Die Varianz soll ein Maß für die Streuung sein. Also hatte ich gedacht, dass die Varianz von 3,5gleich der Varianz von ist, 3,3,5,5da die Zahlen gleich verteilt sind. Dies ist jedoch nicht der Fall, die Varianz von 3,5ist, 2während die Varianz von 3,3,5,5ist 1 1/3. Dies verwundert mich angesichts...
Ich hoffe auf eine intuitive, verständliche Erklärung der Quantilregression. Angenommen, ich habe einen einfachen Datensatz mit dem Ergebnis und den Prädiktoren .X 1 , X 2YYYX1,X2X1,X2X_1, X_2 Wenn ich zum Beispiel eine Quantil-Regression bei .25, .5, .75 durchführe und
Was sind die Vorteile, warum sollte man mehrere nebeneinander gestapelte LSTMs in einem tiefen Netzwerk verwenden? Ich verwende einen LSTM, um eine Folge von Eingaben als eine einzige Eingabe darzustellen. Also, wenn ich diese einzige Darstellung habe - warum sollte ich sie noch einmal...
Ich weiß, dass die Physik- und Mathematik-Community sehr auf ArXiv steht, aber was ist mit der Statistik-Community? Ist es üblich, dort vor der Einreichung zu
Ich habe einen Artikel gelesen, der besagt, dass bei der Verwendung geplanter Kontraste zum Auffinden von Mitteln, die sich in einer ANOVA unterscheiden, Nebenbedingungen orthogonal sein sollten, damit sie nicht korrelieren und verhindern, dass der Fehler vom Typ I aufgeblasen wird. Ich verstehe...
Ich habe in letzter Zeit mit großen Datenmengen gearbeitet und viele Artikel über Streaming-Methoden gefunden. Um ein paar zu nennen: Follow-the-Regularized-Leader und Mirror-Descent: Äquivalenzsätze und L1-Regularisierung ( http://jmlr.org/proceedings/papers/v15/mcmahan11b/mcmahan11b.pdf...
In Jaynes 'Buch "Probability Theory: The Logic of Science" hat Jaynes ein Kapitel (Kapitel 18) mit dem Titel "The Distribution and Rule of Succession", in dem er die Idee der Verteilungen vorstellt.A pEINpEINpA_pEINpEINpA_p [...] Um dies zu sehen, stellen Sie sich den Effekt des Erhaltens neuer...
Die Maximum-Likelihood-Schätzung führt häufig zu verzerrten Schätzern (z. B. ist ihre Schätzung für die Stichprobenvarianz für die Gauß-Verteilung verzerrt). Was macht es dann so beliebt? Warum genau wird es so oft verwendet? Was macht es besonders besser als die alternative Methode der Momente?...
Beim Lesen von CV-Klassikern bin ich auf eine Aussage gestoßen, die ich klarstellen möchte. Dies ist der Beitrag und meine Frage bezieht sich auf die Schlussbemerkung: "Ich muss feststellen, dass alles Wissen, das ich gerade vermittelt habe, etwas veraltet ist. Jetzt, da wir Computer haben, können...
Derzeit habe ich Probleme, das richtige Modell für schwierige Zähldaten (abhängige Variable) zu finden. Ich habe verschiedene Modelle ausprobiert (für meine Art von Daten sind Modelle mit gemischten Effekten erforderlich), z. B. lmerundlme4 (mit einer logarithmischen Transformation), sowie...
Ich möchte zeigen, wie sich die Werte bestimmter Variablen (~ 15) im Laufe der Zeit ändern, aber ich möchte auch zeigen, wie sich die Variablen in jedem Jahr voneinander unterscheiden. Also habe ich diese Handlung erstellt: Aber selbst wenn Sie das Farbschema ändern oder verschiedene Linien- /...
Ich bin ein bisschen ein Nihilist geworden, wenn es um Rangfolgen mit variabler Wichtigkeit geht (im Kontext von multivariaten Modellen aller Art). Oft werde ich im Verlauf meiner Arbeit gebeten, einem anderen Team zu helfen, ein Ranking mit variabler Wichtigkeit zu erstellen, oder ein Ranking mit...
Wir gehen davon aus, dass unsere Statistik eine Funktion einiger Daten ist, die aus der Verteilungsfunktion . Die empirische Verteilungsfunktion unserer Stichprobe ist . So ist die Statistik als Zufallsvariable betrachtet und wird die Bootstrap - Version der Statistik. Wir verwenden als KS-AbstandX...
Das folgende Blockzitat von Marktführern auf dem Gebiet der Modellierung gemischter Effekte besagt, dass Koordinatenverschiebungen in Modellen mit keiner Korrelation zwischen Zufallseffekten ('ZCP'-Modelle) die Modellvorhersagen ändern. Aber kann jemand seine Behauptungen näher erläutern oder...
Ich lese über die Quantilfunktion, aber es ist mir nicht klar. Könnten Sie eine intuitivere Erklärung geben als die folgende? Da das cdf eine monoton ansteigende Funktion ist, hat es eine Inverse; bezeichnen wir dies mit . Wenn die cdf von , dann ist der Wert von so dass ; dies ist die genannte...
Ich mache ein numerisches Experiment, das darin besteht, eine logarithmische Normalverteilung und die Momente mit zwei Methoden zu schätzen :X∼LN(μ,σ)X∼LN(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma)E [ Xn]E[Xn]\mathbb{E}[X^n] Betrachtet man den Stichprobenmittelwert von XnXnX^n Schätzen von μμ\mu und...
Ich erinnere mich, dass ich vor einiger Zeit gelesen hatte, dass in alten Büchern (vor dem Computer) die letzten Ziffern der theoretischen Quantile in den Anhängen ungenau waren, um das Plagiat zu verhindern (die Idee wäre, wenn ein anderes Buch eine Tabelle in der Tabelle hat) Anhang, in dem die...
Ich möchte Deep Learning in meinem Projekt einsetzen. Ich habe ein paar Artikel durchgesehen und mir ist die Frage gekommen: Gibt es einen Unterschied zwischen dem neuronalen Faltungsnetz und dem tiefen Lernen? Sind diese Dinge gleich oder haben sie größere Unterschiede und was ist...
Die LASSO-Regression verringert die Koeffizienten auf Null und bietet so eine effektive Modellauswahl. Ich glaube, dass es in meinen Daten bedeutsame Wechselwirkungen zwischen nominalen und kontinuierlichen Kovariaten gibt. Nicht unbedingt sind jedoch die "Haupteffekte" des wahren Modells...
Ich frage mich, ob es einen Algorithmus gibt, der gleichzeitig Klassifizierung und Regression durchführen kann. Zum Beispiel möchte ich, dass der Algorithmus einen Klassifikator lernt und gleichzeitig in jedem Etikett ein kontinuierliches Ziel lernt. Daher hat es für jedes Trainingsbeispiel eine...