통계 및 빅 데이터

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

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일반 정규 분포에 대한 제안 분포
확률 밀도 함수가 있는 일반 정규 분포 ( wikipedia entry )를 사용하여 식물 분산을 모델링 하고 있습니다. b2aΓ(1/b)e−(da)bb2aΓ(1/b)e−(da)b \frac{b}{2a\Gamma(1/b)} e^{-(\frac{d}{a})^b} 여기서 는 이동 거리, 는 척도 모수, 는 모양 모수입니다. 이동 한 평균 거리는이 분포의 표준 편차로 제공됩니다.dddaaabbb a2Γ(3/b)Γ(1/b)−−−−−−−−√a2Γ(3/b)Γ(1/b) \sqrt{\frac{a^2 \Gamma(3/b)}{\Gamma(1/b)}} 이것은 일 때 지수 모양 , 일 때 가우시안 …
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지수 형 로지스틱 회귀 계수가 "홀수 비율"로 간주되는 이유는 무엇입니까?
로지스틱 회귀는 이벤트의 로그 확률을 일부 예측 변수로 모델링합니다. 즉, log (p / (1-p)) 여기서 p는 결과의 확률입니다. 따라서 일부 변수 (x)에 대한 원시 로지스틱 회귀 계수의 해석은 로그 승산 척도에 있어야합니다. 즉, x = 5의 계수 인 경우 x 대응 자에서 1 단위의 변화가 로그 확률 스케일에서 5 단위로 …
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제한된 (음수가 아닌) 최소 제곱에서 p- 값 계산
나는 Matlab을 사용하여 제한되지 않은 최소 제곱 (일반 최소 제곱)을 수행했으며 계수, 테스트 통계 및 p- 값을 자동으로 출력합니다. 내 질문은 제한된 최소 제곱 (음이 아닌 음의 계수)을 수행하면 테스트 통계없이 p- 값없이 계수 만 출력합니다. 유의성을 확보하기 위해 이러한 값을 계산할 수 있습니까? 소프트웨어에서 직접 사용할 수없는 이유는 무엇입니까?
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뒤에 직관
선형 회귀 분석에서 닫힌 형태의 w는 다음과 같이 쓸 수 있습니다. w^=(XTX)−1XTyw^=(XTX)−1XTy\hat{w}=(X^TX)^{-1}X^Ty 이 방정식에서 의 역할을 직관적으로 설명 할 수 있습니까?(XTX)−1(XTX)−1(X^TX)^{-1}
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낚시 문제
오전 8 시부 터 오후 8 시까 지 인근 호수에서 낚시를한다고 가정 해 봅시다. 남획으로 인해 하루에 한 마리의 물고기 만 잡을 수 있다는 법률이 제정되었습니다. 물고기를 잡을 때 물고기를 유지하거나 (물고기와 함께 집으로 돌아가서) 다시 호수로 던져 낚시를 계속할 수 있습니다 (하지만 나중에 작은 물고기로 정착하거나 전혀 물고기가없는 위험). …
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법선 가우스 벡터의 선형 변환
다음 진술을 증명하는 데 어려움을 겪고 있습니다. Google에서 찾은 연구 논문에 나와 있습니다. 이 진술을 증명하는 데 도움이 필요합니다! 하자 , 직교 행렬이며, 가우시안이다. 직교 정상적으로 동일한 분포를 갖는 가우스 의 동위 원소 거동 .X=ASX=ASX= ASAAASSSSSS 를 적용한 후 Gaussian 은 어떻습니까?XXXAAASSS
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“데이터 자체를 말하게하라”는 의도는 무엇입니까?
다음 논문을 읽으면서 나는 다음 진술을 보았습니다. 언급 한 바와 같이,“데이터를 스스로 표현하게하려는”벤제 크리 (Benzecri) [1973]의 생각에 따라, 확률 론적 모델에 대한 언급없이 종종 제시된다. (인용은 JP Benzécri. L' analyse des données에서 발췌 한 것입니다. Tome II : L' analyse des 서신. Dunod, 1973.) 필자가이 논문을 읽는 방식에서 "데이터 자체를 …
10 eda  quotation 
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주어진 가능성은 무엇입니까 ?
