«definition» 태그된 질문

"조건부 확률"과 "가능성"에 관한 간단한 질문이 있습니다. (나는 이미이 질문을 조사했다 여기 지만 아무 소용에.) Wikipedia 페이지에서 시작합니다 . 그들은 이렇게 말합니다. 가능성 파라미터 값들의 세트는 , 소정의 결과 이며, 이러한 파라미터 값 주어진 이러한 관찰 결과의 확률 같다θθ\thetaxxx L(θ∣x)=P(x∣θ)L(θ∣x)=P(x∣θ)\mathcal{L}(\theta \mid x) = P(x \mid \theta) 큰! 따라서 영어, I …

26 probability  bayesian  conditional-probability  likelihood  definition 

에서 통계적 추론 , 문제 9.6b하는 "최고 밀도 지역 (HDR)는"언급한다. 그러나이 책에서이 용어의 정의를 찾지 못했습니다. 유사한 용어는 HPD (Highest Posterior Density)입니다. 그러나 9.6b는 이전에 대해 언급하지 않았기 때문에이 맥락에 맞지 않습니다. 그리고 제안 된 솔루션 에서 "명확하게 는 HDR"이라고 말합니다.c ( y)c(y)c(y) 아니면 HDR이 PDF의 모드를 포함하는 영역입니까? 최고 …

23 confidence-interval  estimation  definition  credible-interval  highest-density-region 

선형 회귀 분석의 맥락에서 편견의 개념을 이해하기 위해 고심하고 있습니다. 바이어스의 수학적 정의는 무엇입니까? 정확히 무엇이 바이어스되고 왜 / 어떻게? 예시적인 예?

21 regression  terminology  bias  definition 

고전 통계에서, 데이터 세트 의 통계량 는 매개 변수 대해 완전하도록 정의 정의가 비 편향 추정량 을 형성하는 것은 불가능하다 . 즉, 모든 대해 을 갖는 유일한 방법 은 가 거의 이되도록하는 것입니다.TTTy1,…,yny1,…,yny_1, \ldots, y_nθθ\theta000Eh(T(y))=0Eh(T(y))=0E h(T (y )) = 0θθ\thetahhh000 이것 뒤에 직관이 있습니까? 이것을 정의하는 다소 기계적인 방법 인 …

21 mathematical-statistics  intuition  unbiased-estimator  definition  complete-statistics 

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 

정규 분포에는 mean 와 variance 두 매개 변수가 있습니다 . Pattern Recognition and Machine Learning 서적에서 갑자기 오류 함수의 정규화 용어에 하이퍼 파라미터 가 나타납니다 .μμ\muσ2σ2\sigma^2λλ\lambda 하이퍼 파라미터 란 무엇입니까? 왜 그렇게 지명 되었습니까? 그리고 그것들은 일반적으로 매개 변수와 직관적으로 어떻게 다른가요?

19 terminology  definition  parameterization  hyperparameter 

저자가 최대 가능성 추정에 대한 토론에서 베이 즈 정리에 이르는 논문을 읽고 있습니다. 우연한 예로, 이항 분포로 시작합니다. p ( x | n , θ ) = ( n엑스) θ엑스( 1 − θ )n - xp(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,\theta) = \binom{n}{x}\theta^x(1-\theta)^{n-x} 그런 다음 양쪽에 기록하십시오 ℓ ( θ | x , n ) …

19 bayesian  likelihood  definition  philosophical 

대칭 분포의 정의는 무엇입니까? 누군가 와 가 같은 분포를 가진 경우에만 임의의 변수 X엑스X 가 대칭 분포에서 나온다고 나에게 말했습니다 . 그러나 나는이 정의가 부분적으로 사실이라고 생각합니다. 및 과 같은 반례를 제시 할 수 있기 입니다. 분명히, 그것은 대칭 분포를 가지고 있지만 와 는 다른 분포를 가지고 있습니다! 내가 맞아? …

19 distributions  definition  symmetry 

가 설계 행렬 데이터 투영의 분산을 최대화하는 벡터 라고 가정 합니다.유uu엑스XX 이제, 를 데이터의 (제 1) 주요 구성 요소로 지칭하는 재료를 보았습니다 . 이는 또한 고유 값이 가장 큰 고유 벡터입니다.유uu 그러나 데이터의 주요 구성 요소가 것을 보았습니다 .엑스유XuX u 분명히 와 는 다른 것입니다. 누구든지 여기에서 나를 도울 수 …

18 pca  terminology  definition 

"오류 한계"가 "표준 오류"와 동일합니까? 차이점을 설명하는 간단한 예가 좋습니다!

18 definition 

일반적으로 E ( X | Y )E(X|Y)E(X|Y) 와 E ( X | Y = y )의 차이점은 무엇입니까 E(X|Y=y)E(X|Y=y)? 이전은 y의 함수 yy이고 후자는 x의 함수 xx입니까? 너무 혼란 스럽습니다 ..

18 conditional-expectation  notation  definition 

저는 지금 첫 통계 과정을 수강하는 학생입니다. "테스트 통계"라는 용어로 혼동됩니다. 다음 (나는 일부 교과서에서 이것을 보았습니다)에서 는 특정 샘플에서 계산 된 특정 값 인 것 같습니다. tttt=x¯¯¯−μ0s/n−−√t=x¯−μ0s/n t=\frac{\overline{x} - \mu_0}{s / \sqrt{n}} 그러나 다음 (다른 교과서에서 이것을 보았습니다)에서 는 임의 변수 인 것 같습니다. TTTT=X¯¯¯¯−μ0S/n−−√T=X¯−μ0S/n T=\frac{\overline{X} - \mu_0}{S / …

17 hypothesis-testing  t-test  random-variable  definition 

지도 학습의 정의는 강화 된 학습 의 하위 집합 인 것 같습니다 (환경의 다른 정보와는 대조적으로) 레이블이 지정된 데이터를 기반으로하는 특정 유형의 보상 기능이 있습니다. 이것이 정확한 묘사입니까?

16 machine-learning  terminology  reinforcement-learning  supervised-learning  definition 

필자의 작업에서 개인이 데이터 세트의 "평균"값을 참조 할 때 일반적으로 산술 평균 (예 : "평균"또는 "예상 값")을 나타냅니다. 기하 평균을 제공하면 사람들은 "평균"의 정의가 미리 알려져 있기 때문에 내가 저리거나 도움이되지 않는다고 생각할 것입니다. 데이터 세트의 "중앙"에 대한 여러 정의가 있는지 확인하려고합니다. 예를 들어, 짝수 개의 요소가있는 데이터 세트의 중앙값을 …

16 median  definition 

신경 네트워크 문헌에서 종종 "tensor"라는 단어가 있습니다. 벡터와 다른가요? 그리고 매트릭스에서? 정의를 명확히하는 구체적인 예가 있습니까? 나는 그 정의에 대해 약간 혼란 스럽다. Wikipedia는 도움이되지 않으며 때로는 정의가 사용 된 특정 기계 학습 환경 (TensorFlow, Caffee, Theano)에 달려 있다는 인상을 받았습니다.

16 neural-networks  terminology  definition  tensor