통계 및 빅 데이터

Mood, Graybill 및 Boes 의 통계 이론 소개 책에서 Neyman-Pearson의 정리 를 읽었습니다 . 그러나 나는 정리를 이해하지 못했습니다. 누구든지 간결한 말을 저에게 설명해 주시겠습니까? 어떤 상태입니까? Neyman-피어슨 보조 정리 : 하자 X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_n 행 랜덤 샘플 수 f(x;θ)f(x;θ)f(x;\theta) , θθ\theta 두 개의 알려진 값이다 및 및하자 고정.θ0θ0\theta_0θ1θ1\theta_10&lt;α&lt;10&lt;α&lt;10<\alpha<1 하자 양의 상수이어야 …

21 hypothesis-testing  self-study  references  inference  likelihood-ratio 

길이 1의 스틱을 무작위 로 k+1k+1k+1 조각으로 균일하게 끊습니다. 가장 긴 조각의 길이 분포는 무엇입니까? 더 공식적으로하자 BE IID U ( 0 , 1 ) 및하자 ( U ( 1 ) , ... , U는 ( k는 ) ) , 관련 주문 통계 수 즉, 우리는 단순히 같은에서 샘플 주문 …

21 distributions  uniform  order-statistics  dirichlet-distribution  maximum 

시계열 분류를 수행하기 위해 회선 신경망을 훈련시키는 코드가 있는지 알고 싶습니다. 최근 논문 ( http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/KDI-Djalto.pdf )을 보았지만 무언가가 있는지 또는 직접 코딩했는지는 확실하지 않습니다.

21 time-series  classification  neural-networks  conv-neural-network 

세 가지 범주 형 변수가있는 데이터 세트가 있고 하나의 그래프에서 세 가지의 관계를 시각화하고 싶습니다. 어떤 아이디어? 현재 다음 세 가지 그래프를 사용하고 있습니다. 각 그래프는 일정 수준의 우울함 (가벼움, 보통, 심각)에 대한 것입니다. 그런 다음 각 그래프에서 치료 (0,1)와 우울증 개선 (없음, 보통, 실질적) 사이의 관계를 살펴 봅니다. 이 …

21 r  data-visualization  categorical-data 

로지스틱 회귀와 로짓 회귀의 차이점은 무엇입니까? 나는 그것들이 비슷하거나 심지어 같은 것임을 알고 있지만 누군가이 두 가지의 차이점을 설명 할 수 있습니까? 확률에 관한 것입니까?

21 regression  logistic  terminology  logit  odds 

의사 결정 트리 학습 알고리즘이 결 측값을 처리하는 데 사용하는 방법은 무엇입니까? 그들은 실종이라는 값을 사용하여 단순히 슬롯을 가득 채우나요? 감사.

21 missing-data  cart 

ACF 및 PACF 플롯을 올바르게 분석하고 있는지 확인하고 싶습니다. 배경 : (Reff : 1998 년 필립 한스 프랜시스) ACF와 PACF 모두 중요한 값을 보여 주므로 ARMA 모델이 내 요구를 충족시킬 것이라고 가정합니다. ACF는 MA- 부분, 즉 q- 값을 추정하는데 사용될 수 있고, PACF는 AR- 부분, 즉 p- 값을 추정하는데 사용될 …

21 time-series  model-selection  arma  statsmodels 

프로세스가 자체의 이전 값에 의존하는 경우 AR 프로세스라는 것을 이해합니다. 이전 오류에 의존하는 경우 MA 프로세스입니다. 이 두 상황 중 하나가 언제 발생합니까? 프로세스를 MA와 AR로 가장 잘 모델링하는 것이 무엇을 의미하는지에 대한 근본적인 문제를 조명하는 확실한 예가 있습니까?

21 time-series  autoregressive  moving-average 

내가 작업하고 있는 작은 데이터 세트 ( )에서 여러 변수가 완벽한 예측 / 분리를 제공 합니다. 따라서 Firth 로지스틱 회귀 를 사용하여 문제를 해결합니다.n∼100n∼100n\sim100 AIC 또는 BIC에 의해 최상의 모델을 선택할 경우 이러한 정보 기준을 계산할 때 Firth 페널티 항을 가능성에 포함시켜야합니까?

21 logistic  model-selection  aic  separation 

분류 및 회귀 트리를 연구하고 있으며 분할 위치의 측정 방법 중 하나는 GINI 점수입니다. 이제 두 분포간에 동일한 데이터의 우도 비율에 대한 로그가 0 일 때 최적의 분할 위치를 결정하는 데 익숙합니다. 즉, 멤버쉽 가능성도 동일합니다. 내 직감에 따르면 어떤 종류의 연결이 있어야하며 GINI는 수학적 정보 이론 (Shannon)에 좋은 기초를 …

21 cart  likelihood-ratio  information-theory  kullback-leibler  gini 

이 질문은 교차 검증에서 답변 될 수 있기 때문에 스택 오버플 로 에서 마이그레이션 되었습니다. 5 년 전에 마이그레이션 되었습니다 . 감마 분포 종속 변수가있는 GLM의 매개 변수 해석에 관한 질문이 있습니다. 이것이 로그 링크와 함께 R이 내 GLM에 대해 반환하는 것입니다. Call: glm(formula = income ~ height + age …

21 r  generalized-linear-model  interpretation  gamma-distribution 

종속 변수가 백분율 인 반복 측정 실험이 있고 독립 변수로 여러 요인이 있습니다. 이 설정을 직접 수용하는 것처럼 보이기 때문에 glmerR 패키지 를 사용 lme4하여 로지스틱 회귀 문제 (을 지정하여 family=binomial) 로 취급 하고 싶습니다 . 내 데이터는 다음과 같습니다 &gt; head(data.xvsy) foldnum featureset noisered pooldur dpoolmode auc 1 0 …

21 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme 

누구든지 로그 선형 회귀와 로지스틱 회귀의 명확한 차이점 목록을 제공 할 수 있습니까? 전자가 단순한 선형 회귀 모델이라는 것을 알고 있지만 각 모델을 언제 사용해야하는지 명확하지 않습니다.

21 regression  logistic  logit  log-linear 

나는 사전이 적절할 필요가 없으며 우도 함수도 1에 통합되지 않는다는 것을 알고 있습니다. 그러나 후자는 적절한 분포가 필요합니까? 그렇지 않은 경우의 의미는 무엇입니까?

21 distributions  bayesian  posterior 

선형 모델 의 경우 수축 항은 항상 입니다.P ( β )y=β0+xβ+εy=β0+xβ+εy=\beta_0+x\beta+\varepsilonP(β)P(β)P(\beta) 바이어스 (절편) 항 축소하지 않는 이유는 무엇입니까 ? 신경망 모델에서 바이어스 용어를 줄여야합니까?β0β0\beta_0

21 regression  neural-networks  ridge-regression  intercept  shrinkage