Statistiche e Big Data

4

La somma di due processi di rumore bianco è necessariamente un rumore bianco?

Lasciate atata_t e btbtb_t essere processi di rumore bianco. Possiamo dire che è necessariamente un processo di rumore bianco?ct=at+btct=at+btc_t=a_t+b_t

30 time-series econometrics white-noise

13

Qual è l'intuizione dietro la formula della probabilità condizionale?

La formula per la probabilità condizionale di accadendo dato che è successo è:AA\text{A}BB\text{B}P(A | B)=P(A∩B)P(B).P(A | B)=P(A∩B)P(B). P\left(\text{A}~\middle|~\text{B}\right)=\frac{P\left(\text{A} \cap \text{B}\right)}{P\left(\text{B}\right)}. Il mio libro di testo spiega l'intuizione dietro questo in termini di diagramma di Venn. Dato che si è verificato , l'unico modo in cui si verifica è che l'evento …

30 probability conditional-probability intuition

2

Qual è la differenza tra censura e troncamento?

Nel libro Statistical Models and Methods for Lifetime Data , è scritto: Censura: quando un'osservazione è incompleta a causa di una causa casuale. Troncamento: quando la natura incompleta dell'osservazione è dovuta a un processo di selezione sistematico inerente al disegno dello studio. Cosa si intende per "processo di selezione sistematica …

30 self-study censoring truncation

2

Esiste un intervallo di confidenza non parametrico affidabile per la media di una distribuzione distorta?

Le distribuzioni molto distorte come il log-normal non determinano intervalli di confidenza bootstrap accurati. Ecco un esempio che mostra che le aree di coda sinistra e destra sono lontane dall'ideale 0,025, indipendentemente dal metodo bootstrap che si prova in R: require(boot) n <- 25 B <- 1000 nsim <- 1000 …

30 confidence-interval nonparametric mean bootstrap median

4

Mean = mode implica una distribuzione simmetrica?

So che questa domanda è stata posta con il caso mean = median, ma non ho trovato nulla di correlato a mean = mode. Se la modalità è uguale alla media, posso sempre concludere che si tratta di una distribuzione simmetrica? Sarò costretto a conoscere anche la mediana per questo …

30 distributions mean skewness mode symmetry

2

Apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento di rinforzo: nozioni di base sul flusso di lavoro

Apprendimento supervisionato 1) Un essere umano crea un classificatore basato su dati di input e output 2) Quel classificatore è addestrato con un set di dati di addestramento 3) Quel classificatore viene testato con un set di dati di test 4) Distribuzione se l' output è soddisfacente Da utilizzare quando, …

30 machine-learning unsupervised-learning supervised-learning reinforcement-learning

2

Quando la regolarizzazione di L1 funzionerà meglio di L2 e viceversa?

Nota: so che L1 ha proprietà di selezione delle caratteristiche. Sto cercando di capire quale scegliere quando la selezione delle funzionalità è completamente irrilevante. Come decidere quale regolarizzazione (L1 o L2) usare? Quali sono i pro e i contro di ciascuna delle regolarizzazioni L1 / L2? Si consiglia di fare …

30 regression lasso regularization ridge-regression

7

Inferenza vs. stima?

Quali sono le differenze tra "inferenza" e "stima" nel contesto dell'apprendimento automatico ? Come principiante, sento che inferiamo variabili casuali e stimiamo i parametri del modello. Questa mia comprensione è giusta? In caso contrario, quali sono esattamente le differenze e quando dovrei usare quali? Inoltre, qual è il sinonimo di …

30 machine-learning inference terminology

3

Analisi della classe latente vs. analisi del cluster - differenze nelle inferenze?

Quali sono le differenze nelle inferenze che possono essere fatte da un'analisi di classe latente (LCA) rispetto a un'analisi di cluster? È corretto che un LCA assuma una variabile latente sottostante che dà origine alle classi, mentre l'analisi del cluster è una descrizione empirica di attributi correlati da un algoritmo …

30 clustering latent-variable latent-class

2

Reti neurali convoluzionali: i neuroni centrali non sono sovrarappresentati nell'output?

[Questa domanda è stata posta anche in caso di overflow dello stack] La domanda in breve Sto studiando reti neurali convoluzionali e credo che queste reti non trattino tutti i neuroni di input (pixel / parametri) in modo equivalente. Immagina di avere una rete profonda (molti livelli) che applica la …

30 machine-learning neural-networks convolution

2

Perché dovremmo usare t errori invece di normali errori?

In questo post del blog di Andrew Gelman, c'è il seguente passaggio: I modelli bayesiani di 50 anni fa sembrano irrimediabilmente semplici (tranne, ovviamente, per problemi semplici), e mi aspetto che i modelli bayesiani di oggi sembrino irrimediabilmente semplici, a distanza di 50 anni. (Solo per un semplice esempio: dovremmo …

30 distributions bayesian normal-distribution model robust

8

Esiste una distribuzione a forma di plateau?

Sto cercando una distribuzione in cui la densità di probabilità diminuisca rapidamente dopo qualche punto di distanza dalla media, o in parole mie una "distribuzione a forma di plateau". Qualcosa tra il gaussiano e l'uniforme.

30 distributions normal-distribution uniform

2

Cos'è la distribuzione quasi binomiale (nel contesto di GLM)?

Spero che qualcuno possa fornire una panoramica intuitiva di cosa sia la distribuzione quasibinomiale e di cosa faccia. Sono particolarmente interessato a questi punti: In che modo il quasibinomiale differisce dalla distribuzione binomiale. Quando la variabile di risposta è una proporzione (i valori di esempio includono 0,23, 0,11, 0,78, 0,98), …

30 r generalized-linear-model binomial overdispersion quasi-likelihood

2

Di quanti adesivi ho bisogno per completare il mio album FIFA Panini?

Sto giocando al FIFA Panini Online Sticker Album , che è un adattamento di Internet dei classici album Panini che vengono solitamente pubblicati per la coppa del mondo di calcio, il campionato europeo e forse altri tornei. L'album ha segnaposto per 424 adesivi diversi. Lo scopo del gioco è quello …

30 probability coupon-collector-problem

6

Se la "correlazione non implica la causalità", se trovo una correlazione statisticamente significativa, come posso provare la causalità?

Capisco che la correlazione non è causalità . Supponiamo di avere un'alta correlazione tra due variabili. Come controllate se questa correlazione è effettivamente dovuta alla causalità? Oppure, a quali condizioni, esattamente, possiamo usare i dati sperimentali per dedurre una relazione causale tra due o più variabili?

30 correlation mathematical-statistics causality