통계 및 빅 데이터

통계, 기계 학습, 데이터 분석, 데이터 마이닝 및 데이터 시각화에 관심있는 사람들을위한 Q & A


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안장에 어떻게 갇힐 수 있습니까?
나는 현재 미니 배치 그라디언트 디센트가 안장 점에 갇히는 방법에 약간 당황합니다. 해결책은 너무 사소한 것일 수도 있습니다. 사용자는 각 에포크 새로운 샘플을 얻고, 비용 함수는 각 배치에 대한 정적 인 그래서, 새로운 배치에 기초하여 새로운 에러를 산출하는 기울기는 각 미니 일괄 변하지 .. 이에 따라한다는 것을 의미 이 해야 …

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효과 크기가 실제로 p- 값보다 우수합니까?
응용 연구에서 p- 값이 아닌 효과 크기 에 의존하고보고하는 데 많은 강조점을두고 있습니다 (예 : 아래 인용문). 그러나 p- 값 과 같은 효과 크기 가 랜덤 변수 이고 동일한 실험이 반복 될 때 샘플마다 다를 수있는 경우가 아닌가? 다시 말해, 어떤 통계적 특징 (예 : 효과 크기가 p- 값보다 샘플마다 …

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올가미에서 0 구성 요소를 제공하는 가장 작은
올가미 추정치 정의 β λ = ARG 분 여기서 I ^ {일} 행 x_i로부터 \에서 \ mathbb {R}은 ^ P 설계 행렬 X \에서 \ mathbb {R} ^ {n \ 시간 p를} 벡터 인 확률 론적 반응 y_i ( i = 1의 경우, \ ​​dots n ) 를 설명하기위한 공변량β^λ=argminβ∈Rp12n∥y−Xβ∥22+λ∥β∥1,β^λ=arg⁡minβ∈Rp12n‖y−Xβ‖22+λ‖β‖1,\hat\beta^\lambda …

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선형 회귀 분석에 잔차에 대한 가정이 있지만 일반화 된 선형 모형에 반응에 대한 가정이있는 이유는 무엇입니까?
선형 회귀 분석과 일반화 모형에 일관성이없는 가정이있는 이유는 무엇입니까? 선형 회귀 분석에서 잔차 가 가우시안 형태 라고 가정합니다. 다른 회귀 (logistic regression, poison regression)에서는 반응 이 일부 분포 (이항, poission 등)에서 발생 한다고 가정 합니다. 왜 때때로 잔여 시간을 가정하고 응답에 다른 시간을 가정합니까? 우리는 다른 속성을 도출하기를 원하기 때문입니까? …

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최대 우도 추정을 사용합니까?
최대 우도 추정이 통계에 사용되었는지 궁금합니다. 우리는 그것의 개념을 배우지 만 그것이 실제로 어떻게 사용되는지 궁금합니다. 데이터 분포를 가정하면 평균과 분산에 대한 두 개의 매개 변수를 찾을 수 있지만 실제로 실제 상황에서 사용합니까? 누군가가 그것이 사용되는 간단한 사례를 말해 줄 수 있습니까?

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편의를 넘어 신경망에서 컨볼 루션에 대한 수학적 이유가 있습니까?
컨볼 루션 신경망 (CNN) 에서 컨볼 루션을 진행하기 전에 각 단계 의 가중치 매트릭스 가 행과 열을 뒤집어 커널 매트릭스를 얻습니다. 이것은 휴고 라로 셸에 의해 비디오 시리즈에 설명되어 여기 : 숨겨진 맵을 계산하는 것은 커널 행렬 [...]을 사용하여 이전 레이어의 채널과 이산 컨볼 루션을 수행하는 것과 일치하며, 커널은 숨겨진 …

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포아송 분포가 이항 분포의 제한적인 사례 인 이유를 직관적으로 이해
DS Sivia의 "데이터 분석"에는 이항 분포에서 푸 아송 분포가 도출됩니다. 그들은 푸 ​​아송 분포가 M→∞M→∞M\rightarrow\infty 일 때 이항 분포의 제한적인 경우라고 주장하며 , 여기서 MMM 은 시행 횟수입니다. 질문 1 : 그 주장을 직관적으로 이해할 수있는 방법은 무엇입니까? 질문 2 : 왜 MMM 최대 한계가 M 입니까 !M NM!N!(M−N)!M!N!(M−N)!\frac{M!}{N!(M-N)!} 과 …