가정 XXX 및 YYY 평균 정상 변량이다 μ=(μ1,μ2)μ=(μ1,μ2)\mu=(\mu_1,\mu_2) 및 공분산 Σ=[σ11σ12σ12σ22]Σ=[σ11σ12σ12σ22]\Sigma = \begin{bmatrix} \sigma_{11} & \sigma_{12} \\ \sigma_{12} & \sigma_{22} \\ \end{bmatrix} . \ Pr \ left (X &lt;Y | \ min \ left (X, Y \ right) \ right) 확률은 Pr(X&lt;Y|min(X,Y))Pr(X&lt;Y|min(X,Y))\Pr\left(X<Y|\min\left(X,Y\right)\right)얼마입니까?
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MAP은 대한 솔루션입니다
내가 건너 온 이 슬라이드 온라인 교육 과정 중 하나 (슬라이드 # 16 &amp; # 17). 강사는 최대 후방 추정치 (MAP)가 실제로 솔루션 인 방법을 설명하려고했습니다 . 여기서 는 참 매개 변수.L(θ)=I[θ≠θ∗]L(θ)=I[θ≠θ∗]L(\theta) = \mathcal{I}[\theta \ne \theta^{*}]θ∗θ∗\theta^{*} 누군가 이것이 어떻게 진행되는지 설명해 주시겠습니까? 편집 : 링크가 끊어 질 경우 슬라이드를 추가했습니다.
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모집단 에서 UMVUE의 존재 및
하자 로부터 인출 랜덤 샘플 수 인구 여기서 .( X1, X2, ⋯ , X엔)(엑스1,엑스2,⋯,엑스엔)(X_1,X_2,\cdots,X_n)엔( θ , θ2)엔(θ,θ2)\mathcal N(\theta,\theta^2)θ∈ Rθ∈아르 자형\theta\in\mathbb R 의 UMVUE를 찾고 있습니다.θθ\theta 의 결합 밀도 는(X1,X2, ⋯ ,X엔)(엑스1,엑스2,⋯,엑스엔)(X_1,X_2,\cdots,X_n) 에프θ( x1, x2, ⋯ , x엔)= ∏나는 = 1엔1θ 2 π−−√특급[ − 12 θ2( x나는− θ )2]= 1( θ …
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부정적인 확률 : 평신도 설명
나는 여기의 대답 에 매우 흥미를 느꼈다 . 부정적인 확률이 무엇을 의미하는지, 그리고 그 적용을 예를 들어 설명하는 평신도 설명을 원합니다. 예를 들어, 이러한 확장 된 확률 측정에 따르면 사건이 확률 -10 %를 갖는 것은 무엇을 의미합니까?
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"Pragmatic"시험 : 무엇입니까?
트위터에서, 시험 론자 스튜어트 니콜스 (Stuart Nicholls)는 최근에 발표 된 연구를 다음과 같이 비판했습니다. Dal-Re의 매우 흥미로운 논문에 더하여 실용적이라는 용어의 사용에 의문을 제기하는 몇 가지 예를 표시합니다. 3 상, 다중 사이트, 이중 맹검, 위약 조절, 병행 암, 용량 증분 무작위 시험을 실제로 '실용적'이라고 부를 수 있습니까? 해당 연구 기사는 …
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랜덤 그래프에서 삼각형 수의 분포 및 분산
고려 에르 도스 - RENYI 랜덤 그래프 G=(V(n),E(p))G=(V(n),E(p))G=(V(n),E(p)) . nnn 개의 정점 세트 VVV 는 V={1,2,…,n}V={1,2,…,n}V = \{1,2,\ldots,n\} 됩니다. 에지 세트 ( EEE 는 랜덤 프로세스에 의해 구성된다. 하자 ppp 확률 수 0&lt;p&lt;10&lt;p&lt;10<p<1 , 순서화하고 각 쌍 {i,j}{i,j}\{i,j\} 정점 ( i≠ji≠ji \neq j )의 에지로 발생 EEE 확률과 ppp 서로 …
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