Domande taggate «self-study»

Un esercizio di routine da un libro di testo, un corso o un test utilizzato per una lezione o uno studio autonomo. La politica di questa comunità è di "fornire suggerimenti utili" per tali domande piuttosto che risposte complete.

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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 …
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Quali sono i rami delle statistiche?
In matematica, ci sono rami come l'algebra, l'analisi, la topologia, ecc. Nell'apprendimento automatico c'è l'apprendimento supervisionato, non supervisionato e di rinforzo. All'interno di ciascuno di questi rami, ci sono rami più fini che dividono ulteriormente i metodi. Ho problemi a tracciare un parallelo con le statistiche. Quali sarebbero i principali …
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Interpretazione pseudo-R2 di McFadden
Ho un modello di regressione logistica binaria con uno pseudo R-quadrato di McFadden di 0,192 con una variabile dipendente chiamata payment (1 = pagamento e 0 = nessun pagamento). Qual è l'interpretazione di questo pseudo R-quadrato? È un confronto relativo per i modelli nidificati (ad esempio un modello a 6 …
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Studio autonomo vs educazione insegnata?
C'è una domanda con intento simile su programmers.SE . Questa domanda ha delle risposte abbastanza buone, ma il tema generale sembra essere che senza uno studio autonomo, non si arriva da nessuna parte. Ovviamente ci sono alcune differenze sostanziali tra programmazione e statistiche: con la programmazione, stai davvero imparando solo …
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Ripetibilità informatica degli effetti da un modello più leggero
Mi sono appena imbattuto in questo documento , che descrive come calcolare la ripetibilità ( nota anche come affidabilità, nota anche come correlazione intraclasse) di una misurazione tramite la modellazione di effetti misti. Il codice R sarebbe: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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I gradi di libertà possono essere un numero non intero?
Quando uso GAM, mi dà DF residuo è (ultima riga nel codice). Cosa significa? Andando oltre l'esempio GAM, in generale, il numero di gradi di libertà può essere un numero non intero?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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Quale ospedale dovrebbe essere scelto? Uno ha un tasso di successo più elevato, ma l'altro ha un tasso di successo complessivo più elevato
Questa domanda è stata migrata dallo scambio di stack di matematica perché è possibile rispondere su Convalida incrociata. Migrato 7 anni fa . Ho una domanda su qualcosa che il mio insegnante di statistica ha detto in merito al seguente problema. La mia domanda non riguarda nemmeno il verificarsi del …
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Quali sono le notazioni classiche in statistica, algebra lineare e machine learning? E quali sono le connessioni tra queste notazioni?
Quando leggiamo un libro, la comprensione delle notazioni gioca un ruolo molto importante nella comprensione dei contenuti. Sfortunatamente, comunità diverse hanno convenzioni di notazione diverse per la formulazione sul modello e il problema di ottimizzazione. Qualcuno potrebbe riassumere alcune notazioni di formulazione qui e fornire possibili ragioni? Faccio un esempio …
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