Als «references» getaggte Fragen

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Statistik basierend auf fraktaler Mathematik

Ich suche Bücher / Lehrbücher über Statistiken, die auf fraktaler Mathematik basieren. Ich weiß, dass es kein sehr bekanntes Gebiet ist und es ziemlich schwierig ist, gute Literatur zu finden. Vorschläge sind willkommen (Bücher, Lehrbücher,

references fractal
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Ein Kurs in experimentellem Design für Data Miner

Ich bin Informatiker und arbeite im Data Mining. Es ist kein Geheimnis zu sagen, dass Informatiker ziemlich schlecht darin sind, systematische experimentelle Entwürfe und Bewertungen durchzuführen - die Verwendung von p-Werten und Konfidenzschätzungen wird als fortgeschritten angesehen :). Was ich...

references experiment-design
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Referenz für

In seiner Antwort auf meine vorherige Frage gibt @Erik P. den Ausdruck Wobei κ ist der Überschuss Kurtosis der Verteilung. Es wird auf den Wikipedia-Eintrag zurVerteilung der Stichprobenvarianzverwiesen, auf der Wikipedia-Seite steht jedoch "Zitieren

estimation variance references
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Fischer für Dummies?

Kurzfassung: Gibt es eine Einführung in Ronald Fischers Schriften (Papiere und Bücher) zur Statistik, die sich an Personen mit wenig oder keinem statistischen Hintergrund richtet? Ich denke an so etwas wie einen "kommentierten Fisher-Leser", der sich an Nicht-Statistiker richtet. Ich erläutere die...

references history fiducial ronald-fisher
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R / mgcv: Warum produzieren te () und ti () Tensorprodukte unterschiedliche Oberflächen?

Das mgcvPaket für Rhat zwei Funktionen zum Anpassen von Tensorproduktwechselwirkungen: te()und ti(). Ich verstehe die grundlegende Arbeitsteilung zwischen den beiden (Anpassen einer nichtlinearen Wechselwirkung vs. Zerlegen dieser Wechselwirkung in Haupteffekte und eine Wechselwirkung). Was ich...

r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa