수학에는 유명한 밀레니엄 문제 (및 역사적으로 힐버트의 23 )가 있으며, 필드의 방향을 결정하는 데 도움이되는 질문이 있습니다. 그래도 리만 가설과 P 대 NP의 통계가 무엇인지 전혀 알지 못합니다. 통계에서 가장 중요한 공개 질문은 무엇입니까? 추가를 위해 편집 : 내가 찾고있는 대답의 일반적인 정신 (특별하지는 않지만)의 예로서, David Donoho의 "Hilbert 's …
릿지 회귀 계수 추정치 β R은 을 최소화 값인β^아르 자형β^R\hat{\beta}^R RSS + λ ∑j = 1피β2제이.RSS+λ∑j=1pβj2. \text{RSS} + \lambda \sum_{j=1}^p\beta_j^2. 내 질문은 : 경우 , 우리는 표현이 위의 일반적인 RSS로 줄일 것을 알 수있다. 만약 λ → ∞ 라면 ? 계수의 동작에 대한 교과서 설명을 이해하지 못합니다.λ = 0λ=0\lambda = …
분산을 계산하는 공식 은 분모에 이 있습니다.( n - 1 )(n−1)(n-1) 에스2= ∑엔나는 = 1( x나는− x¯)2n - 1s2=∑i=1N(xi−x¯)2n−1s^2 = \frac{\sum_{i=1}^N (x_i - \bar{x})^2}{n-1} 나는 항상 이유를 궁금해했다. 그러나 "왜"에 대한 몇 가지 좋은 비디오를 읽고 보는 것은 이 인구 분산의 좋은 편견이 아닌 것 같습니다 . 반면 N 과소 …
통계의 세계는 잦은 사람들과 베이지안으로 나뉘어져 있습니다. 요즘에는 모두가 조금씩하는 것처럼 보입니다. 어떻게 이럴 수있어? 다른 접근 방식이 다른 문제에 적합하다면 왜 통계의 창시자가 이것을 보지 못했습니까? 또는, Frequentists가 토론에서 이기고 진정한 주관적인 베이지안이 의사 결정 이론으로 넘어 갔습니까?
통계 테스트에 대한 가장 광범위한 접근 방식은 두 가지 접근 방식, 즉 Fisher와 Neyman-Pearson의 접근 방식 사이에서 "하이브리드"라는 특정 사고 방식이 있습니다. 이 두 가지 접근법은 "호환되지 않는다"고 주장하기 때문에 결과 "하이브리드"는 "일관되지 않은 혼란"이다. 아래에 참고 문헌과 인용문을 제공 하겠지만 통계적 가설 검정 에 대한 위키피디아 기사에 그 내용에 …
Friedman-Hastie-Tibshirani의 Boosting에 대한 Annals of Statistics 논문과 Freund와 Schapire를 포함한 다른 저자의 동일한 문제에 대한 의견을 여전히 기억합니다. 그 당시 분명히 Boosting은 여러 측면에서 획기적인 것으로 여겨졌습니다. 전산 적으로 실현 가능하고 앙상블 방식으로 훌륭하지만 신비한 성능을 제공합니다. 같은시기에 SVM은 오래된 이론에 기반을 둔 프레임 워크 와 다양한 변형 및 응용 …
약간 왜곡 된 단항 분포의 경우 평균, 중간 및 모드 사이에 다음과 같은 경험적 관계가 있습니다. 이 관계는 어떻습니까 유래?(Mean - Mode)∼3(Mean - Median)(Mean - Mode)∼3(Mean - Median) \text{(Mean - Mode)}\sim 3\,\text{(Mean - Median)} Karl Pearson은이 결론을 내리기 전에 수천 가지의 관계를 구성 했습니까? 아니면이 관계의 논리적 인 추론이 있습니까?
Gradient descent 와 Stochastic gradient descent 의 역사를 이해하려고 합니다 . 그라데이션 하강에 발명 된 코시 1847에 부어 제너럴 메도 라 해상도 데 Systèmes의 디부 방정식 simultanées . pp. 536–538 자세한 내용은 여기를 참조 하십시오 . 그 이후로 기울기 하강 법은 계속 개발되어 왔으며 나는 그들의 역사에 익숙하지 않습니다. 특히 …
이것은 아마도 아마추어 질문 일 수도 있지만 과학자들이 정규 분포 확률 밀도 함수의 모양을 어떻게 얻었습니까? 기본적으로 버그는 누군가에게 정규 분포 데이터의 확률 함수가 종 곡선이 아닌 이등변 삼각형의 모양을 갖는 것이 더 직관적 일 것입니다. 정규 분포 데이터는 모두 종 모양입니까? 실험으로? 아니면 수학적으로 파생 된 것입니까? 결국 우리는 …
뉴스 보도에 따르면 CERN 은 내일 bo 스 보손이 5 증거 로 실험적으로 탐지 되었다고 발표 할 것이라고 밝혔다. 그 기사에 따르면 :σσ\sigma 5 는 CMS와 ATLAS 탐지기에서보고있는 데이터가 단지 랜덤 노이즈가 아니라 확률이 99.99994 % 일뿐 아니라 0.00006 % 일 가능성이 있습니다. 5 는 과학적으로“발견”이라고 공식적으로 표시되는 데 필요한 …