Statistiche e Big Data

Domande e risposte per le persone interessate alle statistiche, all'apprendimento automatico, all'analisi dei dati, al data mining e alla visualizzazione dei dati

4
Concetto di set tipico
Ho pensato che il concetto di set tipico fosse piuttosto intuitivo: una sequenza di lunghezza sarebbe appartenuta al set tipico A ( n ) ϵ se la probabilità che la sequenza venisse fuori era alta. Quindi, qualsiasi sequenza che probabilmente sarebbe stata in A ( n ) ϵ . (Sto …
3
Algoritmo di apprendimento dell'ensemble all'avanguardia nelle attività di riconoscimento dei modelli?
La struttura di questa domanda è la seguente: inizialmente fornisco il concetto di apprendimento d' insieme , poi fornisco un elenco di compiti di riconoscimento dei modelli , quindi fornisco esempi di algoritmi di apprendimento degli ensemble e, infine, introduco la mia domanda. Coloro che non hanno bisogno di tutte …
1
Il coefficiente di correlazione del campione è uno stimatore imparziale del coefficiente di correlazione della popolazione?
È vero che RX,YRX,YR_{X,Y} è uno stimatore imparziale per ρX,YρX,Y\rho_{X,Y} ? Cioè, E[RX,Y]=ρX,Y?E[RX,Y]=ρX,Y?\mathbf{E}\left[R_{X,Y}\right]=\rho_{X,Y}? In caso contrario, che cos'è uno stimatore imparziale per ? (Forse c'è uno stimatore imparziale standard che viene utilizzato? Inoltre, è analogo alla varianza del campione imparziale, dove semplicemente facciamo la semplice regolazione della moltiplicazione della varianza …
1
Una cosa come una correlazione ponderata?
Ho alcuni dati interessanti sugli artisti musicali più popolari trasmessi in streaming divisi per posizione in circa 200 distretti congressuali. Voglio vedere se è possibile sondare una persona sulle sue preferenze musicali e determinare se "ascolta come un democratico" o "ascolta come un repubblicano". (Naturalmente questo è leggero, ma c'è …
2
Monte carlo hamiltoniano
Qualcuno può spiegare l'idea principale dietro i metodi Hamiltonian Monte Carlo e in quali casi produrrà risultati migliori rispetto ai metodi Markov Chain Monte Carlo?
14 bayesian  mcmc  hmc 
2
Benchmark prestazionali per MCMC
Ci sono stati studi su larga scala dei metodi MCMC che hanno confrontato le prestazioni di diversi algoritmi su una suite di densità di test? Sto pensando a qualcosa di equivalente al documento di Rios e Sahinidis (2013), che è un confronto approfondito di un gran numero di ottimizzatori della …
4
Perché
Nota: SSTSSTSST = Somma dei quadrati totale, SSESSESSE = Somma degli errori al quadrato e SSRSSRSSR = Somma della regressione dei quadrati. L'equazione nel titolo è spesso scritta come: ∑i=1n(yi−y¯)2=∑i=1n(yi−y^i)2+∑i=1n(y^i−y¯)2∑i=1n(yi−y¯)2=∑i=1n(yi−y^i)2+∑i=1n(y^i−y¯)2\sum_{i=1}^n (y_i-\bar y)^2=\sum_{i=1}^n (y_i-\hat y_i)^2+\sum_{i=1}^n (\hat y_i-\bar y)^2 Domanda abbastanza semplice, ma sto cercando una spiegazione intuitiva. Intuitivamente, mi sembra che …
1
Probabilità massima limitata con un rango di colonna inferiore a
Questa domanda riguarda la stima della massima verosimiglianza limitata (REML) in una particolare versione del modello lineare, vale a dire: Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)),Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)), Y = X(\alpha)\beta + \epsilon, \\ \epsilon\sim N_n(0, \Sigma(\alpha)), dove X(α)X(α)X(\alpha) è una matrice ( n×pn×pn \times p ) parametrizzata da α∈Rkα∈Rk\alpha \in \mathbb R^k , così come Σ(α)Σ(α)\Sigma(\alpha) …
Utilizzando il nostro sito, riconosci di aver letto e compreso le nostre Informativa sui cookie e Informativa sulla privacy.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.