Domande e risposte per le persone interessate alle statistiche, all'apprendimento automatico, all'analisi dei dati, al data mining e alla visualizzazione dei dati
Mi aspetto che non ci possa essere una risposta definitiva a questa domanda. Ma in passato ho usato una serie di algoritmi di machine learning e sto cercando di conoscere le reti bayesiane. Vorrei capire in quali circostanze o per quali tipi di problemi sceglieresti di utilizzare la rete bayesiana …
Stavo leggendo un post sul blog dello statistico William Briggs e la seguente affermazione mi interessava a dir poco. Cosa ne pensi? Cos'è un intervallo di confidenza? È ovviamente un'equazione che ti fornirà un intervallo per i tuoi dati. Ha lo scopo di fornire una misura dell'incertezza di una stima …
Supponiamo la seguente situazione: abbiamo un numero elevato (ad es. 20) con gruppi di piccole dimensioni (ad es. n = 3). Ho notato che se generi valori dalla distribuzione uniforme, i residui appariranno approssimativamente normali anche se la distribuzione dell'errore è uniforme. Il seguente codice R dimostra questo comportamento: n.group …
Ho difficoltà a capire in quale situazione l'approccio MCMC è effettivamente utile. Sto esaminando un esempio di giocattolo tratto dal libro di Kruschke "Fare analisi dei dati bayesiani: un tutorial con R e BUG". Ciò che ho capito finora è che abbiamo bisogno di una distribuzione target che sia proporzionale …
Ho letto che la regressione della cresta potrebbe essere ottenuta semplicemente aggiungendo righe di dati alla matrice di dati originale, dove ogni riga è costruita usando 0 per le variabili dipendenti e la radice quadrata di o zero per le variabili indipendenti. Viene quindi aggiunta una riga aggiuntiva per ogni …
Nella mia esposizione in classe al data mining, il metodo di controllo è stato introdotto come un modo per valutare le prestazioni del modello. Tuttavia, quando ho preso la mia prima classe sui modelli lineari, questo non è stato introdotto come mezzo di validazione o valutazione del modello. Anche la …
Supponiamo che la variabile casuale segua una distribuzione Uniforme continua con i parametri 0 e 10 (cioè )U ∼ U ( 0 , 10 )UUUU∼ U ( 0 , 10 )U∼U(0,10)U \sim \rm{U}(0,10) Ora denotiamo A l'evento che = 5 e B l'evento che è uguale a o 6. Secondo …
Bahman Bahmani et al. introdotto k-mean ||, che è una versione più veloce di k-mean ++. Questo algoritmo è tratto da pagina 4 del loro articolo , Bahmani, B., Moseley, B., Vattani, A., Kumar, R., e Vassilvitskii, S. (2012). K-medie scalabili ++. Atti del VLDB Endowment , 5 (7), 622-633. …
La domanda: il bootstrap è superiore al jackknifing; tuttavia, mi chiedo se ci sono casi in cui jackknifing è l'unica o almeno un'opzione praticabile per caratterizzare l'incertezza dalle stime dei parametri. Inoltre, in situazioni pratiche quanto è distorto / impreciso il jackknifing rispetto al bootstrap e i risultati del jackknife …
Sono interessato ai risultati di questo articolo del 2009: Perché le donne (le migliori) sono così brave negli scacchi? Tassi di partecipazione e differenze di genere nei domini intellettuali Questo documento tenta di spiegare perché i migliori giocatori di scacchi maschili sembrano essere molto meglio dei migliori giocatori di sesso …
Ho incontrato una serie di domande pratiche durante la modellizzazione dei dati di conteggio provenienti dalla ricerca sperimentale utilizzando un esperimento all'interno del soggetto. Descrivo brevemente l'esperimento, i dati e ciò che ho fatto finora, seguito dalle mie domande. Quattro film diversi sono stati mostrati in sequenza a un campione …
TL; DR: l' lme4ottimizzazione sembra essere lineare nel numero di parametri del modello per impostazione predefinita ed è molto più lenta di un glmmodello equivalente con variabili fittizie per gruppi. C'è qualcosa che posso fare per accelerarlo? Sto cercando di adattare un modello logit gerarchico abbastanza grande (~ 50k righe, …
Come posso risolvere questo? Ho bisogno di equazioni intermedie. Forse la risposta è −tf(x)−tf(x)-tf(x) . ddt[∫∞txf(x)dx]ddt[∫t∞xf(x)dx] \frac{d}{dt} \left [\int_t^\infty xf(x)\,dx \right ] f(x)f(x)f(x) è la funzione di densità di probabilità. limx→∞f(x)=0limx→∞f(x)=0\lim\limits_{x \to \infty} f(x) = 0limx→∞F(x)=1limx→∞F(x)=1\lim\limits_{x \to \infty} F(x) = 1 fonte: http://www.actuaries.jp/lib/collection/books/H22/H22A.pdf p.40 Prova delle equazioni intermedie di seguito: …
Uso spesso un livello di confidenza del 90%, accettando che ciò abbia un maggiore grado di incertezza rispetto al 95% o al 99%. Ma ci sono delle linee guida su come scegliere il giusto livello di confidenza? O linee guida per i livelli di confidenza utilizzati in diversi settori? Inoltre, …
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