Statistiche e Big Data

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Ha senso usare la regressione logistica con esito binario e predittore?

Ho una variabile di risultato binaria {0,1} e una variabile predittore {0,1}. I miei pensieri sono che non ha senso fare logistica a meno che non includa altre variabili e calcoli il rapporto di probabilità. Con un predittore binario, il calcolo della probabilità non sarebbe sufficiente rispetto al rapporto di …

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Una probabilità posteriore può essere> 1?

Nella formula di Bayes: P( x | a ) = P( a | x ) P( x )P( Un )P(X|un')=P(un'|X)P(X)P(un')P(x|a) = \frac{P(a|x) P(x)}{P(a)} la probabilità posteriore può superare 1?P( x | a )P(X|un')P(x|a) Penso che sia possibile, ad esempio, supponendo che e e . Ma non ne sono sicuro, perché …

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Come simulare dati statisticamente significativi?

Sono in terza media e sto cercando di simulare i dati per un progetto di fiera della scienza di apprendimento automatico. Il modello finale verrà utilizzato sui dati del paziente e prevede la correlazione tra determinati periodi della settimana e l'effetto che ciò ha sull'aderenza del farmaco all'interno dei dati …

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Perché il pooling massimo è necessario nelle reti neurali convoluzionali?

Le reti neurali convoluzionali più comuni contengono livelli di pool per ridurre le dimensioni delle funzionalità di output. Perché non sono riuscito a ottenere la stessa cosa semplicemente aumentando il passo del livello convoluzionale? Cosa rende necessario il livello di pooling?

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La distribuzione normale converge in una distribuzione uniforme quando la deviazione standard cresce all'infinito?

La distribuzione normale converge in una certa distribuzione se la deviazione standard cresce senza limiti? mi sembra che il pdf inizi a sembrare una distribuzione uniforme con limiti dati da . È vero?[−2σ,2σ][−2σ,2σ][-2 \sigma, 2 \sigma]

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Dati distorti nell'apprendimento automatico

Sto lavorando a un progetto di Machine Learning con dati che sono già (fortemente) distorti dalla selezione dei dati. Supponiamo che tu abbia una serie di regole codificate. Come si crea un modello di apprendimento automatico per sostituirlo, quando tutti i dati che può utilizzare sono dati già filtrati da …

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Modelli iconici (giocattolo) di reti neurali

I miei professori di fisica alla scuola elementare, così come il premio Nobel Feynman, presentavano sempre quelli che chiamavano modelli di giocattoli per illustrare concetti e metodi di base in fisica, come l'oscillatore armonico, il pendolo, la trottola e la scatola nera. Quali modelli di giocattoli vengono utilizzati per illustrare …

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Regressione lineare o regressione logistica ordinale per prevedere la valutazione del vino (da 0 e 10)

Ho i dati sul vino da qui che consistono in 11 variabili numeriche indipendenti con una valutazione dipendente associata ad ogni voce con valori compresi tra 0 e 10. Questo rende un grande set di dati per utilizzare un modello di regressione per studiare la relazione tra le variabili e …

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Perché Q-Learning usa epsilon-greedy durante i test?

Nell'articolo di DeepMind su Deep Q-Learning per i videogiochi Atari ( qui ), usano un metodo avido di epsilon per l'esplorazione durante l'allenamento. Ciò significa che quando si seleziona un'azione in allenamento, questa viene scelta come azione con il valore q più alto o un'azione casuale. La scelta tra questi …

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Perché t-test e ANOVA forniscono valori p diversi per il confronto a due gruppi?

Nell'articolo di Wikipedia su ANOVA , dice Nella sua forma più semplice, ANOVA fornisce un test statistico per stabilire se le medie di più gruppi sono uguali e quindi generalizza il test t a più di due gruppi. La mia comprensione di questo è che ANOVA è lo stesso del …

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Supponiamo che

Qual è il modo più semplice per vedere che la seguente affermazione è vera? Supponiamo che Y1,…,Yn∼iidExp(1)Y1,…,Yn∼iidExp(1)Y_1, \dots, Y_n \overset{\text{iid}}{\sim} \text{Exp}(1) . Mostra ∑ni=1(Yi−Y(1))∼Gamma(n−1,1)∑i=1n(Yi−Y(1))∼Gamma(n−1,1)\sum_{i=1}^{n}(Y_i - Y_{(1)}) \sim \text{Gamma}(n-1, 1) . Y(1)=min1≤i≤nYiY(1)=min1≤i≤nYiY_{(1)} = \min\limits_{1 \leq i \leq n}Y_i Per , ciò significa che f_ {X} (x) = \ dfrac {1} {\ …

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Motivazione teorica per l'utilizzo della verosimiglianza vs verosimiglianza

Sto cercando di comprendere a un livello più profondo l'ubiquità della verosimiglianza (e forse più in generale della verosimiglianza) nella statistica e nella teoria delle probabilità. Le probabilità di log si manifestano ovunque: di solito lavoriamo con la verosimiglianza per analisi (ad es. Per massimizzare), le informazioni di Fisher sono …

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Un termine per "numero di colonne" di una matrice

Esiste una sola parola inglese per indicare il "numero di colonne" di una matrice? Ad esempio, "dimensionalità" di una matrice è . Ho bisogno di un termine per in questo esempio. Posso sempre solo dire "numero di colonne", ovviamente, ma potrei avere una sola parola per dirlo?2×32×32\times 32×32×32\times 3333

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Cosa significa rendere la dimensione del campione una variabile casuale?

Frank Harrell ha aperto un blog ( Statistical Thinking) . Nel suo primo incarico , elenca alcune caratteristiche chiave della sua filosofia statistica. Tra gli altri articoli, include: Rendi la dimensione del campione una variabile casuale quando possibile Cosa significa "rendere la dimensione del campione una variabile casuale"? Quali sono …

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Ci sono ipotesi sulla regressione logistica?

Ci sono ipotesi sulla variabile di risposta della regressione logistica? Ad esempio, supponiamo di avere punti dati. Sembra che la risposta provenga da una distribuzione di Bernoulli con . Pertanto, dovremmo avere distribuzioni di Bernoulli, con diversi parametri .Y i p i = logit ( β 0 + β 1 …

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