통계 및 빅 데이터

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Orange Canvas를 사용하고 있으며 산점도를 생성했습니다. 연속 변수를 지터 할 가능성이 있지만 왜 그렇게하는지 모르겠습니다. 지 터링의 아이디어는 무엇입니까?

12 data-visualization scatterplot

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일 변량의 점 집합의 직교 다항식은 내적과 쌍별 상관이 0 인 방식으로 해당 점에 값을 생성하는 다항식입니다. R은 함수 poly로 직교 다항식을 생성 할 수 있습니다 . 동일한 함수에는 다변량 점 세트에서 직교 다항식을 생성하는 변형 폴리 옴이 있습니다. 어쨌든 결과 다항식은 쌍으로 0의 상관 관계가 있다는 점에서 직교하지 않습니다. …

12 r multiple-regression polynomial orthogonal

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파레토 / nbd 모델을 개념적으로 이해할 수 있습니까?

Pareto / NBD 모델을 사용하는 BTYD 패키지를 사용하여 고객이 언제 돌아올 지 예측하는 방법을 배우고 있습니다. 그러나이 모델에 대한 모든 문헌은 수학으로 가득 차 있으며이 모델의 작동에 대한 단순 / 개념적 설명이없는 것으로 보입니다. 비 수학자를위한 파레토 / NBD 모델을 이해할 수 있습니까? 나는 Fader 에 의해이 유명한 논문을 겪었다 …

12 distributions gamma-distribution marketing pareto

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무언가가 좋은 잦은 속성을 갖는 것은 무엇을 의미합니까?

나는 종종이 문구를 들었지만 그것이 무엇을 의미하는지 완전히 이해하지는 못했다. '좋은 잦은 속성'이라는 문구는 현재 Google에서 약 2750 개의 조회수, Scholar.google.com 에서 536 개, stats.stackexchange.com에서 4 개를 기록했습니다 . 나는 명확한 정의에 발견 된 가장 가까운 것은에서 오는 마지막 슬라이드 에서 이 스탠포드 대학 발표 하는 상태, 95 % 신뢰 …

12 bayesian terminology frequentist

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모든 비 고정 시리즈는 디 퍼런 싱을 통해 고정 시리즈로 변환 가능

차이를 적용하여 모든 고정식 시계열을 고정식 시계열로 변환 할 수 있습니까? 또한 차등 차수를 적용 할 순서를 어떻게 결정합니까? 간격 1,2 ... n과의 차이 만 있고 결과 시리즈가 정지인지 확인하기 위해 매번 정지의 단위 루트 테스트를 수행합니까?

12 time-series stationarity

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거리 차이의 통계적 유의성

2 차원 그리드에 3000 개가 넘는 벡터가 있고 대략 균일 한 이산 분포가 있습니다. 일부 벡터 쌍은 특정 조건을 충족합니다. 참고 : 조건은 개별 벡터가 아닌 벡터 쌍 에만 적용됩니다 . 약 1500 개 쌍의 목록이 있습니다. 그룹 1이라고합시다. 그룹 2는 다른 모든 벡터 쌍을 포함합니다. 그룹 1에서 한 쌍의 …

12 statistical-significance t-test sample-size spatial distance

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수렴 속도가 빠르기 때문에

내가 가지고 있다고 가정하자 IID하고 내가하는 가설 테스트를 수행 할 μ는 0입니다 내가 큰 N이와 중심 극한 정리를 사용할 수 있습니다 가정하자. 또한 μ 2 가 0 이라는 테스트를 수행 할 수 있는데, μ 가 0 이라는 테스트와 동등해야 합니다. 또한 n ( ˉ X 2 − 0 ) 은 …

12 hypothesis-testing convergence delta-method

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수치 적분이 너무 비싸다는 것은 무엇을 의미합니까?

베이지안 추론에 대해 읽었으며 "마진 우도의 수치 적분이 너무 비싸다"라는 문구를 발견했습니다. 나는 수학에 대한 배경 지식이 없으며 여기서 비싼 것이 무엇을 정확히 의미 하는지 궁금 했습니다. 계산 능력 측면에서 보입니까, 아니면 더 많은 것이 있습니까?

