통계 및 빅 데이터 intuition

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선형 회귀 분석에서 다중 공선 성이 문제인 이유에 대한 직관적 인 설명이 있습니까?

이 위키에서는 다중 공선 성 이 선형 회귀 문제 일 때 발생하는 문제에 대해 설명합니다 . 기본 문제는 다중 공선 성으로 인해 모수 추정값이 불안정하여 종속 변수에 대한 독립 변수의 영향을 평가하기가 매우 어렵다는 것입니다. 내가 문제 뒤에있는 기술적 인 이유를 이해 (반전 할 수 없습니다 , 악조건의 등) 그러나 …

85 regression intuition multicollinearity

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가장 잘 맞는 선은 잘 맞는 것처럼 보이지 않습니다. 왜?

이 Excel 그래프를 살펴보십시오. '상식'의 최적 선은 점의 중심을 가로 지르는 거의 수직선 (수작업으로 빨간색으로 편집)으로 나타납니다. 그러나 Excel에서 결정한 선형 추세선은 대각선 검은 선입니다. Excel이 (사람의 눈에) 잘못된 것으로 보이는 것을 왜 생성 했습니까? 좀 더 직관적 인 것처럼 보이는 (즉, 빨간 선과 같은) 가장 적합한 선을 어떻게 만들 …

82 regression excel intuition

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"변이"를 직관적으로 이해

분산 개념을 누군가에게 설명하는 가장 깨끗하고 쉬운 방법은 무엇입니까? 직관적으로 무엇을 의미합니까? 자녀에게 이것을 설명한다면 어떻게해야할까요? 특히 분산과 위험을 연관시킬 때 분명히 설명하기 어려운 개념입니다. 나는 수학적으로 그것을 이해하고 그렇게 설명 할 수 있습니다. 그러나 실제 현상을 설명 할 때 어떻게 분산을 이해하게하는지, 그리고 그것이 '실제 세계'에 적용 할 수있게하는 …

81 distributions variance standard-deviation inference intuition

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Shannon의 엔트로피에서 로그의 역할은 무엇입니까?

Shannon의 엔트로피 는 각 결과에 대한 확률의 로그에 곱한 각 결과의 확률의 합의 음수입니다. 이 방정식에서 대수는 어떤 목적으로 사용됩니까? 직관적이고 시각적 인 답변 (심층적 인 수학 답변과 반대)에는 보너스 포인트가 제공됩니다!

72 entropy intuition sequence-analysis

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“무작위 변수”란 무엇입니까?

"무작위 변수"라고 할 때 무엇을 의미합니까?

69 mathematical-statistics random-variable intuition definition

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확률 분포의 '순간'에 대한 '순간'은 무엇입니까?

나는 순간이 무엇인지, 어떻게 계산하는지, 고순도 순간을 얻기 위해 순간 생성 기능을 사용하는 방법을 알고 있습니다. 예, 나는 수학을 알고 있습니다. 이제 통계 지식을 업무에 활용해야하므로이 질문을해도 좋을 것이라고 생각했습니다. 몇 년 동안 저를 잔소리하고 다시 대학에서 교수가 답을 알지 못했거나 질문을 기각하지 않았습니다. . 이 경우 "모멘트"라는 단어는 무엇을 …

65 distributions terminology moments intuition

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통계 인터뷰 질문

가장 기본적인 것부터 더 진보 된 것까지 몇 가지 통계 (그리고 가능성이있는 것) 인터뷰 질문을 찾고 있습니다. 답변은 필요하지 않습니다 (이 사이트의 특정 질문에 대한 링크는 잘 작동하지만).

65 intuition careers

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Fisher 정보 및 Cramer-Rao에 대한 직관적 인 설명

Fisher 정보, 그것이 무엇을 측정하고 어떻게 도움이되는지 편안하지 않습니다. 또한 Cramer-Rao와의 관계는 나에게 명백하지 않습니다. 누군가 이러한 개념에 대해 직관적으로 설명해 주시겠습니까?

