«intuition» 태그된 질문

나는 완전히 장님이고 프로그래밍 배경에서 왔습니다. 내가하려는 것은 기계 학습을 배우는 것입니다.이를 위해서는 먼저 선형 회귀에 대해 알아야합니다. 이 주제에 대해 내가 찾은 인터넷의 모든 설명은 먼저 데이터를 표시합니다. 그래프와 플롯에 의존하지 않는 선형 회귀에 대한 실용적인 설명을 찾고 있습니다. 간단한 선형 회귀의 목표에 대한 나의 이해는 다음과 같습니다. 간단한 …

47 regression  intuition 

라고 가정하자 X ∼ N2( μ , Σ )X∼N2(μ,Σ)\mathbf{X} \sim N_{2}(\mathbf{\mu}, \mathbf{\Sigma}). 이어서 조건부 분포 엑스1X1X_1 주어진 엑스2= x2X2=x2X_2 = x_2 변수 통상, 평균 분산 : 이자형[ P( X1| 엑스2= x2) ] = μ1+ σ12σ22( x2− μ2)E[P(X1|X2=x2)]=μ1+σ12σ22(x2−μ2) E[P(X_1 | X_2 = x_2)] = \mu_1+\frac{\sigma_{12}}{\sigma_{22}}(x_2-\mu_2) 및 분산 : V a r …

46 normal-distribution  multivariate-analysis  intuition 

Stein 's Example 은 평균 μ 1 , … , μ n 및 분산 1을 갖는 정규 분포 변수 의 최대 우도 추정값이 제곱 손실 함수에서 iff n ≥ 3 인 것을 허용하지 않음을 보여 줍니다. 깔끔한 증거를 보려면 Bradley Effron의 대규모 추론 : 추정, 테스트 및 예측 을 위한 …

46 maximum-likelihood  unbiased-estimator  intuition  steins-phenomenon 

나는 '교환 성'이라는 개념이 다른 맥락 (예를 들어, 베이지안 모델)에서 사용되는 것을 보았지만 나는 그 용어를 잘 이해하지 못했다. 이 개념은 무엇을 의미합니까? 어떤 상황에서이 개념이 호출되고 왜 그런가?

41 bayesian  intuition  exchangeability 

Wikipedia에서 : 당신이 게임 쇼에 있고 세 개의 문 중 하나를 선택했다고 가정 해 봅시다. 다른 사람들 뒤에 염소. 1 번 문을 선택하면 문 뒤에 무엇이 있는지 아는 호스트가 염소가있는 3 번 문을 엽니 다. 그리고 나서 "문 2 번을 고르시겠습니까?" 선택을 전환하는 것이 유리합니까? 대답은 물론 그렇습니다. 그러나 그것은 …

40 probability  intuition  puzzle 

가 pdf 의 랜덤 변수 라고 가정 합니다. 그런 다음 임의 변수 는 pdf를 갖습니다.XXXfX(x)fX(x)f_X(x)Y=X2Y=X2Y=X^2 fY(y)={12y√(fX(y√)+fX(−y√))0y≥0y<0fY(y)={12y(fX(y)+fX(−y))y≥00y<0f_Y(y)=\begin{cases}\frac{1}{2\sqrt{y}}\left(f_X(\sqrt{y})+f_X(-\sqrt{y})\right) & y \ge 0 \\ 0 & y \lt 0\end{cases} 나는 이것 뒤에 미적분학을 이해합니다. 그러나 나는 미적분학을 모르는 사람에게 그것을 설명하는 방법을 생각하려고합니다. 특히, 나는 요소가 왜 먼저 나타나는지 설명하려고합니다 . 나는 그것을 …

37 random-variable  pdf  intuition 

나는 최근에 " 설명 "이라는 확률 론적 추론의 원리에 대해 배웠고 , 그에 대한 직관을 파악하려고 노력하고 있습니다. 시나리오를 설정하겠습니다. 지진이 발생한 경우를 에이AA 로 하자 . 이벤트 비BB 유쾌한 녹색 거인이 마을을 돌아 다니는 이벤트가되게하십시오. 하자 씨CC 땅이 흔들리고있는 행사. 하자 ⊥⊥ BA⊥⊥BA \perp\!\!\!\perp B . 보시다시피에이AA 또는비BB 는씨CC …

