통계 및 빅 데이터

Tensorflow의 ResNet 구현에서 분산 스케일링 이니셜 라이저를 사용하고 xavier 이니셜 라이저가 인기가 있음을 알았습니다. 나는 이것에 대한 경험이 많지 않아 실제로는 더 낫습니까?

20 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  tensorflow 

반복 측정에 문제가있는 일부 데이터로 작업하고 있습니다. 사이에 그렇게 나는 매우 다른 행동을 발견 lme()하고 lmer()내 테스트 데이터를 사용하는 이유를 알고 싶어합니다. 내가 만든 가짜 데이터 세트에는 10 명의 피험자에 대한 키와 체중 측정이 있으며 각각 두 번씩 측정됩니다. 나는 피험자들 사이에 키와 몸무게 사이에는 긍정적 인 관계가 있지만 각 …

20 r  mixed-model  lme4-nlme 

누적 분포 함수를 사용하여 분포에서 의사 난수를 시뮬레이션하는 프로그램을 R로 작성하려고합니다. F(x)=1−exp(−ax−bp+1xp+1),x≥0F(x)=1−exp⁡(−ax−bp+1xp+1),x≥0F(x)= 1-\exp \left(-ax-\frac{b}{p+1}x^{p+1}\right), \quad x \geq 0 여기서 a,b>0,p∈(0,1)a,b>0,p∈(0,1)a,b>0, p \in (0,1) 역변환 샘플링을 시도했지만 역으로 분석 할 수없는 것 같습니다. 이 문제에 대한 해결책을 제안 할 수 있다면 기쁠 것입니다.

20 r  random-generation 

서로에 대해 플롯 할 때 많은 상관 관계를 보이지 않는 두 개의 변수가 있지만 각 변수의 로그를 다른 로그에 다시 그릴 때 매우 명확한 선형 관계가 있습니다. 그래서 나는 유형의 모델로 끝날 것입니다 : log(Y)=alog(X)+blog⁡(Y)=alog⁡(X)+b\log(Y) = a \log(X) + b . 수학적으로 훌륭하지만 정규 선형 모델의 설명 값이없는 것 같습니다. …

20 regression  correlation  log 

다음 인용문은 Storey & Tibshirani (2003) 의 유명한 유전체 연구 통계의 유의성에서 발췌 한 것입니다. 예를 들어, 오 탐지율 5 %는 연구에서 실제로 null 인 피처의 평균 5 %가 중요하다고 할 수 있음을 의미합니다. FDR (False Discovery rate)이 5 %라는 것은 중요하다고하는 모든 기능 중에서 5 %가 실제로 평균이 없음을 …

20 hypothesis-testing  false-discovery-rate  type-i-and-ii-errors  confusion-matrix  false-positive-rate 

나는 scipy에서 약간의 일을하고 있었고 음이 아닌 이산 랜덤 변수가 정의되지 않은 순간을 가질 수 있는지 여부에 대한 핵심 scipy 그룹의 구성원과 대화가 나왔습니다. 나는 그가 정확하지만 증거가 없다고 생각합니다. 누구든지이 주장을 보여 주거나 증명할 수 있습니까? (또는이 주장이 사실이 아닌 경우) 불연속 랜덤 변수가 지원하는 경우 편리한 예가 없지만, …

20 mathematical-statistics  expected-value 

과적 합과 과적 합에 대해 조사한 결과 이들이 정확히 무엇인지 이해했지만 그 이유를 찾을 수 없습니다. 과적 합과 과적 합의 주된 이유는 무엇입니까? 모델 훈련에서이 두 가지 문제에 직면하는 이유는 무엇입니까?

