«intuition» 태그된 질문

선형 회귀는 "모든 점에 수직으로 가장 가까운 선" 으로 생각할 수 있습니다 . 그러나 열 공간을 "계수 매트릭스의 열이 차지하는 공간으로의 투영" 으로 시각화하여이를 확인할 수있는 또 다른 방법이 있습니다 . 내 질문은 :이 두 가지 해석에서 릿지 회귀 및 LASSO 와 같은 페널티 선형 회귀를 사용하면 어떻게됩니까 ? 첫 …

26 regression  intuition  geometry 

표준 편차에 대해 더 직관적으로 이해하려고합니다. 내가 이해 한 바에 따르면 데이터 세트의 평균과 데이터 세트의 관측치 차이의 평균을 나타냅니다. 그러나 실제로 평균에서 더 많은 관측치에 가중치를 부여하므로 차이의 평균과 실제로 같지는 않습니다. 의 값으로 구성된 인구가 있다고 가정하겠습니다.{ 1 , 3 , 5 , 7 , 9 }{1,3,5,7,9}\{1, 3, …

26 standard-deviation  intuition 

전기 부하 예측에 대한 논문을 이해하려고하지만 내부 개념, 특히 SARIMAX 모델 과 관련하여 어려움을 겪고 있습니다. 이 모델은 부하를 예측하는 데 사용되며 이해하지 못하는 많은 통계 개념을 사용합니다 (저학년 컴퓨터 과학 학생입니다-통계에서 평신도라고 생각할 수 있습니다). 그것이 어떻게 작동하는지 완전히 이해할 필요는 없지만 적어도 일어나고있는 일을 직관적으로 이해하고 싶습니다. 나는 …

26 regression  time-series  arima  autoregressive  intuition 

인용 gung의 위대한 대답 의심되는 바에 따르면, 한 연구원은 한 번 피의자에게 '무의미한'결과를 제시하여 자신이해야 할 일을 물었고 피셔는 '더 많은 데이터를 얻으십시오'라고 말했다. Neyman-Pearson의 관점에서 볼 때 이것은 명백한 해킹이지만 Fisher의 더 많은 데이터 접근 방식이 적합한 유스 케이스가 있습니까?ppp

25 hypothesis-testing  p-value  intuition  philosophical 

몇 년 동안 화요일마다 햄버거를 먹었다 고 가정 해 봅시다. 당신은 내가 시간의 14 %를 햄버거를 먹거나 주어진 주에 햄버거를 먹을 확률이 14 %라고 말할 수 있습니다. 확률과 비율의 주요 차이점은 무엇입니까? 확률이 예상 비율입니까? 확률이 불확실하고 비율이 보장됩니까?

25 probability  intuition 

이 찾기 어려운 수 있지만, 내가 읽고 싶은 ARIMA 예를 잘 설명 하는 것이 최소한의 수학을 사용 특정 사례를 예측하기 위해 해당 모델을 사용하여 모델을 구축하는 것 이상의 토론 그래픽과 수치 결과를 사용하여 예측 값과 실제 값 사이의 적합도를 특성화합니다.

25 time-series  arima  intuition 

Parzen 창 밀도 추정은 다음과 같이 설명됩니다 p ( x ) = 1엔∑나는 = 1엔1h2ϕ ( x나는− xh)p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh) p(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{1}{h^2} \phi \left(\frac{x_i - x}{h} \right) 여기서, 벡터의 요소 수이고, 벡터이며, 의 확률 밀도 , 파젠 윈도우의 사이즈이고, 윈도우 함수이다.x p ( x ) x h ϕ엔nn엑스xxp ( x )p(x)p(x)엑스xxhhhϕϕ\phi 내 …

24 pdf  kernel-smoothing  intuition  density-estimation 

다양한 환경에서 여러 분포의 사용을 정당화하기 위해 최대 엔트로피의 원리를 사용했습니다. 그러나, 나는 최대 엔트로피의 정보 이론적 해석과는 반대로 통계를 공식화 할 수 없었다. 즉, 엔트로피를 최대화하면 분포의 통계적 특성에 대해 무엇을 의미합니까? 누구든지 건너 뛰거나 아마도 최대의 통계적 해석을 발견했습니다. 정보에 호소하지 않고 확률 론적 개념에만 호응하는 엔트로피 분포? …

23 distributions  entropy  intuition  information-theory  maximum-entropy 

누군가 기본적인 통계 로 충분한 통계 를 설명해 주 시겠습니까? 나는 공학적 배경에서 왔으며 많은 것을 겪었지만 직관적 인 설명을 찾지 못했습니다.

23 machine-learning  mathematical-statistics  intuition 

나는 측면에서 베이 즈 이론의 이해를 기반으로 직관을 개발하기 위해 노력했습니다 전 , 후방 , 가능성 과 한계 확률을. 이를 위해 다음 방정식을 사용합니다. P(B|A)=P(A|B)P(B)P(A)P(B|A)=P(A|B)P(B)P(A)P(B|A) = \frac{P(A|B)P(B)}{P(A)} 여기서AAA는 가설 또는 신념을나타내고BBB는 데이터 또는 증거를 나타냅니다. 나는의 개념을 이해 한후방- 그것은 통일 기업의 그 결합이전에믿음과가능성이벤트. 내가 이해하지 못하는 것은가능성이 무엇을의미 하는가? …

22 bayesian  likelihood  intuition 

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 

로지스틱 회귀 분석에서 완벽한 분리에 대한 많은 토론이 있습니다. 예를 들어 R의 로지스틱 회귀는 완벽한 분리 (Hauck-Donner 현상)를 초래했습니다. 이제 뭐? 및 로지스틱 회귀 모델은 수렴하지 않습니다 . 개인적으로 여전히 문제가되는 이유와 정규화를 추가하면 문제가 해결되는 것은 직관적이지 않다고 생각합니다. 애니메이션을 만들어서 도움이 될 것이라고 생각합니다. 따라서 자신의 질문을 게시하고 …

20 logistic  generalized-linear-model  optimization  intuition  separation 

SPD (symmetric positive definite) 행렬의 정의를 알고 있지만 더 이해하고 싶습니다. 왜 그렇게 직관적으로 중요합니까? 여기 내가 아는 것입니다. 또 뭐요? 주어진 데이터에 대해 공분산 행렬은 SPD입니다. 공분산 행렬은 중요한 측정 항목 입니다. 직관적 인 설명 은이 게시물 을 참조하십시오 . 이차 형태 A가 SPD12엑스⊤A x - b⊤x + c12x⊤Ax−b⊤x+c\frac …

20 mathematical-statistics  optimization  covariance-matrix  intuition  linear-algebra 

"Moments of Moments"에서 왜 포인트 모멘트를 찾기 위해 샘플 모멘트를 모집 모멘트와 동일시합니까? 이것의 논리는 어디에 있습니까?

20 intuition  method-of-moments 

직관적으로 평균은 관측치의 평균입니다. 분산은 이러한 관측치가 평균과 얼마나 다른지입니다. 분산의 역수가 왜 정밀도로 알려져 있는지 알고 싶습니다. 이것으로 우리는 어떤 직관을 할 수 있습니까? 그리고 다변량 (정규) 분포에서 공분산 행렬만큼 정밀 행렬이 유용한 이유는 무엇입니까? 통찰력주세요?

20 normal-distribution  multivariate-analysis  terminology  intuition