12 bayesian numerical-integration variational-bayes approximate-inference

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"계수 비율"과 "연속 비율"의 차이점은 무엇입니까?

다른 질문 에 대한 의견에서 , 논의중인 주제가 "계수 비율"또는 "연속 비율"인지에 대한 설명이 요구되었고, 후속 조치는 그 차이가 중요한 정보 (물류 / 이항 대 베타 회귀에 대한 주제)임을 나타냈다. 이 둘의 차이점은 무엇이며 차이점은 어디에 있습니까? "비율"로 작업 할 때와 "연속 비율"로 작업 할 때 명심해야 할 중요한 사항은 …

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부트 스트랩 필터 / 입자 필터 알고리즘 (이해)

부트 스트랩 필터의 작동 방식에 대한 이해가 부족합니다. 나는 대략 개념을 알고 있지만 특정 세부 사항을 파악하지 못합니다. 이 질문은 혼란을 없애기위한 것입니다. 여기에서는 doucet의 참조 에서이 인기있는 필터 알고리즘을 사용합니다 (지금까지 이것이 가장 쉬운 참조라고 생각합니다). 먼저 알려진 문제와 알려지지 않은 배포판을 이해하는 것이 문제입니다. 이것들은 나의 질문입니다 : …

12 particle-filter

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신경 아키텍처 : 데이터 정보 자동 설계

신경망의 최근 진보는 점점 더 복잡 해지는 디자인 복잡성을 특징으로하는 일련의 새로운 아키텍처로 요약된다. LeNet5 (1994)에서 AlexNet (2012), Overfeat (2013) 및 GoogleLeNet / Inception (2014) 등 ... 머신이 데이터에 따라 어떤 아키텍처를 사용할지 결정 / 설계하게하려는 시도가 있습니까?

12 neural-networks deep-learning

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MCMC; 우리는 후부에서``순수 ''하고``충분히 큰 ''샘플을 가질 수 있습니까? 그렇지 않은 경우 어떻게 작동합니까?

이 글을 참고하세요 : Markov Chain Monte Carlo (MCMC)를 평신도에게 어떻게 설명 하시겠습니까? . Markov 체인과 Monte Carlo의 조합임을 알 수 있습니다. Markov 체인은 불변 제한 분포로 후방과 함께 생성 된 다음 Monte Carlo 추첨 (종속)이 제한 분포 (= 후부)에서 만들어집니다. 단계 후에 우리는 제한 분포 Π (*)에 있다고 가정합니다 …

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표본 추출 할 수없는 일 변량 분포가 있습니까?

우리는 일 변량 분포 (역변환, 수락-거부, 메트로폴리스-해 스팅 등)에서 랜덤 생성을위한 다양한 방법을 가지고 있으며 문자 그대로 유효한 분포에서 샘플링 할 수있는 것 같습니다. 랜덤 생성이 불가능한 일 변량 분포의 예를 제공 할 수 있습니까? 불가능한 예는 존재하지 않는 것 같아요 (?). "불가능"이라는 말은 계산 이 매우 비싼 경우를 의미한다고 …

12 distributions simulation random-generation mgf philosophical

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민간 부문 통계학자는 인과 관계를 결정하려고 노력합니까?

학계 경제학자들은 종종 인과 관계를 결정하는 데 관심이 있습니다. 내가 듣는 모든 민간 부문 통계 / 데이터 과학 직업은 단지 예측 모델만을 찾고있는 것 같습니다. 민간 부문 (또는 정부 일자리)에 인과 관계를 연구하는 일자리가 있습니까?

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비선형 혼합 모형 (nlme) 예측에 대한 신뢰 구간

비선형 혼합 nlme모형 의 예측에 대한 95 % 신뢰 구간을 얻고 싶습니다 . 아무것도 표준 내에서이 작업을 수행하기 위해 제공되기 때문에 nlme, 나는 "인구 예측 간격"의 방법을 사용하는 것이 올바른 것처럼, 궁금 모델의 맥락에서 벤 Bolker의 책 장에 설명 된 최대 우도에 맞게 의 아이디어를 기반으로, 적합 모형의 분산 공분산 …

12 r mixed-model confidence-interval lme4-nlme