Was sind gute Bücher, die die Kausalanalyse einführen? Ich denke an eine Einführung, die sowohl die Prinzipien der Kausalanalyse erklärt als auch zeigt, wie verschiedene statistische Methoden verwendet werden könnten, um diese Prinzipien
Hintergrund Es wird viel darüber diskutiert, daher dachte ich, ich könnte meine Antwort von früheren Schritten auf StackExchange finden und wütend googeln. Nachdem ich einen halben Tag lang versucht hatte, mit R nur ein Nachschlagewerk für (Bio-) Statistiken zu finden, war ich völlig verwirrt und...
Ich habe eine Reihe von Artikeln gelesen, in denen es um Unternehmen wie Google, Facebook und viele andere geht, die R für Forschungszwecke verwenden. Das andere Szenario, über das ich gelesen habe, ist, dass Unternehmen R verwenden, um eine Analyselösung zu prototypisieren und sie dann in einer...
Die Inspiration für diese Frage stammt aus dem bekannten Artikel Statistical Modeling: The Two Cultures von Leo-Breiman (Open Access verfügbar). Der Autor vergleicht zwei seiner Meinung nach unterschiedliche Ansätze zur Datenanalyse und geht dabei auf Schlüsselideen der klassischen Statistik und...
Welche guten ökonometrischen Lehrbücher würden Sie empfehlen? Bearbeiten: Es gibt eine ganze Reihe von Büchern mit unterschiedlichen mathematischen Kenntnissen. Es wäre gut, eine Vorstellung davon zu bekommen, wie technisch das von Ihnen empfohlene Buch
Ich schreibe einen kurzen theoretischen Aufsatz für einen Bayesian Statistics-Kurs (in einem Economics M.Sc.) über nicht-informative Prioritäten und versuche zu verstehen, welche Schritte zur Entwicklung dieser Theorie erforderlich sind. Mittlerweile besteht meine Zeitleiste aus drei...
Ich suche einen Verweis auf das Papier, in dem die k-fache Kreuzvalidierung eingeführt wurde (und nicht nur einen guten wissenschaftlichen Verweis für das Fach). Vielleicht ist es zu weit zurück in der Vergangenheit, um die allererste Veröffentlichung eindeutig zu identifizieren, so dass alle...
Ich werde von Kollegen um Hilfe in diesem Bereich gebeten, die ich nicht wirklich kenne. Sie stellten in einer Studie Hypothesen zur Rolle einiger latenter Variablen auf, und ein Schiedsrichter bat sie, dies in SEM zu formalisieren. Da das, was sie brauchen, nicht allzu schwierig zu sein scheint,...
In gewissem Sinne ist dies ein Crosspost von mir von math.stackexchange , und ich habe das Gefühl, dass diese Site ein breites Publikum ansprechen könnte. Ich suche eine mathematische Einführung in das maschinelle Lernen. Insbesondere ist viel Literatur, die gefunden werden kann, relativ ungenau...
Ich habe mehrere Statistikkurse am College besucht, aber meine Ausbildung war sehr theoretisch. Ich habe mich gefragt, ob einer von Ihnen einen Text in Angewandter Statistik (mit Abschluss) hat, den Sie empfehlen oder mit dem Sie gute Erfahrungen gemacht
Jedes Lehrbuch, das ich bisher gesehen habe, beschreibt ML-Algorithmen und wie man sie implementiert. Gibt es auch ein Lehrbuch, das Theoreme und Beweise für das Verhalten dieser Algorithmen erstellt? zB, dass unter den Bedingungen Gradientenabstieg immer zu A , B , C führt
In diesem Kommentar schrieb Nick Cox: Klasseneinteilung ist eine alte Methode. Während Histogramme nützlich sein können, macht es eine moderne Statistiksoftware einfach und ratsam, Verteilungen an die Rohdaten anzupassen. Binning wirft nur Details weg, die entscheidend dafür sind, welche...
Ich bin ein reiner Mathematik-Student mit wenig Hintergrundwissen in angewandter Mathematik. Seit dem letzten Herbst habe ich Unterricht in Casella & Bergers Buch genommen und hunderte (230+) Seiten mit Übungsproblemen in dem Buch abgeschlossen. Im Moment bin ich bei Kapitel 10. Da ich mich...
Ich lerne gerade "Bayesian Reasoning and Machine Learning" von David Barber und es ist ein sehr gut geschriebenes und ansprechendes Buch zum Erlernen der Grundlagen. Also eine Frage an jemanden, der das schon gemacht hat. Was sind die nächsten Bücher, die ich lesen sollte, nachdem ich mit den...
Ich habe das Neyman-Pearson-Lemma aus dem Buch Introduction to the Theory of Statistics von Mood, Graybill und Boes gelesen . Aber ich habe das Lemma nicht verstanden. Kann mir bitte jemand das Lemma in einfachen Worten erklären? Was heißt es? Neyman-Pearson-Lemma: Sei eine Zufallsstichprobe aus ,...
Nach der Durchführung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) möchte ich einen neuen Vektor auf den PCA-Raum projizieren (dh seine Koordinaten im PCA-Koordinatensystem finden). Ich habe PCA in R-Sprache mit berechnet prcomp. Jetzt sollte ich meinen Vektor mit der PCA-Rotationsmatrix multiplizieren...
Ich möchte mehr über nichtparametrische Bayesianische (und verwandte) Techniken erfahren. Mein Hintergrund liegt in der Informatik, und obwohl ich noch nie einen Kurs in Maß- oder Wahrscheinlichkeitstheorie belegt habe, habe ich nur ein begrenztes Maß an formaler Ausbildung in Wahrscheinlichkeits-...
Ich interessiere mich für Beispiele von Quellen (R-Code, R-Pakete, Bücher, Buchkapitel, Artikel, Links usw.), um statistische und mathematische Konzepte mit R zu lernen (es könnte auch mit anderen Sprachen sein, aber R ist mein Lieblingsgeschmack). Die Herausforderung besteht darin, dass das...
Siehe diese Frage auf Math SE . Kurzgeschichte: Ich habe die Elemente des statistischen Lernens gelesen und war frustriert, als ich versuchte, einige der Ergebnisse zu überprüfen, z. B. RSS(β)=(y−Xβ)T(y−Xβ),RSS(β)=(y−Xβ)T(y−Xβ),\text{RSS}(\beta) =
"Fernüberwachung" ist ein Lernschema, bei dem ein Klassifikator anhand eines schwach gekennzeichneten Trainingssatzes gelernt wird (Trainingsdaten werden automatisch anhand von Heuristiken / Regeln gekennzeichnet). Ich denke, dass sowohl beaufsichtigtes Lernen als auch semi-beaufsichtigtes Lernen...