Dies ist keine Hausaufgabenfrage, sondern ein echtes Problem, mit dem unser Unternehmen konfrontiert ist. Vor kurzem (vor 2 Tagen) haben wir bei einem Händler die Herstellung von 10000 Produktetiketten bestellt. Der Händler ist eine unabhängige Person. Er lässt die Etiketten von außen herstellen...
Ich werde mein Problem mit einem Beispiel erklären. Angenommen, Sie möchten das Einkommen einer Person anhand einiger Attribute vorhersagen: {Alter, Geschlecht, Land, Region, Stadt}. Sie haben einen Trainingsdatensatz wie diesen train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3),...
Ich sehe, dass beide Funktionen Teil von Data Mining-Methoden wie Gradient Boosting Regressors sind. Ich sehe, dass dies auch separate Objekte sind. Wie ist die Beziehung zwischen beiden im
(Um zu sehen, warum ich das geschrieben habe, lesen Sie die Kommentare unter meiner Antwort auf diese Frage .) Typ-III-Fehler und statistische Entscheidungstheorie Die richtige Antwort auf die falsche Frage zu geben, wird manchmal als Typ-III-Fehler bezeichnet. Die statistische Entscheidungstheorie...
Mit einem flachen Prior fallen die Schätzer ML (Frequentist - Maximum Likelihood) und MAP (Bayesian - Maximum A Posteriori) zusammen. Im Allgemeinen spreche ich jedoch von Punktschätzern, die als Optimierer einer Verlustfunktion abgeleitet wurden. Dh (Bayesian) x
Stellen Sie sich folgendes Setup vor: Sie haben 2 Münzen, Münze A, die garantiert fair ist, und Münze B, die fair sein kann oder nicht. Sie werden aufgefordert, 100 Münzen zu werfen, und Ihr Ziel ist es, die Anzahl der Köpfe zu maximieren . Ihre vorherige Information über Münze B ist, dass sie...
Ich habe Probleme beim Verstehen der vollständigen und ausreichenden Statistiken. Sei eine ausreichende Statistik.T=ΣxiT=ΣxiT=\Sigma x_i Wenn für eine Funktion mit der Wahrscheinlichkeit 1 ist , dann ist dies eine vollständig ausreichende Statistik.E[g(T)]=0E[g(T)]=0E[g(T)]=0ggg Aber was heißt das?...
Sei r(π,δ)r(π,δ)r(\pi, \delta) das Bayes-Risiko eines Schätzers δδ\delta in Bezug auf ein vorheriges , sei die Menge aller Prioren auf dem Parameterraum und seiΠ Θ Δππ\piΠΠ\PiΘΘ\ThetaΔΔ\Delta die Menge aller (möglicherweise) randomisierte) Entscheidungsregeln. Die statistische Interpretation von...
Meine Friseurin Stacey macht immer ein fröhliches Gesicht, ist aber oft gestresst, ihre Zeit zu verwalten. Heute war Stacey für meinen Termin überfällig und sehr entschuldigend. Als ich meinen Haarschnitt bekam, fragte ich mich: Wie lange sollten ihre Standardtermine dauern? (Wenn die Präferenz des...
Regen lernt nie, deshalb ist sie mittelfristig völlig ahnungslos, obwohl es nur aus Ja / Nein-Fragen besteht. Glücklicherweise erlaubt Rain's Professor ihr, die gleiche Halbzeit so oft zu wiederholen, wie sie will, aber er meldet nur die Punktzahl, sodass Rain nicht weiß, welche Probleme sie falsch...
Ich versuche, die Entscheidungsgrenze eines Perzeptron-Algorithmus zu zeichnen, und bin über einige Dinge wirklich verwirrt. Meine Eingabeinstanzen haben die Form , im Grunde eine 2D-Eingabeinstanz ( x 1 und x 2 ) und einen Binärklassenzielwert ( y ) [1 oder 0].[ ( x1, x2) ,
Die Durbin-Watson-Teststatistik kann in einem nicht eindeutigen Bereich liegen, in dem es nicht möglich ist, die Nullhypothese (in diesem Fall der Null-Autokorrelation) abzulehnen oder nicht abzulehnen. Welche anderen statistischen Tests können zu "nicht schlüssigen" Ergebnissen führen? Gibt es...
Ich bin in einem der Online-Kurse auf diese Folien (Folie 16 und 17) gestoßen. Der Ausbilder versuchte zu erklären, wie die maximale posteriore Schätzung (MAP) tatsächlich die Lösung L(θ)=I[θ≠θ∗]L(θ)=I[θ≠θ∗]L(\theta) = \mathcal{I}[\theta \ne \theta^{*}] , wobei θ∗θ∗\theta^{*} der wahre Parameter...
Okay - meine ursprüngliche Nachricht konnte keine Antwort auslösen. Lassen Sie mich die Frage anders stellen. Ich werde zunächst mein Verständnis der Schätzung aus einer entscheidungstheoretischen Perspektive erläutern. Ich habe keine formelle Ausbildung und es würde mich nicht überraschen, wenn...
Ich programmiere und mache testgetriebene Entwicklung. Nachdem ich meinen Code geändert habe, führe ich meine Tests aus. Manchmal sind sie erfolgreich und manchmal scheitern sie. Bevor ich einen Test durchführe, schreibe ich eine Zahl von 0,01 bis 0,99 auf, um sicherzugehen, dass der Test...
Dies mag eine philosophische Frage sein, aber hier geht es weiter: In der Entscheidungstheorie wird das Risiko eines Bayes-Schätzers für in Bezug auf eine vorherige Verteilung on definiert .θ^( x )θ^(x)\hat\theta(x)& pgr; & THgr;& thgr; ∈ & THgr;θ∈Θ\theta\in\Thetaππ\piΘΘ\Theta...
Für eine bestimmte Zufallsvariable (oder eine Population oder einen stochastischen Prozess) ist die mathematische Erwartung die Antwort auf eine Frage. Welche Punktprognose minimiert den erwarteten quadratischen Verlust? . Es ist auch die optimale Lösung für ein Spiel. Erraten Sie die nächste...
Bei der Bewertung eines Schätzers sind die beiden wahrscheinlich am häufigsten verwendeten Kriterien das maximale Risiko und das Bayes-Risiko. Meine Frage bezieht sich auf die letztere: Das Bayes-Risiko unter dem vorherigen ist wie folgt definiert:ππ\pi
Der L2-Verlust ist zusammen mit dem L0- und L1-Verlust drei eine sehr häufige "Standard" -Verlustfunktion, die verwendet wird, wenn ein Posterior durch den minimalen posterioren erwarteten Verlust zusammengefasst wird. Ein Grund dafür ist vielleicht, dass sie relativ einfach zu berechnen sind...
Ich erinnere mich an einen Beweis, dass die Bayes'sche Wahrscheinlichkeitstheorie die einzig gültige Methode zur Darstellung von Überzeugungen ist Wir repräsentieren den Glauben durch eine nicht negative Funktion in einem Bereich von Ergebnissen Überzeugungen sind subadditiv ... Daher ist die...