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

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Le reti neurali di solito impiegano un po 'di tempo a "calciare" durante l'allenamento?
Sto cercando di formare una rete neurale profonda per la classificazione, usando la propagazione posteriore. In particolare, sto usando una rete neurale convoluzionale per la classificazione delle immagini, usando la libreria Tensor Flow. Durante l'allenamento, sto sperimentando uno strano comportamento e mi chiedo solo se questo è tipico o se …
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distribuzione delle dita grasse
Breve domanda: esiste una distribuzione delle dita grasse? Sono sicuro che se esiste, allora ha un nome diverso. Non so come formularlo come funzione analitica. Potete aiutarmi a trovarne una versione esistente o iniziare a formularla in qualcosa di più pulito di una simulazione gigante? È la distribuzione dei numeri …
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Cohen d per il test t del campione dipendente
Domanda veloce: ho visto che Cohen ha calcolato due modi diversi per un t-test di campioni dipendenti (ad esempio, la progettazione all'interno di campioni che verifica l'efficacia di un farmaco con punti pre / post). Usando la deviazione standard del punteggio di cambiamento nel denominatore dell'equazione per Cohen's d. Usando …
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In CLT, perché
Consenti a essere osservazioni indipendenti da una distribuzione che ha la media e varianza , quando , quindi μ σ 2 &lt; ∞ n → ∞X1, . . . , XnX1,...,XnX_1,...,X_nμμ\muσ2&lt; ∞σ2&lt;∞\sigma^2 < \inftyn → ∞n→∞n \rightarrow \infty n--√X¯n- μσ→ N( 0 , 1 ) .nX¯n-μσ→N(0,1).\sqrt{n}\frac{\bar{X}_n-\mu}{\sigma} \rightarrow N(0,1). Perché questo …
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Prevenire Pareto ha smesso di campionare l'importanza (PSIS-LOO)
Di recente ho iniziato a utilizzare Pareto per semplificare l'importanza del campionamento con convalida incrociata (PSIS-LOO), descritto in questi documenti: Vehtari, A., &amp; Gelman, A. (2015). Pareto ha livellato il campionamento di importanza. prestampa arXiv ( collegamento ). Vehtari, A., Gelman, A., e Gabry, J. (2016). Pratica valutazione del modello …
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È mai una buona idea dare un "credito parziale" (esito continuo) nella formazione di una regressione logistica?
Sto allenando una regressione logistica per prevedere quali corridori hanno più probabilità di finire una corsa estenuante estenuante. Pochissimi corridori completano questa gara, quindi ho un grave squilibrio di classe e un piccolo campione di successi (forse qualche decina). Sento che potrei ottenere un buon "segnale" dalle dozzine di corridori …
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Perché il teorema di Rao-Blackwell richiede ?
Il teorema di Rao-Blackwell afferma Sia uno stimatore di con per tutti . Supponiamo che sia sufficiente per e che Quindi per tutti , La disuguaglianza è rigorosa a meno che sia una funzione diθ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaE(θ^2)&lt;∞E(θ^2)&lt;∞\Bbb E (\hat{\theta}^2) < \inftyθθ\thetaTTTθθ\thetaθ∗=E(θ^|T)θ∗=E(θ^|T)\theta ^ * = \Bbb E (\hat{\theta}|T)θθ\thetaE(θ∗−θ)2≤E(θ^−θ)2E(θ∗−θ)2≤E(θ^−θ)2\Bbb E (\theta^* - \theta )^2 …
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