Statistiche e Big Data

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Tendenza STL delle serie storiche usando R

Sono nuovo di R e dell'analisi delle serie storiche. Sto cercando di trovare la tendenza di lunghe (40 anni) serie temporali giornaliere di temperatura e ho cercato di approssimazioni diverse. Il primo è solo una semplice regressione lineare e il secondo è la decomposizione stagionale delle serie temporali di Loess. …

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È possibile l'interazione tra due variabili continue?

Tutte le mie variabili sono continue. Non ci sono livelli È possibile anche avere un'interazione tra le variabili?

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Dal punto di vista statistico, si può dedurre la causalità usando i punteggi di propensione con uno studio osservazionale?

Domanda: Dal punto di vista dello statistico (o di un professionista), si può inferire la causalità usando i punteggi di propensione con uno studio osservazionale ( non un esperimento )? Per favore, non vuoi iniziare una guerra alla fiamma o un dibattito fanatico. Contesto: all'interno del nostro programma di dottorato …

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Relazione tra distribuzione binomiale e beta

Sono più un programmatore che uno statistico, quindi spero che questa domanda non sia troppo ingenua. Succede nell'esecuzione del programma di campionamento in momenti casuali. Se prendo N = 10 campioni a tempo casuale dello stato del programma, potrei vedere la funzione Foo in esecuzione su, ad esempio, I = …

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Strumenti software di statistica e data mining per gestire set di dati di grandi dimensioni

Attualmente devo analizzare circa 20 milioni di record e costruire modelli di previsione. Finora ho provato Statistica, SPSS, RapidMiner e R. Tra questi Statistica sembra essere il più adatto per gestire il data mining e l'interfaccia utente di RapidMiner è anche molto utile ma sembra che Statistica, RapidMiner e SPSS …

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Apprendimento non supervisionato, supervisionato e semi-supervisionato

Nel contesto dell'apprendimento automatico, qual è la differenza tra apprendimento senza supervisione apprendimento supervisionato e apprendimento semi-supervisionato? E quali sono alcuni dei principali approcci algoritmici da considerare?

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Le probabilità / ampiezze di probabilità negative hanno applicazioni al di fuori della meccanica quantistica?

La Meccanica Quantistica ha generalizzato la teoria della probabilità a numeri negativi / immaginari, principalmente per spiegare schemi di interferenza, dualità onda / particella e cose generalmente strane come quella. Può essere visto in modo più astratto, tuttavia, come una generalizzazione non commutativa della probabilità bayesiana (citazione da Terrence Tao). …

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Probabilità di non trarre una parola da un sacco di lettere in Scrabble

Supponi di avere una borsa con nnn tessere, ognuna con una lettera. Ci sono nAnAn_A tessere A con la lettera 'A', con 'B', e così via, e tessere 'jolly' (abbiamo ). Supponiamo di avere un dizionario con un numero finito di parole. Scegli piastrelle dalla borsa senza sostituzione. Come calcoleresti …

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Perché studiare l'ottimizzazione convessa per l'apprendimento automatico teorico?

Sto lavorando sull'apprendimento automatico teorico - sull'apprendimento di trasferimento, per essere precisi - per il mio dottorato di ricerca. Per curiosità, perché dovrei seguire un corso sull'ottimizzazione convessa? Quali sono i vantaggi dell'ottimizzazione convessa che posso utilizzare nella mia ricerca sull'apprendimento automatico teorico?

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Area sotto la curva di richiamo di precisione (AUC della curva PR) e precisione media (AP)

La precisione media (AP) è l'area sotto la curva di richiamo di precisione (AUC della curva PR)? MODIFICARE: ecco alcuni commenti sulla differenza tra PR AUC e AP. L'AUC è ottenuto per interpolazione trapezoidale della precisione. Una metrica alternativa e di solito quasi equivalente è la precisione media (AP), restituita …

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Perché la penalità del lazo equivale al doppio esponenziale (Laplace) precedente?

Ho letto in numerosi riferimenti che la stima del lazo per il vettore di parametro di regressione è equivalente al modo posteriore di in cui la distribuzione precedente per ciascun è una doppia distribuzione esponenziale (nota anche come distribuzione di Laplace).BBBBBBBiBiB_i Ho cercato di dimostrarlo, qualcuno può approfondire i dettagli?

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Perché pesi più piccoli si traducono in modelli più semplici nella regolarizzazione?

Ho completato il corso di Machine Learning di Andrew Ng circa un anno fa e sto scrivendo la mia esplorazione di matematica al liceo sul funzionamento della regressione logistica e sulle tecniche per ottimizzare le prestazioni. Una di queste tecniche è, ovviamente, la regolarizzazione. Lo scopo della regolarizzazione è prevenire …

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Dovremmo affrontare più rettifiche di confronto quando si utilizzano intervalli di confidenza?

Supponiamo di avere uno scenario di confronti multipli come l' inferenza post hoc su statistiche a coppie o come una regressione multipla, in cui stiamo facendo un totale di mmm confronti. Supponiamo anche che vorremmo sostenere l'inferenza in questi multipli usando intervalli di confidenza. 1. Applichiamo più aggiustamenti di confronto …

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Insieme di diversi tipi di regressori che usano scikit-learn (o qualsiasi altro framework python)

Sto cercando di risolvere l'attività di regressione. Ho scoperto che 3 modelli funzionano bene per diversi sottoinsiemi di dati: LassoLARS, SVR e Gradient Tree Boosting. Ho notato che quando faccio previsioni usando tutti questi 3 modelli e poi faccio una tabella di "output reale" e output dei miei 3 modelli, …

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Come utilizzare insieme variabili binarie e continue nel clustering?

Devo usare variabili binarie (valori 0 e 1) in k-medie. Ma k-mean funziona solo con variabili continue. So che alcune persone usano ancora queste variabili binarie in k-means ignorando il fatto che k-mean è progettato solo per variabili continue. Questo è inaccettabile per me. Domande: Quindi qual è il modo …

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