Statistik dan Big Data

Saya memiliki variabel hasil biner {0,1} dan variabel prediktor {0,1}. Pikiran saya adalah bahwa tidak masuk akal untuk melakukan logistik kecuali saya memasukkan variabel lain dan menghitung rasio odds. Dengan satu prediktor biner, bukankah perhitungan probabilitas akan cukup dengan rasio odds?

18 r  regression  probability  logistic  odds-ratio 

Saya di kelas 10 dan saya sedang mencari untuk mensimulasikan data untuk proyek pembelajaran sains mesin adil. Model akhir akan digunakan pada data pasien dan akan memprediksi korelasi antara waktu-waktu tertentu dalam seminggu dan efeknya terhadap kepatuhan pengobatan dalam data satu pasien. Nilai kepatuhan adalah biner (0 berarti mereka tidak …

18 machine-learning  statistical-significance  t-test  python  simulation 

Sebagian besar jaringan saraf convolutional umum mengandung lapisan penyatuan untuk mengurangi dimensi fitur keluaran. Mengapa saya tidak dapat mencapai hal yang sama hanya dengan meningkatkan langkah lapisan konvolusional? Apa yang membuat lapisan pengumpulan diperlukan?

18 deep-learning  conv-neural-network  pooling 

Apakah distribusi normal bertemu dengan distribusi tertentu jika standar deviasi tumbuh tanpa batas? Tampak bagi saya bahwa pdf mulai tampak seperti distribusi seragam dengan batasan yang diberikan oleh . Apakah ini benar?[−2σ,2σ][−2σ,2σ][-2 \sigma, 2 \sigma]

18 normal-distribution  convergence 

Saya sedang mengerjakan proyek Machine Learning dengan data yang sudah (berat) bias oleh pemilihan data. Mari kita asumsikan Anda memiliki seperangkat aturan kode keras. Bagaimana Anda membangun model pembelajaran mesin untuk menggantinya, ketika semua data yang dapat digunakan adalah data yang sudah disaring oleh aturan-aturan itu? Untuk memperjelas, saya kira …

18 machine-learning  classification  data-mining  bias  extrapolation 

Profesor fisika saya di sekolah pascasarjana, serta peraih Noble Feynman, akan selalu menyajikan apa yang mereka sebut model mainan untuk menggambarkan konsep dasar dan metode dalam fisika, seperti osilator harmonik, pendulum, spinning top, dan kotak hitam. Model mainan apa yang digunakan untuk menggambarkan konsep dasar dan metode yang mendasari penerapan …

18 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

Apakah ada satu kata bahasa Inggris untuk menunjukkan "jumlah kolom" dari suatu matriks? Misalnya, "dimensi" dari matriks . Saya perlu istilah untuk dalam contoh ini. Saya selalu bisa mengatakan "jumlah kolom", tentu saja, tetapi bisakah saya memiliki satu kata untuk itu?2 × 32×32\times 32 × 32×32\times 3333

18 terminology  matrix 

Saya memiliki data anggur dari sini yang terdiri dari 11 variabel independen numerik dengan peringkat dependen terkait dengan setiap entri dengan nilai antara 0 dan 10. Ini membuatnya menjadi dataset yang bagus untuk menggunakan model regresi untuk menyelidiki hubungan antara variabel dan yang terkait peringkat. Namun, apakah regresi linier sesuai, …

18 r  regression  logistic  ordered-logit 

Saya mencoba memahami pada tingkat yang lebih dalam tentang keberadaan log-likelihood (dan mungkin lebih umum log-probability) dalam statistik dan teori probabilitas. Log-probabilitas muncul di semua tempat: kami biasanya bekerja dengan log-kemungkinan untuk analisis (misalnya untuk maksimalisasi), informasi Fisher didefinisikan dalam hal turunan kedua dari log-kemungkinan, entropi adalah log-probabilitas yang diharapkan …

18 probability  bayesian  likelihood  log-likelihood 

Dalam artikel Wikipedia tentang ANOVA , katanya Dalam bentuknya yang paling sederhana, ANOVA memberikan uji statistik apakah rata-rata beberapa kelompok sama atau tidak, dan oleh karena itu menggeneralisasikan uji-t ke lebih dari dua kelompok. Pemahaman saya tentang ini adalah bahwa ANOVA sama dengan uji-t ketika menyangkut perbandingan dua kelompok. Namun, …

18 r  hypothesis-testing  anova  t-test 

Dalam makalah DeepMind tentang video game Deep Q-Learning untuk Atari (di sini ), mereka menggunakan metode epsilon-serakah untuk eksplorasi selama pelatihan. Ini berarti bahwa ketika suatu tindakan dipilih dalam pelatihan, tindakan tersebut dapat dipilih sebagai tindakan dengan nilai q tertinggi, atau tindakan acak. Memilih antara keduanya adalah acak dan berdasarkan …

18 machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  deep-rl 

Frank Harrell telah memulai blog ( Statistik Berpikir) . Dalam pos utamanya , ia mencantumkan beberapa fitur utama filosofi statistiknya. Di antara barang-barang lainnya, itu termasuk: Jadikan ukuran sampel sebagai variabel acak jika memungkinkan Apa artinya "menjadikan ukuran sampel sebagai variabel acak"? Apa keuntungan melakukan ini? Mengapa lebih disukai?

18 sample-size  random-variable  regression-strategies 

Apakah ada asumsi awal pada variabel respon regresi logistik? Sebagai contoh, misalkan kita memiliki titik data. Tampaknya respons datang dari distribusi Bernoulli dengan . Karena itu, kita harus memiliki distribusi Bernoulli, dengan parameter berbeda .100010001000YsayaYsayaY_ihalsaya= logit ( β0+ β1xsaya)halsaya=logit(β0+β1xsaya)p_i=\text{logit}(\beta_0+\beta_1 x_i)100010001000halhalp Jadi, mereka "independen", tetapi tidak "identik". Apakah saya benar? PS. …

18 regression  logistic  assumptions  iid 

Saya hanya ingin tahu apakah statistik Bayesian akan diterapkan secara konsekuen dari studi pertama hingga terakhir jika ini membuat meta-analisis usang. Sebagai contoh, mari kita asumsikan 20 studi yang telah dilakukan pada titik waktu yang berbeda. Perkiraan atau distribusi studi pertama dilakukan dengan informasi sebelumnya yang tidak informatif . Studi …

18 bayesian  meta-analysis 

Apa cara termudah untuk melihat bahwa pernyataan berikut ini benar? Misalkan Y1,…,Yn∼iidExp(1)Y1,…,Yn∼iidExp(1)Y_1, \dots, Y_n \overset{\text{iid}}{\sim} \text{Exp}(1) . Perlihatkan ∑ni=1(Yi−Y(1))∼Gamma(n−1,1)∑i=1n(Yi−Y(1))∼Gamma(n−1,1)\sum_{i=1}^{n}(Y_i - Y_{(1)}) \sim \text{Gamma}(n-1, 1) . Y(1)=min1≤i≤nYiY(1)=min1≤i≤nYiY_{(1)} = \min\limits_{1 \leq i \leq n}Y_i Dengan , ini berarti bahwa .X∼Exp(β)X∼Exp(β)X \sim \text{Exp}(\beta)fX(x)=1βe−x/β⋅1{x>0}fX(x)=1βe−x/β⋅1{x>0}f_{X}(x) = \dfrac{1}{\beta}e^{-x/\beta} \cdot \mathbf{1}_{\{x > 0\}} Mudah untuk melihat . …

18 self-study  distributions  exponential  order-statistics  jacobian