder einen Job in der Branche finden soll. Meine Gründe für eine Promotion: Ich...
Zufällige Wälder sind dafür bekannt, dass sie bei einer Vielzahl von Aufgaben eine recht gute Leistung erbringen . Gibt es Probleme oder spezielle Bedingungen, unter denen man die Verwendung einer zufälligen Gesamtstruktur vermeiden
Ich möchte eine zufällige Korrelationsmatrix CC\mathbf C einer Größe von erzeugen, n×nn×nn \times nso dass einige mäßig starke Korrelationen vorliegen: quadratische reelle symmetrische Matrix von n×nn×nn \times n Größe, mit zB n=100n=100n=100 ; positiv-definit, dh mit allen Eigenwerten real und...
Ich habe verschiedene Fragen bezüglich der First Penalty im Rahmen der kleinsten Fehlerquadrate: βridge=(λID+X′X)−1X′yβridge=(λID+X′X)−1X′y\beta_{ridge} = (\lambda I_D + X'X)^{-1}X'y 1) Der Ausdruck legt nahe, dass die Kovarianzmatrix von X zu einer Diagonalmatrix geschrumpft ist, was bedeutet,...
Angenommen, ich führe eine Regression . Warum behält das Modell durch Auswahl der Top- Hauptkomponenten von seine Vorhersagekraft für ?Y.∼ XY.∼XY \sim XkkkXXXY.Y.Y Ich verstehe, dass aus Sicht der Dimensionsreduktion / Merkmalsauswahl, wenn die Eigenvektoren der Kovarianzmatrix von mit den...
Warum werden Aktivierungsfunktionen von gleichgerichteten Lineareinheiten (ReLU) als nicht linear betrachtet? f( x ) = max ( 0 , x )f(x)=max(0,x) f(x) = \max(0,x) Sie sind linear, wenn der Eingang positiv ist, und nach meinem Verständnis sind nichtlineare Aktivierungen ein Muss, um die...
In einigen Vorlesungen und Tutorials, die ich gesehen habe, wird vorgeschlagen, Ihre Daten in drei Teile aufzuteilen: Schulung, Validierung und Test. Es ist jedoch nicht klar, wie der Testdatensatz verwendet werden soll und wie dieser Ansatz besser ist als eine Kreuzvalidierung über den gesamten...
Ich mache eine verschachtelte Kreuzvalidierung. Ich habe gelesen, dass eine einmalige Kreuzvalidierung voreingenommen sein kann (ich erinnere mich nicht, warum). Ist es besser, die 10-fache Kreuzvalidierung oder die einmalige Kreuzvalidierung zu verwenden, abgesehen von der längeren Laufzeit für...