서로 다른 교차 검증 방법이 모델 분산 및 바이어스 측면에서 어떻게 비교됩니까? 내 질문은 부분적으로이 스레드에 의해 좌우된다 폴드의 최적의 수 -fold 교차 검증 : 항상 남겨-하나를 아웃 CV 최선의 선택? 케이KK K. 이에 대한 답은 Leave-one-Out 교차 검증으로 학습 된 모델은 일반적인 -fold 교차 검증으로 학습 된 모델 보다 …
데이터를 사용하여 비즈니스 문제를 해결할 때 고전 통계를 과소 평가하는 최소한 하나의 주요 가정이 유효하지 않은 것이 일반적입니다. 대부분의 경우 아무도 그러한 가정을 확인하지 않아도되므로 실제로 알 수 없습니다. 예를 들어, 많은 일반 웹 메트릭이 "정규 분포"에 비해 "긴 꼬리"라는 사실은 당연히 문서화되어 당연한 것으로 간주됩니다. 또 다른 예를 들자면, …
이 Excel 그래프를 살펴보십시오. '상식'의 최적 선은 점의 중심을 가로 지르는 거의 수직선 (수작업으로 빨간색으로 편집)으로 나타납니다. 그러나 Excel에서 결정한 선형 추세선은 대각선 검은 선입니다. Excel이 (사람의 눈에) 잘못된 것으로 보이는 것을 왜 생성 했습니까? 좀 더 직관적 인 것처럼 보이는 (즉, 빨간 선과 같은) 가장 적합한 선을 어떻게 만들 …
tanh 활성화 기능은 다음과 같습니다. tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh(x)=2⋅σ(2x)−1tanh \left( x \right) = 2 \cdot \sigma \left( 2 x \right) - 1 여기서 , 시그 모이 드 함수로서 정의된다 : .σ(x)σ(x)\sigma(x) σ(x)=ex1+exσ(x)=ex1+ex\sigma(x) = \frac{e^x}{1 + e^x} 질문 : 이 두 가지 활성화 기능 (tanh vs. sigma)을 사용하는 것이 정말 중요합니까? 어떤 경우에 어떤 …
"폐쇄 형 솔루션"이라는 용어를 자주 접했습니다. 폐쇄 형 솔루션이란 무엇입니까? 주어진 문제에 대한 최종 솔루션이 존재하는지 어떻게 판단합니까? 온라인 검색에서 통계 나 확률 모델 / 솔루션을 개발할 때 정보가 없었지만 아무것도 발견하지 못했습니다. 회귀를 잘 이해하므로 회귀 또는 모형 적합을 참조하여 개념을 설명 할 수 있다면 사용하기 쉽습니다. :)
저는 20 : 1의 경험 법칙 (총 7 개의 후보 예측 변수에 대해 상당히 큰 표본 (N = 374))을 고려하여 적절한 표본을 가지고 있다고 생각합니다. 내 문제는 다음과 같습니다. 내가 사용하는 예측 변수 집합에 관계없이 분류는 100 %의 특이도 및 0 %의 감도보다 나아지지 않습니다. 그러나 불만족 스럽지만 후보 예측 …
분산 개념을 누군가에게 설명하는 가장 깨끗하고 쉬운 방법은 무엇입니까? 직관적으로 무엇을 의미합니까? 자녀에게 이것을 설명한다면 어떻게해야할까요? 특히 분산과 위험을 연관시킬 때 분명히 설명하기 어려운 개념입니다. 나는 수학적으로 그것을 이해하고 그렇게 설명 할 수 있습니다. 그러나 실제 현상을 설명 할 때 어떻게 분산을 이해하게하는지, 그리고 그것이 '실제 세계'에 적용 할 수있게하는 …
자신감과 신뢰할 수있는 간격의 차이에 대한 최근의 질문으로 인해 해당 주제에 대한 Edwin Jaynes의 기사를 다시 읽기 시작했습니다. Jaynes, ET, 1976. 확률 이론, 통계적 추론 및 과학 이론 기초, WL Harper 및 CA Hooker (eds.), D. Reidel, Dordrecht, p. 175; ( pdf ) 초록에서 Jaynes는 다음과 같이 씁니다. ... 우리는 …
선형 회귀 분석의 예측 구간의 경우 여전히 를 사용하여 구간을 생성합니다. 또한이를 사용하여 신뢰 구간 을 생성하십시오 . 둘의 차이점은 무엇입니까?E^[Y|x]=β0^+β^1xE^[Y|x]=β0^+β^1x\hat{E}[Y|x] = \hat{\beta_0}+\hat{\beta}_{1}xE[Y|x0]E[Y|x0]E[Y|x_0]