59 estimation intuition fisher-information

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연속으로 10 개의 머리가 다음 번 던지기의 가능성을 증가 시킵니까?

나는 사실 다음과 같은 가정 공정한 동전을 가정하고, 다음 동전의 기회를 증가하지 않는 동전 던지기 동안 연속 (10 개)의 머리를 점점 꼬리되고 던지기 , 아무리 확률 및 / 또는 통계 용어의 어떤 양의 주위에 던져하지 않습니다 (말장난을 실례합니다). 그것이 사실이라고 가정하면, 나의 질문은 이것입니다 : 어떻게 그 사건에 대해 누군가를 …

57 probability independence intuition games bernoulli-process

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수축이 작동하는 이유는 무엇입니까?

모형 선택의 문제를 해결하기 위해 많은 방법 (LASSO, 능선 회귀 등)이 예측 변수의 계수를 0으로 줄입니다. 왜 이것이 예측 능력을 향상시키는 지에 대한 직관적 인 설명을 찾고 있습니다. 변수의 실제 효과가 실제로 매우 큰 경우, 왜 매개 변수를 축소해도 예측이 더 나 빠지지 않습니까?

55 lasso regularization ridge-regression intuition shrinkage

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PCA가 거리 문제가있는 기하학적 문제에서 선형 대수 문제로 변하는 방법에 대한 직관적 설명은 무엇입니까?

나는 다양한 튜토리얼과 (같은 질문을 포함 PCA에 대해 많이 읽은 이 하나 , 이 하나 , 이 하나 , 그리고 이 일을 ). PCA가 최적화하려는 기하학적 문제는 나에게 분명합니다. PCA는 재구성 (투영) 오류를 최소화하여 첫 번째 주요 구성 요소를 찾으려고합니다. 내가 처음 읽을 때, 나는 선형 회귀와 같은 것을 즉시 …

53 pca optimization linear-algebra intuition

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SVD의 직관은 무엇입니까?

단일 값 분해 (SVD)에 대해 읽었습니다. 거의 모든 교과서에서 주어진 사양으로 행렬을 세 개의 행렬로 분해한다고 언급되어 있습니다. 그러나 행렬을 그러한 형태로 나누는 직관은 무엇입니까? 차원 축소를위한 PCA 및 기타 알고리즘은 알고리즘에 뛰어난 시각화 속성이 있지만 SVD에서는 그렇지 않다는 점에서 직관적입니다.

50 matrix linear-algebra svd intuition

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X와 XY 랜덤 변수 간의 상관 계수가 0.7 인 이유는 무엇입니까?

에서 촬영 의료 연구에 대한 실제 통계 더글러스 알트만은 285 페이지의 글 : ... 두 수량 X와 Y에 대해 X는 XY와 상관됩니다. 실제로, X와 Y가 난수의 표본이더라도 X와 XY의 상관 관계는 0.7이 될 것으로 예상합니다 나는 이것을 R에서 시도했고 그것은 사실 인 것 같다 : x <- rnorm(1000000, 10, 2) …

49 correlation random-variable intuition

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iid 랜덤 변수 란 무엇입니까?

기술이 아닌 사람들에게 iid (독립적이고 동일하게 배포 된)를 어떻게 설명 하시겠습니까?

48 random-variable intuition

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KL (Kullback-Leibler) 분기에 대한 직관

모델 분포 함수가 데이터의 이론적 / 실제 분포와 얼마나 다른지에 따라 KL Divergence의 직관에 대해 배웠습니다. 내가 읽고있는 출처는이 두 분포 사이의 '거리'에 대한 직관적 인 이해가 도움이되지만 두 분포 PPP 와 QQQ 대해 문자 그대로 취해서는 안된다고 말하면서 KL 분기는 PPP 와 QQQ 에서 대칭이 아닙니다 . 마지막 진술을 …

47 distributions distance intuition kullback-leibler

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