36 probability  intuition 

다음과 같은 중앙 제한 정리의 매우 간단한 버전 엔−−√( ( 1엔∑나는 = 1엔엑스나는) −μ ) → 디 엔( 0 ,σ2)n((1n∑i=1nXi)−μ) →d N(0,σ2) \sqrt{n}\bigg(\bigg(\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_i\bigg) - \mu\bigg)\ \xrightarrow{d}\ \mathcal{N}(0,\;\sigma^2) 는 Lindeberg–Lévy CLT입니다. 나는 왜 √ 가 있는지 이해하지 못한다엔−−√n\sqrt{n}왼쪽의 n . 그리고 Lyapunov CLT는 말합니다 1에스엔∑나는 = 1엔( X나는− μ나는) → …

36 central-limit-theorem  intuition 

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 

유한 분산과 무한 분산의 차이는 무엇입니까? 내 통계 지식은 다소 기본입니다. Wikipedia / Google은 그다지 도움이되지 않았습니다.

33 variance  intuition  partial-moments 

B 가 발생 했을 때 A 의 조건부 확률 에 대한 공식 은 다음과 같습니다. P ( AAA\text{A}BB\text{B}P(A | B)=P(A∩B)P(B).P(A | B)=P(A∩B)P(B). P\left(\text{A}~\middle|~\text{B}\right)=\frac{P\left(\text{A} \cap \text{B}\right)}{P\left(\text{B}\right)}. 저의 교과서는이 다이어그램의 직관을 벤 다이어그램으로 설명합니다. 점을 감안 BB\text{B} 발생했습니다 수있는 유일한 방법 AA\text{A} 이벤트의 교차점에 빠지게에 대해 발생하는이다 와 B .AA\text{A}BB\text{B} 이 경우의 …

30 probability  conditional-probability  intuition 

일반화 된 첨가제 모델은 예를 들어 y=α+f1(x1)+f2(x2)+eiy=α+f1(x1)+f2(x2)+ei y = \alpha + f_1(x_1) + f_2(x_2) + e_i 입니다. 기능은 매끄럽고 추정됩니다. 일반적으로 페널티 스플라인에 의해. MGCV는 R에 포함 된 패키지이며, 저자 (Simon Wood)는 R 예제와 함께 그의 패키지에 관한 책을 씁니다. Ruppert 등 (2003) 같은 버전의 더 간단한 버전에 대해 훨씬 …

30 r  nonparametric  interaction  splines  intuition 

랜덤 변수 X∼f(x|θ)X∼f(x|θ)X \sim f(x|\theta) 가 있다고 가정 해 봅시다 . 경우 θ0θ0\theta_0 실제 파라미터 있었다 상기 우도 함수를 최대화 제로 유도체 같아야한다. 이것이 최대 가능성 추정기의 기본 원리입니다. 내가 알기로 Fisher 정보는 다음과 같이 정의됩니다. I(θ)=E[(∂∂θf(X|θ))2]I(θ)=E[(∂∂θf(X|θ))2]I(\theta) = \Bbb E \Bigg[\left(\frac{\partial}{\partial \theta}f(X|\theta)\right)^2\Bigg ] 따라서 θ0θ0\theta_0 이 참 매개 변수이면 I(θ)=0I(θ)=0I(\theta) …

29 bayesian  maximum-likelihood  likelihood  intuition  fisher-information 

확률로 수렴하는 랜덤 변수와 분포로 수렴하는 임의 변수 사이 의 직관적 인 차이점 은 무엇입니까 ? 나는 수많은 정의와 수학 방정식을 읽었지만 실제로 도움이되지는 않습니다. (생태계를 공부하는 학부생입니다.) 랜덤 변수는 어떻게 단일 숫자로 수렴하지만 분포로 수렴 할 수 있습니까?

26 distributions  random-variable  convergence  intuition 

귀무 가설 H 0 : β = 0 에서 선형 일 변량 다중 회귀 분석에서 결정 계수 또는 R 제곱 의 분포는 무엇입니까 ?R2R2R^2H0:β=0H0:β=0H_0:\beta=0 예측 변수 수 kkk 및 샘플 수 에 어떻게 의존 n>kn>kn>k합니까? 이 분포 모드에 대해 닫힌 형식의 표현이 있습니까? 특히, 간단한 회귀 (하나의 예측 변수 xxx …

26 regression  mathematical-statistics  r-squared  intuition