통계 및 빅 데이터

두 줄이 (거의) 평행인지 이해하는 방법이 있습니까? 선형 회귀에서 생성 된 두 개의 선이 있으며 평행한지 이해하고 싶습니다. 다시 말해, 나는이 두 선의 경사를 다르게하고 싶습니다. 이것을 계산하는 R 함수가 있습니까? 편집 : ... 그리고 어떻게 선형 회귀선의 경사 (도)를 얻을 수 있습니까?

12 r  regression  interaction  linear-model 

체스 플레이어가 그랜드 마스터 타이틀을 획득 할 수있는 막내 나이가 1950 년대 이래로 상당히 감소한 것으로 알려져 있으며, 현재 15 세 생일 전에 그랜드 마스터가 된 사람은 거의 30 명입니다 . 그러나 Chess Stack Exchange에 질문 이 있는데, 그랜드 마스터가되기위한 평균 연령은 얼마입니까? . 어떤 사람은 자신이 그랜드 마스터의 6 …

11 survival  bias  population  censoring  subset 

딥 러닝을 사용하여 얼굴 / 비 얼굴 이진 감지를 훈련하고 싶습니다. 어떤 손실을 사용해야합니까? SigmoidCrossEntropyLoss 또는 Hinge-loss 라고 생각합니다 . 맞습니까?하지만 softmax를 사용해야하지만 클래스가 두 개인 지 궁금합니다.

11 deep-learning  loss-functions  computer-vision  conv-neural-network 

우리는 두 가지 변수를 측정했으며 산점도는 여러 개의 "선형"모델을 제안하는 것 같습니다. 해당 모델을 증류하는 방법이 있습니까? 다른 독립 변수를 식별하는 것은 어려운 것으로 판명되었습니다. 두 변수는 크게 왼쪽으로 치우쳐 있습니다 (소수쪽으로). 이것은 우리 도메인에서 예상되는 분포입니다. 점의 강도는 이 에서 데이터 포인트의 양 ( 스케일)을 나타냅니다 . < x …

11 linear-model  scatterplot 

어느 쪽이든 R 문서는 그다지 밝지 않습니다. 이 링크 에서 얻을 수있는 것은 둘 중 하나를 사용하는 것이 좋습니다. 내가 얻지 못하는 것은 왜 그들이 평등하지 않은지입니다. 사실 : R의 단계적 회귀 함수는를 step()사용합니다 extractAIC(). 흥미롭게도 R의 'mtcars'데이터 세트 에서 lm()모델과 glm()'null'모델 (인터셉트 만)을 실행하면 AIC및에 대한 결과가 다릅니다 extractAIC(). …

11 r  regression  aic  stepwise-regression 

다음과 같은 방정식으로 R의 다중 선형 회귀를 추정하려고합니다. regr <- lm(rate ~ constant + askings + questions + 0) 질문과 질문은으로 구성된 분기 별 데이터 시계열입니다 askings <- ts(...). 문제는 이제 자기 상관 잔차가 있다는 것입니다. gls 함수를 사용하여 회귀를 맞추는 것이 가능하다는 것을 알고 있지만 gls 함수에서 구현 해야하는 …

11 r  time-series  multiple-regression  autocorrelation  residuals 

모수와 통계의 정의는 거의 일치합니다. 모수와 통계는 주어진 연구에 대한 모집단과 표본의 수치 특성 또는 수치 요약입니다. 나는 이것이 일반적인 사용법이라고 생각하지 않지만 ... 모집단 크기 매개 변수로 간주 할 수 있습니까? 표본 크기 통계량으로 간주 할 수 있습니까?NNNnnn 결국, 모집단 또는 표본의 크기는 모집단 또는 표본의 수치 요약 또는 …

11 terminology  definition 

저는 PMT Education이 작성한 생물 통계학에 대한 메모 를 읽고 있으며 2.7 절에서 다음 문장을 확인합니다. 50 번째 백분위 수로 태어난 아기는 50 %보다 무겁습니다. 25 번째 백분위 수로 태어난 아기는 75 %보다 무겁습니다. 75 번째 백분위 수로 태어난 아기는 25 %보다 무겁습니다. 그러나 아시다시피 25 번째 백분위 수로 태어난 …

