Statistik dan Big Data

Bagaimana cara menentukan distribusi variabel acak sedemikian sehingga undian dari Y memiliki korelasi ρ dengan x 1 , di mana x 1 adalah undian tunggal dari distribusi dengan fungsi distribusi kumulatif F X ( x ) ? YYYYYYρρ\rhox1x1x_1x1x1x_1FX(x)FX(x)F_{X}(x)

12 distributions  probability  correlation  random-variable  conditional-probability 

Stack Exchange, seperti yang kita semua tahu, adalah kumpulan situs Q&A dengan beragam topik. Dengan asumsi bahwa masing-masing situs independen dari satu sama lain, mengingat statistik yang dimiliki pengguna, bagaimana cara menghitung "kesempurnaannya" dibandingkan dengan orang berikutnya? Apa alat statistik yang harus saya gunakan? Sejujurnya, saya tidak tahu bagaimana mendefinisikan …

12 ranking  diversity 

Saya tahu bahwa kesalahan Tipe II adalah di mana H1 benar, tetapi H0 tidak ditolak. Pertanyaan Bagaimana cara menghitung probabilitas kesalahan Tipe II yang melibatkan distribusi normal, di mana standar deviasi diketahui?

12 probability  power-analysis  type-i-and-ii-errors 

Sebagai judul, saya perlu menggambar sesuatu seperti ini: Bisakah ggplot, atau paket lain jika ggplot tidak mampu, digunakan untuk menggambar sesuatu seperti ini?

12 r  data-visualization  ggplot2  funnel-plot 

Algoritma apa yang digunakan dalam generator angka acak modern dan berkualitas baik?

12 algorithms  random-variable  random-generation 

Saya telah melakukan banyak penelitian tentang Penguatan Pembelajaran akhir-akhir ini. Saya mengikuti Pembelajaran Penguatan Sutton & Barto : Pengantar untuk sebagian besar dari ini. Saya tahu apa itu Proses Keputusan Markov dan bagaimana pembelajaran Dynamic Programming (DP), Monte Carlo dan Temporal Difference (DP) dapat digunakan untuk menyelesaikannya. The Masalah Saya …

12 monte-carlo  reinforcement-learning  temporal-difference 

Pertanyaan ini ditanyakan di sini tetapi tidak ada yang memberikan jawaban yang baik. Jadi saya pikir ini ide yang bagus untuk membahasnya lagi dan saya juga ingin menambahkan lebih banyak komentar / pertanyaan. Pertanyaan pertama adalah apa perbedaan antara "pemodelan jalur PLS" dan "regresi PLS"? Untuk membuatnya lebih umum, apakah …

12 sem  partial-least-squares  path-model 

Saya tidak berpikir ada satu jawaban untuk semua model pembelajaran yang mendalam. Yang model pembelajarannya dalam adalah parametrik dan mana yang non-parametrik dan mengapa?

12 neural-networks  deep-learning  nonparametric  parametric 

Sementara saya mempelajari Estimasi Kemungkinan Maksimum, untuk melakukan inferensi pada Estimasi Kemungkinan Maksimum, kita perlu mengetahui variansnya. Untuk mengetahui perbedaannya, saya perlu mengetahui Cramer's Rao Lower Bound, yang terlihat seperti Hessian Matrix dengan Second Deriviation pada kelengkungan. Saya agak bingung untuk mendefinisikan hubungan antara matriks kovarians dan matriks hessian. Berharap …

12 machine-learning  mathematical-statistics  maximum-likelihood  data-mining 

Saya memiliki dataset yang berisi 34 kolom input dan 8 kolom output. Salah satu cara untuk memecahkan masalah adalah dengan mengambil 34 input dan membangun model regresi individual untuk setiap kolom output. Saya bertanya-tanya apakah masalah ini dapat diselesaikan dengan hanya menggunakan satu model khususnya menggunakan Jaringan Saraf Tiruan. Saya …

12 neural-networks  deep-learning  multivariate-regression 

Saya telah membaca tentang metode Nyström untuk aproximation kernel peringkat rendah. Metode ini diimplementasikan dalam scikit-learn [1] sebagai metode untuk memproyeksikan sampel data ke pendekatan peringkat rendah dari pemetaan fitur kernel. Sepengetahuan saya, diberikan set pelatihan dan fungsi kernel, itu menghasilkan pendekatan peringkat rendah dari matriks kernel dengan menerapkan SVD …

12 scikit-learn  dimensionality-reduction  kernel-trick  nonlinear 

Saya percaya bahwa judul pertanyaan ini mengatakan semuanya.

12 clustering  k-means  high-dimensional 

Saya mengalami kesulitan memahami properti rantai Markov tidak dapat direduksi . Dapat direduksi dikatakan berarti bahwa proses stokastik dapat "pergi dari negara bagian ke negara bagian". Tetapi apa yang menentukan apakah ia dapat beralih dari status ke status , atau tidak bisa?jiiijjj The halaman wikipedia memberikan formalisasi: Negara adalah diakses …

12 stochastic-processes  markov-process 

Wikipedia mengatakan bahwa: Dimensi VC adalah kardinalitas set poin terbesar yang dapat dihancurkan algoritma. Sebagai contoh, classifier linier memiliki kardinalitas n +1. Pertanyaan saya adalah mengapa kita peduli? Sebagian besar dataset yang Anda lakukan klasifikasi linier cenderung sangat besar dan mengandung banyak poin.

12 classification  algorithms  vc-dimension 

Ketika menerapkan model sebab-akibat Rubin, salah satu asumsi (yang tidak dapat diuji) yang kita butuhkan adalah tidak dirusakkan, yang berarti (Y(0),Y(1))⊥T|X(Y(0),Y(1))⊥T|X(Y(0),Y(1))\perp T|X Di mana LHS adalah kontrafaktual, T adalah pengobatan, dan X adalah kovariat yang kami kontrol. Saya bertanya-tanya bagaimana menggambarkan ini kepada seseorang yang tidak tahu banyak tentang Model …

12 causality  treatment-effect  confounding