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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Come campionare dalla distribuzione discreta sugli interi non negativi?
Ho la seguente distribuzione discreta, dove sono costanti conosciute:α,βα,β\alpha,\beta p(x;α,β)=Beta(α+1,β+x)Beta(α,β)for x=0,1,2,…p(x;α,β)=Beta(α+1,β+x)Beta(α,β)for x=0,1,2,… p(x;\alpha,\beta) = \frac{\text{Beta}(\alpha+1, \beta+x)}{\text{Beta}(\alpha,\beta)} \;\;\;\;\text{for } x = 0,1,2,\dots Quali sono alcuni approcci per campionare in modo efficiente da questa distribuzione?
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L'apparente disaccordo delle fonti sull'analisi lineare, quadratica e discriminante di Fisher
Sto studiando analisi discriminanti, ma ho difficoltà a conciliare diverse spiegazioni. Credo che mi debba mancare qualcosa, perché non ho mai incontrato questo (apparente) livello di discrepanza prima. Detto questo, il numero di domande sull'analisi discriminante su questo sito Web sembra essere una testimonianza della sua complessità. LDA e QDA …
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Come disegnare un grafico adattato e un grafico effettivo della distribuzione gamma in un diagramma?
Carica il pacchetto necessario. library(ggplot2) library(MASS) Genera 10.000 numeri adattati alla distribuzione gamma. x <- round(rgamma(100000,shape = 2,rate = 0.2),1) x <- x[which(x>0)] Disegna la funzione di densità di probabilità, supponendo che non sappiamo a quale distribuzione x si adatta. t1 <- as.data.frame(table(x)) names(t1) <- c("x","y") t1 <- transform(t1,x=as.numeric(as.character(x))) t1$y …
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Randomizzazione di campioni non casuali
Sono sempre un po 'sorpreso di vedere annunci psicologici per la partecipazione a studi sperimentali. Di sicuro, le persone che rispondono a queste pubblicità non vengono campionate casualmente e quindi sono una popolazione auto-selezionata. Poiché è noto che la randomizzazione risolve il problema di auto-selezione, mi chiedevo se la randomizzazione …
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A quale domanda risponde ANOVA?
Voglio imparare ANOVA. Prima di iniziare a imparare come funziona l'algoritmo (quali calcoli devono essere eseguiti) e perché funziona, vorrei prima sapere quale problema risolviamo effettivamente con ANOVA o quale risposta cerchiamo di rispondere. In altre parole: che cos'è l'input e che cos'è l'output dell'algoritmo? Capisco cosa usiamo come input. …
10 anova 
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Struttura della rete neurale ricorrente (LSTM, GRU)
Sto cercando di capire l'architettura degli RNN. Ho trovato questo tutorial molto utile: http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ Soprattutto questa immagine: Come si inserisce in una rete feed-forward? Questa immagine è solo un altro nodo in ogni livello?
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Utilizzo della mediana per il calcolo della varianza
Ho una variabile casuale 1-D che è estremamente distorta. Per normalizzare questa distribuzione, voglio usare la mediana piuttosto che la media. la mia domanda è questa: posso calcolare la varianza della distribuzione usando la mediana nella formula anziché la media? cioè posso sostituire Var(X)=∑[(Xi−mean(X))2]/nVar(X)=∑[(Xi−mean(X))2]/n \mathrm{Var}(X) = \sum[(X_i - \mathrm{mean}(X))^2]/n con …
10 variance  mean  median 
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Bayes variazionali combinati con Monte Carlo
Sto leggendo su Bayes variazionali e, come ho capito, mi viene in mente che approssimate (dove sono le variabili latenti del vostro modello e i dati osservati) con una funzione , assumendo che fattorizzi come dove è un sottoinsieme delle variabili latenti. Si può quindi dimostrare che il fattore ottimale …
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