Domande e risposte per le persone interessate alle statistiche, all'apprendimento automatico, all'analisi dei dati, al data mining e alla visualizzazione dei dati
Ho avuto difficoltà a comprendere il significato di "campione casuale" e di "variabile casuale iid". Ho cercato di scoprire il significato da diverse fonti, ma sono diventato sempre più confuso. Sto postando qui quello che ho provato e ho imparato a conoscere: Degroot's Probability & Statistics dice: Campioni casuali / …
Qual è la differenza tra Primal , Dual e Kernel Ridge Regression? Le persone usano tutte e tre le cose e, a causa della diversa notazione che tutti usano su fonti diverse, è difficile per me seguire. Qualcuno può dirmi in parole semplici qual è la differenza tra questi tre? …
Sto cercando di confrontare visivamente il modo in cui tre diverse pubblicazioni di notizie trattano argomenti diversi (determinati attraverso un modello di argomento LDA). Ho due metodi correlati per farlo, ma ho ricevuto molti feedback dai colleghi che questo non è molto intuitivo. Spero che qualcuno là fuori abbia un'idea …
Sto cercando di applicare MCMC su un problema, ma i miei priori (nel mio caso sono α∈[0,1],β∈[0,1]α∈[0,1],β∈[0,1]\alpha\in[0,1],\beta\in[0,1] )) sono limitati a un'area? Posso usare MCMC normale e ignorare i campioni che non rientrano nella zona soggetta a restrizioni (che nel mio caso è [0,1] ^ 2), ovvero riutilizzare la funzione …
Ho una domanda in cui si chiede di verificare se la distribuzione uniforme ( Uniform(a,b)Uniform(a,b){\rm Uniform}(a,b) ) è normalizzata. Per uno, cosa significa normalizzare qualsiasi distribuzione? E due, come possiamo verificare se una distribuzione è normalizzata o no? Capisco calcolando X−meansdX−meansd \frac{X-\text{mean}}{\text{sd}} otteniamodatinormalizzati, ma qui ci viene chiesto di verificare …
Quando si costruisce un biplot per un'analisi PCA, si hanno punteggi PC1 del componente principale sull'asse xe punteggi PC2 sull'asse y. Ma quali sono gli altri due assi a destra e nella parte superiore dello schermo?
tl; dr Qual è il modo consigliato di trattare i discretedati quando si esegue il rilevamento di anomalie? Qual è il modo consigliato di trattare i categoricaldati quando si esegue il rilevamento di anomalie? Questa risposta suggerisce l'utilizzo di dati discreti per filtrare i risultati. Sostituisci forse il valore della …
Vorrei sapere come il trattamento dei pesi differisce tra svyglmeglm Sto usando il twangpacchetto in R per creare punteggi di propensione che vengono quindi utilizzati come pesi, come segue (questo codice proviene dalla twangdocumentazione): library(twang) library(survey) set.seed(1) data(lalonde) ps.lalonde <- ps(treat ~ age + educ + black + hispan + …
Sto tentando di eseguire un'analisi discreta della sopravvivenza nel tempo usando un modello di regressione logistica e non sono sicuro di aver compreso completamente il processo. Apprezzerei molto l'assistenza con alcune domande di base. Ecco la configurazione: Sto esaminando l'adesione a un gruppo entro un periodo di cinque anni. Ogni …
Qualche idea sul perché non utilizziamo cifre significative nelle statistiche? Qualcosa sulla falsariga di noi stiamo usando le stime, quindi le regole sulla precisione non si applicano;)?
Se in una regressione lineare ho una variabile categoriale ... come faccio a sapere il significato stastico della variabile categoriale? Supponiamo che il fattore abbia 10 livelli ... ci saranno 10 diversi valori t risultanti, sotto l'ombrello di una variabile fattore ...X 1X1X1X_1X1X1X_1 Mi sembra che la significatività statistica sia …
Devo classificare gli URL in categorie. Supponiamo di avere 15 categorie a cui sto pianificando di azzerare ogni URL. Un classificatore a 15 vie è migliore? Dove ho 15 etichette e generare funzionalità per ciascun punto dati. O costruendo 15 classificatori binari, dì: Film o Non film, e usa i …
Diamo qualche modello lineare, ad esempio ANOVA semplice: # data generation set.seed(1.234) Ng <- c(41, 37, 42) data <- rnorm(sum(Ng), mean = rep(c(-1, 0, 1), Ng), sd = 1) fact <- as.factor(rep(LETTERS[1:3], Ng)) m1 = lm(data ~ 0 + fact) summary(m1) Il risultato è il seguente: Call: lm(formula = data …
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