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플레이어가 "통계 학자처럼 생각"하게하는 게임이 있습니까? 예를 들어, 라이트 봇 을 사용하면 "프로그래머처럼 생각할 수 있습니다"(기본적으로). 엔터테인먼트 또는 교육용으로 설계된 게임이 있습니까? 상관 관계, p- 값, 최소 제곱, 분산, 다른 종류의 확률 분포, 평균으로의 회귀와 같은 기본 개념에 익숙해 지도록 도와줍니다 ... 한 가지 예는 이 상관 관계 추측 게임 …

41 teaching  games  application 

2019 년 2 월 25 일에 나온 로이터 기사 의이 메시지 는 현재 뉴스 전체에 있습니다. 인공 지구 온난화에 대한 증거는 '골드 표준'을 명중 [과학자] 지구의 표면에서 인간의 활동이 열을 높이고 있다는 확신은“5 시그마”수준에 도달했다는 통계적 지표는 백만 분의 1의 확률 만있을 경우 신호가 나타날 수 있음을 의미합니다 온난화가 없습니다. …

35 p-value  intuition  application  communication  climate 

통계에 관심을 갖고있는 대학원생입니다. 나는 자료 전체를 좋아하지만 때로는 실생활에서의 응용에 대해 생각하기가 어렵다. 특히, 내 질문은 일반적으로 사용되는 통계 분포 (정상-베타 감마 등)에 관한 것입니다. 어떤 경우에는 분포를 아주 좋게 만드는 특정 속성을 얻습니다-예를 들어 지수가없는 메모리리스 속성. 그러나 다른 많은 경우에는 교과서에서 볼 수있는 공통 배포판의 중요성과 적용 …

28 normal-distribution  references  gamma-distribution  beta-distribution  application 

재미 있고 유익한 정보를 얻을 수있는 통계 적용 에 대해 설명하는 좋은 논문은 무엇입니까 ? 명확히하기 위해, 나는 실제로 새로운 통계 방법을 설명하는 논문 (예를 들어, 최소 각도 회귀 논문)을 찾는 것이 아니라 실제 문제를 해결하는 방법을 설명하는 논문을 찾고 있습니다. 예를 들어, 내가보고있는 것에 맞는 한 종이는 두 번째 …

28 references  application 

나는 대학에서 몇 가지 통계 과정을 밟았지만 내 교육은 이론이 매우 중요하다는 것을 알았습니다. Applied Statistics (응용 통계) (졸업 수준)에 추천하거나 경험이 풍부한 텍스트가 있는지 궁금합니다.

23 regression  references  modeling  experiment-design  application 

정밀도는 다음과 같이 정의됩니다. p = true positives / (true positives + false positives) 로, 즉를 정확 true positives하고 false positives, 정밀도가 한 접근 방식 0? 리콜에 대한 동일한 질문 : r = true positives / (true positives + false negatives) 현재이 값을 계산 해야하는 통계 테스트를 구현 중이며 때로는 …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

나는 James-Stein 수축에 대한 아이디어를 얻었습니다 (즉, 독립적 인 법선으로 구성된 벡터에 대한 단일 관찰의 비선형 함수는 랜덤 변수의 수단을 더 잘 추정 할 수 있습니다. 여기서 '더 나은'은 제곱 오차로 측정됩니다) ). 그러나 응용 작업에서 본 적이 없습니다. 분명히 나는 ​​충분히 읽지 못했습니다. James-Stein이 적용된 환경에서 추정을 개선 한 …

15 estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

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15 machine-learning  classification  application 

Markov chain Monte Carlo (MCMC)의 다양한 응용 분야에 대한 좋은 요약 (리뷰, 서적)이 있습니까? 나는 본 적이 연습에 마르코프 체인 몬테 카를로을 하지만,이 책은 좀 오래된 것 같습니다. 머신 리닝, 컴퓨터 비전 및 컴퓨터 생물학과 같은 영역에서 MCMC의 다양한 응용 프로그램에 대한 추가 업데이트 책이 있습니까?

14 machine-learning  mcmc  inference  references  application 

나는 이 사이트에 읽어 분명히 키 넥트가 사용하는 임의 숲 알고리즘 어떤 방법으로 기계 학습을 위해. 누구나 임의의 숲을 사용하는 방법과 접근 방식을 설명 할 수 있습니까?

13 machine-learning  random-forest  application 

ML 과정을 이미 수강했지만 지금은 직장에서 ML 관련 프로젝트를 진행하고 있기 때문에 실제로 적용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있습니다. 나는 내가하고있는 일이 이전에 연구 / 다루어졌지만 확실하지는 않지만 특정 주제를 찾을 수는 없습니다. 온라인에서 찾은 모든 머신 러닝 예제는 매우 간단합니다 (예 : Python에서 KMeans 모델을 사용하고 예측을 보는 방법). …

11 machine-learning  references  train  application 

예 : 직업 설명에 "영국의 Java Senior Engineer"문장이 있습니다. 나는 2 개 종류로 예측하는 깊은 학습 모델을 사용하려면 : English 와 IT jobs. 기존 분류 모델을 사용하는 경우 softmax마지막 레이어에서 함수가있는 레이블 하나만 예측할 수 있습니다 . 따라서 두 모델 신경망을 사용하여 두 범주 모두에서 "예"/ "아니오"를 예측할 수 있지만 …

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