통계 및 빅 데이터

계량 경제학을 독특하게 만드는 것 중 하나는 Generalized Method of Moments 기법을 사용하는 것입니다. GMM이 다른 추정 기술보다 더 적합한 문제는 무엇입니까? GMM을 사용하면 효율성이나 바이어스 감소 또는보다 구체적인 파라미터 추정 측면에서 무엇을 구매합니까? 반대로 MLE 등을 통해 GMM을 사용하면 무엇을 잃게됩니까?

15 econometrics  generalized-moments 

때때로 반복되는 큰 값 세트가 있다고 가정 해 봅시다 . 큰 집합 의 총 고유 값 수를 추정하고 싶습니다 .에스SS 임의의 값 샘플을 가져 고유 값 이 포함되어 판단 하면이 값을 사용하여 큰 집합의 고유 값 수를 추정 할 수 있습니까?T U티TT티유TuT_u

15 estimation  sampling 

내가 묻고 싶은 질문은 이것입니다 : 정규 분포 평균의 1 SD 내의 샘플 비율은 변이 수가 증가함에 따라 어떻게 변합니까? (거의) 모든 사람들은 1 차원 정규 분포에서 표본의 68 %가 평균의 1 표준 편차 내에서 발견 될 수 있다는 것을 알고 있습니다. 2, 3, 4, ... 치수는 어떻습니까? 나는 그것이 …

15 normal-distribution  multivariate-analysis 

알다시피, 방정식을 사용하여 공분산을 정규화하여 상관 관계를 얻을 수 있습니다 ρi,j=cov(Xi,Xj)σiσjρi,j=cov(Xi,Xj)σiσj\rho_{i,j}=\frac{cov(X_i, X_j)}{\sigma_i \sigma_j} 여기서 σi=E[(Xi−μi)2]−−−−−−−−−−−√σi=E[(Xi−μi)2]\sigma_i=\sqrt{E[(X_i-\mu_i)^2]} 는의 표준 편차입니다XiXiX_i. 표준 편차가 0이면 내 관심사는 무엇입니까? 0이 될 수 없다는 조건이 있습니까? 감사.

15 correlation  standard-deviation  covariance 

저는 머신 러닝을 처음 사용합니다. 현재 NLTK와 python을 사용하여 작은 클래스의 텍스트를 양, 음 또는 중립으로 분류하기 위해 Naive Bayes (NB) 분류기를 사용하고 있습니다. 300,000 개의 인스턴스 (16,924 긍정 7,477 네거티브 및 275,599 개의 중립)로 구성된 데이터 세트를 사용하여 일부 테스트를 수행 한 후 피처 수를 늘리면 정확도는 떨어지지 만 …

15 machine-learning  classification  naive-bayes  precision-recall 

삼각 측량 된 3D 메쉬가 있습니다. 삼각형 영역에 대한 통계는 다음과 같습니다. 최소 0.000 최대 2341.141 평균 56.317 표준 개발 98.720 따라서 표준 편차에 특히 유용한 것이거나 수치가 위와 같이 작동 할 때 계산에 버그가 있음을 암시합니까? 이 지역은 정규 분포와는 거리가 멀다. 그리고 아래의 답변 중 하나에서 언급 한 …

15 distributions  mean  standard-deviation 

나는 이것이이 글을 올릴 수있는 장소가 되었으면 좋겠다. 회의론자들에게 게시하는 것을 고려했지만, 그들이 연구가 통계적으로 잘못되었다고 생각했을 뿐이다. 나는 그것을 올바르게하는 방법 인 질문의 반대면이 궁금합니다. Quantified Self 웹 사이트 에서 저자는 시간이 지남에 따라 스스로 측정 된 일부 측정 결과에 대한 실험 결과를 게시하고 갑자기 커피를 마시기 전과 후에 …

15 time-series  change-point 

가장 뛰어난 2 급 분류기는 무엇입니까? 예, 그것은 백만 달러짜리 질문이라고 생각합니다. 그리고 무료 점심 식사 정리 를 알고 있습니다. 그리고 이전 질문도 읽었습니다. 어플리케이션에 가장 적합한 2 등급 분류기는 무엇입니까? 그리고 최악의 분류 아직도, 나는 그 주제에 대해 더 많은 것을 읽고 싶습니다. 다른 분류기의 특징, 장점 및 특징에 …

