Statistiche e Big Data

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Panoramica completa delle funzioni di perdita?

Sto cercando di ottenere una prospettiva globale su alcune delle idee essenziali nell'apprendimento automatico e mi chiedevo se esiste un trattamento completo delle diverse nozioni di perdita (quadrato, log, cardine, proxy, ecc.). Stavo pensando a qualcosa sulla falsariga di una presentazione più completa e formale dell'eccellente post di John Langford …

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Quali metodi possono essere utilizzati per determinare l'ordine di integrazione di una serie temporale?

Gli econometrici parlano spesso di una serie temporale integrata con l'ordine k, I (k) . k è il numero minimo di differenze richieste per ottenere una serie storica stazionaria. Quali metodi o test statistici possono essere utilizzati per determinare, dato un livello di confidenza, l' ordine di integrazione di una …

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Confronto della varianza delle osservazioni accoppiate

Ho NNN osservazioni accoppiate ( XiXiX_i , YiYiY_i ) tratte da una distribuzione sconosciuta comune, che ha primi e secondi momenti finiti ed è simmetrica attorno alla media. Sia σXσX\sigma_X la deviazione standard di XXX (incondizionata su YYY ), e σYσY\sigma_Y lo stesso per Y. Vorrei testare l'ipotesi H0H0H_0 :σX=σYσX=σY\sigma_X …

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Interpretazione dei risultati non significativi come "tendenze"

Di recente, due diversi collaboratori hanno utilizzato una sorta di argomento sulle differenze tra le condizioni che mi sembra errato. Entrambi questi collaboratori usano le statistiche, ma non sono statistici. Sono un novizio in statistica. In entrambi i casi, ho sostenuto che, poiché non vi era alcuna differenza significativa tra …

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Stan

Stavo esaminando la documentazione di Stan che può essere scaricata da qui . Ero particolarmente interessato alla loro implementazione della diagnostica Gelman-Rubin. Il documento originale Gelman & Rubin (1992) definisce il potenziale fattore di riduzione della scala (PSRF) come segue: Let sia la i esima catena di Markov campionata, e …

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Regressione ad alta dimensione: perché il

Sto cercando di approfondire la ricerca nell'area della regressione ad alta dimensione; quando ppp è maggiore di nnn , cioè, p>>np>>np >> n . Sembra che il termine logp/nlog⁡p/n\log p/n appaia spesso in termini di tasso di convergenza per gli stimatori della regressione. β^β^\hat{\beta}1n∥Xβ^−Xβ∥22=OP(σlogpn−−−−−√∥β∥1).1n‖Xβ^-Xβ‖22=OP(σlog⁡pn‖β‖1). \dfrac{1}{n}\|X\hat{\beta} - X \beta\|_2^2 = O_P …

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Percezione multistrato vs rete neurale profonda

Questa è una questione di terminologia. A volte vedo che le persone si riferiscono a reti neurali profonde come "percetroni multistrato", perché? Un percettrone, mi hanno insegnato, è un classificatore a singolo strato (o regressore) con un'uscita di soglia binaria che utilizza un modo specifico di allenamento dei pesi (non …

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Scelta tra beta precedenti non informativi

Sto cercando priori non informativi per la distribuzione beta per lavorare con un processo binomiale (Hit / Miss). All'inizio ho pensato di usare che genera un PDF uniforme o Jeffrey precedente α = 0,5 , β = 0,5 . Ma in realtà sto cercando priori che abbiano il minimo effetto …

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Perché una distribuzione T viene utilizzata per testare l'ipotesi di un coefficiente di regressione lineare?

In pratica, l'uso di un test T standard per verificare il significato di un coefficiente di regressione lineare è pratica comune. La meccanica del calcolo ha senso per me. Perché la distribuzione a T può essere utilizzata per modellare la statistica test standard utilizzata nel test di ipotesi di regressione …

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Come compilare i dati mancanti nelle serie temporali?

Ho una vasta serie di dati sull'inquinamento che sono stati registrati ogni 10 minuti nel corso di 2 anni, tuttavia ci sono una serie di lacune nei dati (compresi alcuni che vanno per alcune settimane alla volta). I dati sembrano essere abbastanza stagionali e c'è una grande variazione durante il …

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Qual è la relazione tra la distribuzione Beta e il modello di regressione logistica?

La mia domanda è: qual è la relazione matematica tra la distribuzione Beta e i coefficienti del modello di regressione logistica ? Per illustrare: la funzione logistica (sigmoid) è data da f(x)=11+exp(−x)f(x)=11+exp⁡(−x)f(x) = \frac{1}{1+\exp(-x)} ed è usato per modellare le probabilità nel modello di regressione logistica. Sia AAA un esito …

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Qual è la differenza tra catene di Markov e processi di Markov?

Qual è la differenza tra catene di Markov e processi di Markov? Sto leggendo informazioni contrastanti: a volte la definizione si basa sul fatto che lo spazio degli stati sia discreto o continuo, a volte si basa sul fatto che il tempo sia discreto o continuo. Diapositiva 20 di questo …

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Precisione rispetto all'area sotto la curva ROC

Ho costruito una curva ROC per un sistema diagnostico. L'area sotto la curva è stata quindi stimata in modo non parametrico come AUC = 0,89. Quando ho provato a calcolare la precisione con l'impostazione della soglia ottimale (il punto più vicino al punto (0, 1)), ho ottenuto che la precisione …

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Qual è la connessione tra minimi quadrati parziali, regressione di rango ridotto e regressione della componente principale?

La regressione di rango ridotto e la regressione della componente principale sono solo casi speciali di minimi quadrati parziali? Questo tutorial (Pagina 6, "Confronto di obiettivi") afferma che quando eseguiamo i minimi quadrati parziali senza proiettare X o Y (cioè "non parziale"), diventa di conseguenza una regressione di rango ridotta …

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Perché diciamo che la variabile di risultato "è regredita" sui predittori?

C'è qualche spiegazione intuitiva per questa terminologia? Perché è così, e non il / i predittore / i essere regredito sul risultato? Idealmente, spero che una spiegazione corretta del perché esista questa terminologia aiuterà gli studenti a ricordarlo e impedirà loro di dirlo nel modo sbagliato.

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