20 machine-learning  dataset  overfitting 

비례 가능성을 갖는 두 개의 서로 다른 방어 테스트가 p- 값이 아주 큰 차수이지만 대안에 대한 검정력이 유사한 경우와 같이 하나가 현저하게 다른 (그리고 똑같이 방어 가능한) 추론으로 이어질 수있는 예가 있습니까? 내가 본 모든 예제는 이항식과 음의 이항식을 비교하는 매우 바보입니다. 첫 번째의 p- 값은 7 %이고 두 번째 …

20 mathematical-statistics  likelihood  philosophical  likelihood-principle 

Keras 설명서에 "시퀀스 분류 용 스택 LSTM"(아래 코드 참조)이라는 설명 을 사용하려고하는데 input_shape내 데이터의 맥락 에서 매개 변수를 파악할 수 없습니다 . 최대 길이가 31 인 패딩 된 시퀀스에 정수로 인코딩 된 25 개의 가능한 문자 시퀀스의 행렬을 입력했습니다. 결과적으로 x_train모양의 (1085420, 31)의미가 (n_observations, sequence_length)있습니다. from keras.models import Sequential from …

20 lstm  keras  shape  dimensions 

그것은 양자 물리가 아닌 일상의 확률에서와 같이, 확률은 실제로 미지의 것을 대체 할뿐입니다. 예를 들어 동전 던지기를 생각해보십시오. 머리가 50 %, 꼬리가 50 % 확률로 "무작위"라고 말합니다. 그러나 동전의 밀도, 크기 및 모양을 정확히 알고 있다면; 공기 밀도; 동전이 얼마나 많은 힘으로 뒤집 혔는지; 정확히 그 힘이 놓여진 곳; 동전과 …

20 probability  philosophical 

방금 독립 변수가 항상 숫자 인 회귀 문제를 일으킨다는 것을 깨달았습니다. 모든 독립 변수가 범주 형인 경우 선형 회귀를 사용할 수 있습니까?

20 regression  categorical-data 

> 15 개 이상의 2x2 Chi Square 테스트를 수행 한 논문을 검토하고 있습니다. 여러 비교를 수정해야한다고 제안했지만 모든 비교가 계획되었다고 대답했기 때문에 이것이 필요하지 않습니다. 나는 이것이 정확하지 않아야한다고 생각하지만 이것이 사실인지 명시 적으로 명시하는 어떤 자원도 찾을 수 없다고 생각합니다. 누구든지 이것을 도울 수 있습니까? 최신 정보: 매우 유용한 …

20 hypothesis-testing  multiple-comparisons 

나는 베이지안 계층 선형 모델 (여기서 그것을 설명하는 네트워크)을 다루고 있습니다. 는 슈퍼마켓에서 관찰 된 제품의 일일 판매량을 나타냅니다.YYY 는 가격, 프로모션, 요일, 날씨, 휴일을 포함하여 알려진 회귀 행렬입니다.XXX 는 각 제품의 알려지지 않은 잠재 재고 수준으로, 가장 많은 문제를 유발하고, 이진 변수로 구성된 벡터를 고려합니다. 각 제품마다 1 개가품절됨을 …

20 regression  bayesian  neural-networks  generalized-linear-model  bayesian-network 

완벽한 예측 변수 쌍을 찾을 수 있는지 테스트하기 위해 R에서 LASSO 회귀로 작은 실험을 진행하고 있습니다. 쌍은 다음과 같이 정의됩니다 : f1 + f2 = 결과 결과는 '나이'라고하는 미리 정해진 벡터입니다. F1 및 f2는 연령 벡터의 절반을 취하고 나머지 값을 0으로 설정하여 작성합니다 (예 : age = [1,2,3,4,5,6], f1 = …

20 r  regression  feature-selection  lasso  high-dimensional 

로지스틱 회귀 분석에서 완벽한 분리에 대한 많은 토론이 있습니다. 예를 들어 R의 로지스틱 회귀는 완벽한 분리 (Hauck-Donner 현상)를 초래했습니다. 이제 뭐? 및 로지스틱 회귀 모델은 수렴하지 않습니다 . 개인적으로 여전히 문제가되는 이유와 정규화를 추가하면 문제가 해결되는 것은 직관적이지 않다고 생각합니다. 애니메이션을 만들어서 도움이 될 것이라고 생각합니다. 따라서 자신의 질문을 게시하고 …

20 logistic  generalized-linear-model  optimization  intuition  separation