15 machine-learning  classification  references 

잠김 . 이 질문과 주제는 주제가 다르지만 역사적 의미가 있기 때문에이 질문과 답변은 잠겨 있습니다. 현재 새로운 답변이나 상호 작용을받지 않습니다. 나는 이런 그래프를 가지고있다 : 그것을 생성하기위한 R 코드는 다음과 같습니다. DF <- data.frame(date = as.Date(runif(100, 0, 800),origin="2005-01-01"), outcome = rbinom(100, 1, 0.1)) DF <- DF[order(DF$DateVariable),] #Sort by date …

15 r  data-visualization  ggplot2 

간단한 시계열을 고려하십시오. > tp <- seq_len(10) > tp [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 이 시계열에 대한 인접 행렬을 계산하여 샘플 간의 시간적 링크를 나타냅니다. 이 행렬을 계산할 때 우리는 시간 0에 가상의 사이트를 추가하고이 관찰과 시간 1의 첫 번째 실제 관찰 사이의 링크를 …

15 time-series  matrix-decomposition  svd 

두 개의 다른 모집단에서 표본 추출이 있다고 가정합니다. 각 구성원이 작업을 수행하는 데 걸리는 시간을 측정하면 각 모집단의 평균 및 분산을 쉽게 추정 할 수 있습니다. 이제 각 모집단의 한 개인과 임의의 쌍을 가정한다고 가정하면 첫 번째가 두 번째보다 빠를 확률을 추정 할 수 있습니까? 구체적인 예를 염두에두고 있습니다. 측정은 …

15 probability  normal-distribution 

분산 분석을 수행하려는 간단한 2x2 요인 실험이 있다고 가정하겠습니다. 예를 들면 다음과 같습니다. d <- data.frame(a=factor(sample(c('a1','a2'), 100, rep=T)), b=factor(sample(c('b1','b2'), 100, rep=T))); d$y <- as.numeric(d$a)*rnorm(100, mean=.75, sd=1) + as.numeric(d$b)*rnorm(100, mean=1.2, sd=1) + as.numeric(d$a)*as.numeric(d$b)*rnorm(100, mean=.5, sd=1) + rnorm(100); 중요한 상호 작용의 부재, 기본적으로 (즉,에서 contr.treatment의) 출력 Anova()의 전체적인 의미한다 a모든 수준의 이상 …

15 r  anova  contrasts 

이진 시계열을 어떻게 생성 할 수 있습니까? 1을 관찰 할 수있는 평균 확률이 지정됩니다 (예 : 5 %). 의 값이 주어지면 시간 에서 1을 관측 할 수있는 조건부 확률 ( 값이 1 인 경우 30 % )?t − 1 t − 1tttt−1t−1t-1t−1t−1t-1

15 time-series  random-variable  simulation  random-generation 

최근에는 평판에 영향을 미치는 업 보트 ( blog-post 참조)에 대한 분석을 수행 한 후 , 더 많은 깨달음 (또는 더 적절한) 분석 및 그래픽에 대한 몇 가지 질문이있었습니다. 따라서 몇 가지 질문이 있습니다 (특히 누군가에게 자유롭게 대답하고 다른 사람들은 무시하십시오). 화신의 현재에서, 나는 포스트 번호의 중심을 의미하지 않았다. 포스트 카운트의 …

15 data-visualization  large-data  fixed-effects-model 

커널 밀도 추정을 위해 R 의 ' density '기능 을 사용하려고합니다 . 곡선 아래 면적이 반드시 1 인 것처럼 보이지 않기 때문에 결과를 해석하고 다양한 데이터 세트를 비교하는 데 약간의 어려움이 있습니다. 확률 밀도 함수 (pdf) 경우 입니다. 커널 밀도 추정치가 pdf를보고한다고 가정합니다. 내가 사용하고 integrate.xy 에서 sfsmisc 곡선 아래의 …

15 r  estimation  pdf  kernel-smoothing  auc