Ich führe Experimente für eine Arbeit durch und suche ein interessantes Buch / eine interessante Website, um die Funktionsweise von ANOVA und ANCOVA richtig zu verstehen. Ich habe einen guten mathematischen Hintergrund, daher brauche ich nicht unbedingt eine vulgäre Erklärung. Ich möchte auch...
"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...
Ich studiere im zweiten Studienjahr Mathematik und habe mit einem meiner Professoren viel über den Unterschied zwischen mathematischen und statistischen Fähigkeiten gesprochen. Einer der Hauptunterschiede, den er ansprach, war "Datensinn", den er als Kombination von technischen Fähigkeiten...
Das ist also eine seltsame Passform, obwohl ich wirklich denke, dass es für jede Site eine seltsame Passform ist. Deshalb dachte ich, ich würde es hier unter meinen datenverdächtigen Brüdern versuchen. Ich bin aus der Biologie in die Epidemiologie und Biostatistik gekommen und habe immer noch...
Unter der Annahme eines hierarchischen Modells möchte ich, dass ein zweistufiger Prozess zum Modell passt. Korrigieren Sie zuerst eine Handvoll Hyperparameter und führen Sie dann die Bayes'sche Inferenz für die restlichen Parameter . Zur Fixierung der Hyperparameter überlege ich mir zwei...
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) =
Ich habe eine grafische Darstellung der linearen Diskriminanzanalyse (LDA) mit Entscheidungsgrenzen aus den Elementen des statistischen Lernens gesehen : Ich verstehe, dass Daten auf einen unterdimensionalen Unterraum projiziert werden. Ich möchte jedoch wissen, wie wir die Entscheidungsgrenzen in...
Viele Quellen datieren das klassische „Box - Plot“ Design John Tukey und seine „schematische Handlung“ von 1970. Das Design relativ statisch geblieben zu sein scheint seither mit Edward Tufte des abgespeckte Version des Box - Plot Fehlern zu fangen, während Geigenhandlungen - obwohl eine...
Wie jeder weiß, ist Feature Engineering für das maschinelle Lernen extrem wichtig, aber ich habe nur wenige Materialien gefunden, die mit diesem Bereich zusammenhängen. Ich habe an mehreren Wettbewerben in Kaggle teilgenommen und glaube, dass gute Eigenschaften in manchen Fällen sogar wichtiger...
Ich habe einen Mittelwert von 74,10 und eine Standardabweichung von 33,44 für eine Stichprobe mit einem Minimum von 0 und einem Maximum von 94,33. Mein Professor fragt mich, wie plus eine Standardabweichung das Maximum überschreiten kann. Ich habe ihr viele Beispiele gezeigt, aber sie versteht es...
In dem Text von Wackerly et al heißt es: "Sei und die momenterzeugende Funktion der Zufallsvariablen X bzw. Y. Wenn beide momenterzeugenden Funktionen existieren und für alle Werte von t haben X und Y die gleiche Wahrscheinlichkeitsverteilung. " Ohne einen Beweis, der den Rahmen des Textes sprengt....
Ich suche nach einem Buch oder einer Online-Ressource, die verschiedene Arten von Entropie wie Sample Entropy und Shannon Entropy sowie deren Vor- und Nachteile erklärt. Kann mich jemand in die richtige Richtung
Was ist ein gutes Buch über die Bayes'sche Philosophie, die Subjektivisten mit Objektivisten kontrastiert, die Wahrscheinlich- keitsauffassung als Wissensstand in der Bayes'schen Statistik usw. erklärt? Vielleicht Savages Buch? Zuerst dachte ich, Berger (1986) könnte funktionieren, aber das ist...
Die Betaverteilung wird unter zwei Parametern angezeigt (oder hier ) f ( x ) ≤ x α ( 1 - x ) βf(x)∝xα(1−x)β(1) f(x) \propto x^{\alpha} (1-x)^{\beta} \tag{1} oder derjenige, der häufiger verwendet wird f ( x ) ≤ x α - 1 ( 1 - x ) β - 1f(x)∝xα−1(1−x)β−1(2) f(x) \propto x^{\alpha-1} (1-x)^{\beta-1}...
Ich bin auf der Suche nach einer Einführung in ein Buch für Fortgeschrittene über generalisierte lineare Modelle. Im Idealfall möchte ich zusätzlich zu der Theorie, die hinter den Modellen steht, Anwendungen und Beispiele in R oder einer anderen Programmiersprache einfügen - ich höre, dass SAS auch...
Verschlossen . Diese Frage und ihre Antworten sind gesperrt, da die Frage nicht zum Thema gehört, aber von historischer Bedeutung ist. Derzeit werden keine neuen Antworten oder Interaktionen akzeptiert. Ich habe dieses Buch gekauft: So messen Sie alles: Ermitteln des...
In den letzten Jahren ist der strukturelle Ansatz der Ökonometrie im Vergleich zur reduzierten Form der Ökonometrie populärer geworden. Dies beinhaltet eine enge Kombination von theoretischen Wirtschaftsmodellen und Statistiken, um interessierende Parameter abzuschätzen. Die Einführung einer...
Frage (n): Welche Idee und Intuition steckt hinter der Quasi-Maximum-Likelihood-Schätzung (QMLE; auch als Pseudo-Maximum-Likelihood-Schätzung (PMLE) bezeichnet)? Was bewirkt, dass der Schätzer funktioniert, wenn die tatsächliche Fehlerverteilung nicht mit der angenommenen Fehlerverteilung...
Bevor ich meine Frage stelle, möchte ich Ihnen einige Hintergrundinformationen zu meinen statistischen Kenntnissen geben, damit Sie einen besseren Überblick über die Arten von Ressourcen haben, nach denen ich suche. Ich bin ein Doktorand in Psychologie, und als solcher verwende ich fast jeden Tag...
Kennt jemand einen guten Übersichtsartikel für die statistische Literatur zur nichtlinearen Regression? Ich interessiere mich hauptsächlich für Konsistenzergebnisse und Asymptotika. Von besonderem Interesse ist das Modell yich t= m ( xich t, θ ) + ϵich t,yicht=m(xicht,θ)+ϵicht,y_{it} =...