통계 및 빅 데이터

Greg가하는 것처럼 누군가를 설명 할 수 있지만 좀 더 자세하게는 임의의 변수가 어떻게 종속 될 수 있지만 공분산이 없는가? 그렉, 여기에 포스터, 원을 사용하는 예제 제공 여기를 . 누군가 여러 단계의 프로세스를 설명하는 일련의 단계를 사용하여이 프로세스를 더 자세히 설명 할 수 있습니까? 또한 심리학의 예를 알고 있다면 관련 개념 …

12 random-variable  covariance  independence 

패키지 의 ur.df()함수를 사용하여 시계열에서 다음 단위 루트 테스트 (Dickey-Fuller)를 실행하고 있습니다 urca. 명령은 다음과 같습니다. summary(ur.df(d.Aus, type = "drift", 6)) 출력은 다음과 같습니다. ############################################### # Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test # ############################################### Test regression drift Call: lm(formula = z.diff ~ z.lag.1 + 1 + z.diff.lag) Residuals: Min 1Q …

12 r  time-series  hypothesis-testing  unit-root 

정규 링크 함수 지( ⋅ )g(⋅)g(\cdot) 는 지수 패밀리의 자연 매개 변수에서 비롯된 것으로 생각했습니다 . 가정 에프( y, θ , ψ ) = exp{ yθ − b ( θ )a ( ψ )− c ( y, ψ ) }f(y,θ,ψ)=exp⁡{yθ−b(θ)a(ψ)−c(y,ψ)} f(y,\theta,\psi)=\exp\left\{\frac{y\theta-b(\theta)}{a(\psi)}-c(y,\psi)\right\} 다음θ = θ ( μ )θ=θ(μ)\theta=\theta(\mu)정규 링크 기능이다. 가라베르누이 …

12 generalized-linear-model  link-function 

방법은 랜덤 변수의 분포를 정의 할 등으로부터 연신 것을 Y를 갖는 상관 ρ 와 X 1 , X (1)는 누적 분포 함수 분포에서 하나의 무승부 F X ( X를 ) ? 와이와이Y와이와이Yρρ\rho엑스1엑스1x_1엑스1엑스1x_1에프엑스( x )에프엑스(엑스)F_{X}(x)

12 distributions  probability  correlation  random-variable  conditional-probability 

우리 모두 알다시피, Stack Exchange는 다양한 주제를 가진 Q & A 사이트 모음입니다. 사용자가 가진 통계를 고려할 때 각 사이트가 서로 독립적이라고 가정하면 다음 사람과 비교하여 자신의 "반올림"을 계산하는 방법은 무엇입니까? 사용해야하는 통계 도구는 무엇입니까? 솔직히 말해서, "웰빙 성"을 수학적으로 정의하는 방법을 잘 모르지만 다음과 같은 특징이 있어야합니다. 모든 것이 …

12 ranking  diversity 

Type II 오류는 H1이 true이지만 H0이 거부되지 않는다는 것을 알고 있습니다. 질문 표준 편차가 알려진 정규 분포와 관련된 유형 II 오류의 확률을 어떻게 계산합니까?

12 probability  power-analysis  type-i-and-ii-errors 

제목으로 다음과 같이 그려야합니다. ggplot 또는 ggplot이 지원되지 않는 경우 다른 패키지를 사용하여 이와 같은 것을 그릴 수 있습니까?

12 r  data-visualization  ggplot2  funnel-plot 

현대적이고 양질의 난수 생성기에 어떤 알고리즘이 사용됩니까?

12 algorithms  random-variable  random-generation 

현재 R에서 다변량 시계열을 부트 스트랩하는 데 다음 프로세스를 사용합니다. 블록 크기 결정- 각 시리즈에 대한 블록 크기를 생성하는 패키지 에서 기능 b.star을 실행하십시오.np 최대 블록 크기 선택 tsboot선택한 블록 크기를 사용하여 모든 시리즈에서 실행 부트 스트랩 출력의 인덱스를 사용하여 다변량 시계열 재구성 누군가가 블록 부트 스트랩의 대안으로 meboot 패키지를 …

12 r  time-series  multivariate-analysis  bootstrap 

최근에 강화 학습에 대해 많은 연구를 해왔습니다. 나는 Sutton & Barto의 강화 학습 : 대부분의 소개 를 따랐다 . Markov 의사 결정 프로세스가 무엇인지, DP (Dynamic Programming), Monte Carlo 및 DP (Temporal Difference) 학습을 사용하여 이러한 문제를 해결하는 방법을 알고 있습니다. 내가 겪고 있는 문제 는 Monte Carlo가 언제 TD- …

12 monte-carlo  reinforcement-learning  temporal-difference 

이 질문은 여기 에서 요청 되었지만 아무도 좋은 대답을하지 못했습니다. 다시 시작하는 것이 좋습니다. 또한 의견 / 질문을 더 추가하고 싶습니다. 첫 번째 질문은 "PLS 경로 모델링"과 "PLS 회귀"의 차이점은 무엇입니까? 좀 더 일반화하기 위해 구조식 모델링 (SEM), 경로 모델링 및 회귀는 무엇입니까? SEM 초점이 응답과 예측 변수 사이의 관계에 …

12 sem  partial-least-squares  path-model 

모든 딥 러닝 모델에 대한 답변이 하나도 없다고 생각합니다. 딥 러닝 모델 중 매개 변수는 무엇이며 비모수는 무엇입니까?

12 neural-networks  deep-learning  nonparametric  parametric 

나는 Richard McElreath 가 쓴 (Re 훌륭한 ) 책 통계적 재검토 에서 13 장 "공분산의 모험"을 읽고 다음과 같은 계층 적 모델을 제시한다. ( R상관 행렬이다) 저자는 LKJcorr상관 관계 매트릭스의 정규화 이전으로 작동하는 약한 정보 이전이라고 설명합니다 . 그런데 왜 그래? LKJcorr분포가 어떤 특성을 가지고있어 상관 행렬에 우선 하기에 좋습니까? …

12 regression  self-study  correlation  prior  hierarchical-bayesian 

표본 크기가 증가함에 따라 p- 값과 ks- 검정 통계가 감소하는 이유는 무엇입니까? 이 Python 코드를 예로 들어 보겠습니다. import numpy as np from scipy.stats import norm, ks_2samp np.random.seed(0) for n in [10, 100, 1000, 10000, 100000, 1000000]: x = norm(0, 4).rvs(n) y = norm(0, 4.1).rvs(n) print ks_2samp(x, y) 결과는 다음과 …

12 python  p-value  goodness-of-fit  intuition  scipy 

최대 우도 추정을 공부하는 동안 최대 우도 추정을 추론하려면 분산을 알아야합니다. 분산을 찾으려면 Cramer의 Rao Lower Bound를 알아야합니다.이 곡선은 곡률에 두 번째 편차가있는 Hessian Matrix와 같습니다. 공분산 행렬과 헤 시안 행렬 간의 관계를 정의하기 위해 혼합되어 있습니다. 질문에 대한 설명을들을 수 있기를 바랍니다. 간단한 예가 이해 될 것이다.

12 machine-learning  mathematical-statistics  maximum-likelihood  data-mining