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변수 중 하나가 범주 형인 경우 상관 관계가 그다지 유용하지 않은 이유는 무엇입니까?
이것은 약간의 직감 ​​검사입니다.이 개념을 오해하고 있는지, 어떤 식으로인지 이해하도록 도와주세요. 상관 관계에 대한 기능적 이해가 있지만 기능 이해의 배후에있는 원칙을 자신있게 설명 할 수있는 약간의 이해가 필요합니다. 내가 이해하는 바와 같이, 통계적 상관 관계는 (보다 일반적인 용어 사용과는 달리) 두 가지 연속 변수 와 변수 가 비슷한 방식으로 상승 …

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MLE의 바이어스는 분산보다 어떤 모델에 더 빠릅니까?
θ^θ^\hat\thetaθ∗θ∗\theta^*nnn∥θ^−θ∗∥‖θ^−θ∗‖\lVert\hat\theta-\theta^*\rVert 전형적 감소로서O(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt n). 삼각형의 불평등과 기대의 속성을 사용하면,이 오류 비율이 그 "편견"모두 의미 것을 보여주기 위해 가능∥Eθ^−θ∗∥‖Eθ^−θ∗‖\lVert \mathbb E\hat\theta - \theta^*\rVert와 "편차"∥Eθ^−θ^∥‖Eθ^−θ^‖\lVert \mathbb E\hat\theta - \hat\theta\rVert같은에서 감소O(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt{n})요율. 물론 모델이 더 빠른 속도로 축소되는 바이어스를 가질 수 있습니다. 많은 모형 (예 : 최소 최소 제곱 회귀)은 편향이 없습니다. 나는 O …

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공분산이 0과 같은가 이항 랜덤 변수에 대한 독립성을 의미합니까?
만약 XXX 와 YYY 있습니다 나는 것을 보여줄 수있는 방법 만이 개 가능한 상태를 취할 수있는 두 개의 확률 변수, Cov(X,Y)=0Cov(X,Y)=0Cov(X,Y) = 0 독립을 의미? Cov(X,Y)=0Cov(X,Y)=0Cov(X,Y) = 0 이 독립성을 의미하지 않는 날에 배운 것에 반하는 이런 종류의 ... 힌트는 가능한 상태로 111 과 000 으로 시작하여 거기에서 일반화한다고 말합니다. …

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관측치가 1 인 랜덤 효과는 일반 선형 혼합 모형에 어떤 영향을 줍니까?
임의 효과로 사용하려는 변수에 일부 수준에 대한 단일 관측치 만있는 데이터 세트가 있습니다. 이전 질문에 대한 답변을 바탕으로 원칙적으로 이것이 좋을 수 있다는 것을 모았습니다. 관측치가 1 개인 피사체에 혼합 모델을 적용 할 수 있습니까? 무작위 절편 모델-대상 당 하나의 측정 그러나 두 번째 링크에서 첫 번째 답변은 다음과 같습니다. …

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극단적 인 값에 의존하는 (거의) 독립 변수의 예는 무엇입니까?
나는이 무작위 변수의 예를 찾고 있어요 XXX , YYY 그러한 |cor(X,Y)|≈0|cor(X,Y)|≈0\newcommand{\cor}{{\rm cor}}|\cor(X,Y)| \approx 0 그러나 분포의 꼬리 부분을 고려할 때, 그것들은 높은 상관 관계가 있습니다. (꼬리가 선형 적이 지 않을 수 있기 때문에 꼬리에 대해 '상관'/ '상관'을 피하려고합니다.) 아마 이것을 사용하십시오 : |cor(X′,Y′)|≫0|cor(X′,Y′)|≫0|\cor(X', Y')| \gg 0 여기서 IS 조건에 의 …

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