11 mathematical-statistics  quantiles  definition 

딥 러닝에 관한 Goodfellow (2016)의 저서에서 그는 L2 정규화 ( https://www.deeplearningbook.org/contents/regularization.html 247 쪽) 의 조기 중지와 동등한 내용에 대해 이야기했습니다 . 비용 함수 의 2 차 근사값 은 다음과 같습니다.jjj 제이^( θ ) = J( 승※) + 12( w − w※)티H( w − w※)J^(θ)=J(w∗)+12(w−w∗)TH(w−w∗)\hat{J}(\theta)=J(w^*)+\frac{1}{2}(w-w^*)^TH(w-w^*) 여기서 는 헤 시안 행렬입니다 (식 …

11 neural-networks  deep-learning  loss-functions  derivative 

회귀 계수의 표준 오차를 계산할 때 설계 행렬 의 무작위성을 고려하지 않습니다 . 예를 들어 OLS에서는 를엑스XXvar ( β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta})var ( ( X티엑스)− 1엑스티와이) = σ2( X티엑스)− 1var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) = \sigma^2(X^TX)^{-1} 경우 무작위로 간주되었다, 총 분산의 법은 어떤 의미에서의 분산의 추가 기여를 요구할 것 뿐만 아니라. 즉엑스XX엑스XX var ( β^) = var …

11 regression  probability  variance  inference 

Bayes Factor (BF)를 이해하려고합니다. 나는 그것들이 2 가설의 우도 비와 같다고 생각합니다. 따라서 BF가 5이면 H1이 H0보다 5 배 더 높습니다. 3-10의 값은 중간 정도의 증거를 나타내고> 10은 강한 증거를 나타냅니다. 그러나 P- 값의 경우 일반적으로 0.05가 컷오프로 간주됩니다. 이 P 값에서, H1 / HO 가능성 비율은 약 95/5 또는 …

11 hypothesis-testing  bayesian  p-value  bayes-factors 

추정 할 모델 매개 변수 고려할 때 데이터 의 확률에 대한 가능성 함수 이 있습니다. 모수에 대해 사전에 평평하다고 가정하면, 그 가능성은 사후 확률에 비례합니다. 이 확률을 샘플링하기 위해 MCMC 방법을 사용합니다.L (일| θ)엘(디|θ)\mathcal{L}(d | \theta)디디dθ ∈ R엔θ∈아르 자형엔\theta \in \mathbf{R}^N 결과 수렴 체인을 살펴보면 최대 가능성 매개 변수가 사후 …

11 bayesian  maximum-likelihood  optimization  inference  mcmc 

정규 분포는 CLT를 배우기 전까지는 직관적이지 않은 것으로 보입니다. 이는 CLT가 실제 생활에서 왜 널리 퍼져 있는지를 설명합니다. 그러나 그것은 어느 정도의“자연적인”분포로 발생 하는가?

11 normal-distribution  central-limit-theorem 

배경 : 나는 사회 심리학 박사 학위를 받았는데, 이론적 통계와 수학은 정량적 교과 과정에서 거의 다루지 않았습니다. 저학년과 대학원을 통해, 나는 "고전적인"빈번한 틀을 통해 (사회 과학 분야의 많은 사람들과 마찬가지로) 배웠습니다. 지금, 나는 또한 R을 사랑하고 방법의 일을하게되었는지 확인하기 위해 시뮬레이션 방법을 사용하여 방법을수학 증거보다 더 의미가 있습니다 (다시 : …

11 probability  bayesian  simulation  monte-carlo  frequentist 

만약 유니폼 , 및 빈 , 다음의 사후 평균 주어진다 .p∼p∼p \sim(0,1)(0,1)(0,1)X∼X∼X \sim(n,p)(n,p)(n, p)pppX+1n+2X+1n+2\frac{X+1}{n+2} 이 견적의 일반적인 이름이 있습니까? 나는 그것이 많은 사람들의 문제를 해결한다는 것을 발견했고 사람들에게 참조를 지적하고 싶지만 그것에 대한 올바른 이름을 찾지 못했습니다. 통계 101 서적에서 "+ 1 / + 2 추정기"라고 불리는 것을 막연하게 기억합니다. …

11 bayesian  terminology  laplace-smoothing