«mathematical-statistics» 태그된 질문

공식적인 정의 및 일반적인 결과와 관련된 통계의 수학적 이론.

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최대 가능성과 예상 가능성이 아닌 이유는 무엇입니까?
모수의 최대 우도 추정값을 얻는 것이 왜 그렇게 일반적입니까? 그러나 예상 우도 모수 추정치 에 대해 거의 듣지 못합니다 (즉, 우도 함수 모드 가 아닌 예상 값을 기준으로 )? 이것은 주로 역사적 이유나보다 실질적인 기술적 또는 이론적 인 이유 때문입니까? 최대 우도 추정치보다는 예상 우도 추정치를 사용하는 데 상당한 장점 …

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사전에 켤레가있는 경우 : 깊은 속성 또는 수학 사고?
일부 분포는 켤레 이전이 있으며 일부는 그렇지 않습니다. 이 구별은 단지 사고 일까? 즉, 당신은 수학을 수행하며, 어떤 식 으로든 효과가 있지만 사실 자체를 제외하고 분포에 대해 중요한 것을 말하지는 않습니까? 또는 접합체의 존재 유무는 분포의 더 깊은 특성을 반영합니까? 켤레 사전 분포를 갖는 분포는 다른 분포가 부족하고 다른 분포가 …

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R을 통한 통계 / 수학 학습 (실행 중이 아닌) 소스
나는 R을 통해 통계 및 수학 개념을 배우기 위한 소스 (R 코드, R 패키지, 서적, 서적 장, 기사, 링크 등)의 예에 관심이 있습니다 ( 다른 언어를 통해서도 가능하지만 R은 내가 가장 좋아하는 맛입니다). 재료 학습은 알고리즘을 수행하는 코드를 실행하는 방법 만이 아니라 프로그래밍에 의존한다는 것이 문제입니다. 예를 들어 R 이있는 …

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Markov가 임의 필드
그들의 교과서, 그래픽 모델, 지수 가족 및 변형 추론 에서 M. Jordan 과 M. Wainwright 는 지수 패밀리 와 Markov Random Fields (무 방향 그래픽 모델) 의 연관성을 논의합니다 . 다음 질문을 통해 그들 사이의 관계를 더 잘 이해하려고합니다. 모든 MRF가 지수 패밀리의 구성원입니까? 지수 가족의 모든 구성원을 MRF로 나타낼 …


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PCA 공간에 새로운 벡터를 투영하는 방법?
주성분 분석 (PCA)을 수행 한 후 PCA 공간에 새 벡터를 투영하려고합니다 (즉, PCA 좌표계에서 해당 좌표를 찾습니다). 를 사용하여 R 언어로 PCA를 계산했습니다 prcomp. 이제 내 벡터에 PCA 회전 행렬을 곱할 수 있어야합니다. 이 매트릭스의 주요 구성 요소를 행 또는 열로 배열해야합니까?
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

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통계에서 완전도를 편향 추정량을 형성하는 것이 불가능한 것으로 정의하는 직관은 무엇입니까 ?
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 …

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평균 (또는 다른 순간)이 존재하지 않는 음이 아닌 이산 분포의 예?
나는 scipy에서 약간의 일을하고 있었고 음이 아닌 이산 랜덤 변수가 정의되지 않은 순간을 가질 수 있는지 여부에 대한 핵심 scipy 그룹의 구성원과 대화가 나왔습니다. 나는 그가 정확하지만 증거가 없다고 생각합니다. 누구든지이 주장을 보여 주거나 증명할 수 있습니까? (또는이 주장이 사실이 아닌 경우) 불연속 랜덤 변수가 지원하는 경우 편리한 예가 없지만, …

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가능성 원칙이 * 실제로 * 중요한 예입니까?
비례 가능성을 갖는 두 개의 서로 다른 방어 테스트가 p- 값이 아주 큰 차수이지만 대안에 대한 검정력이 유사한 경우와 같이 하나가 현저하게 다른 (그리고 똑같이 방어 가능한) 추론으로 이어질 수있는 예가 있습니까? 내가 본 모든 예제는 이항식과 음의 이항식을 비교하는 매우 바보입니다. 첫 번째의 p- 값은 7 %이고 두 번째 …

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SPD (Symmetric Positive Definite) 행렬이 중요한 이유는 무엇입니까?
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 …

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통계는 수학이 아닙니까?
통계 수학입니까? 그것이 대부분 수학 부서에서 가르치고 수학 학점을 얻는다는 것을 감안할 때, 사람들이 수학의 사소한 부분이라고 말하거나 수학을 적용하는 것처럼 반 농담으로 의미하는지 궁금합니다. 기본 공리로 모든 것을 만들 수없는 통계와 같은 것이 수학으로 간주 될 수 있는지 궁금합니다. 예를 들어, 값은 데이터를 이해하기 위해 일어 났지만보다 기본적인 원칙의 …


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Fisher 지표와 상대 엔트로피 간의 연결
누군가 순수하게 수학적으로 엄격한 방식으로 Fisher 정보 지표와 상대 엔트로피 (또는 KL 분기) 사이의 다음 연결을 증명할 수 있습니까 ? D(p(⋅,a+da)∥p(⋅,a))=12gi,jdaidaj+(O(∥da∥3)D(p(⋅,a+da)∥p(⋅,a))=12gi,jdaidaj+(O(‖da‖3)D( p(\cdot , a+da) \parallel p(\cdot,a) ) =\frac{1}{2} g_{i,j} \, da^i \, da^j + (O( \|da\|^3) 여기서 a=(a1,…,an),da=(da1,…,dan)a=(a1,…,an),da=(da1,…,dan)a=(a^1,\dots, a^n), da=(da^1,\dots,da^n) , gi,j=∫∂i(logp(x;a))∂j(logp(x;a)) p(x;a) dxgi,j=∫∂i(log⁡p(x;a))∂j(log⁡p(x;a)) p(x;a) dxg_{i,j}=\int \partial_i (\log p(x;a)) \partial_j(\log …

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모멘트를 사용하여 정수 스트림에 대한 대략적인 Quantile을 계산합니까?
math.stackexchange 에서 마이그레이션되었습니다 . 정수의 긴 스트림을 처리하고 있으며 많은 데이터를 저장하지 않고 스트림의 다양한 백분위 수를 대략적으로 계산할 수 있도록 몇 가지 순간을 추적하는 것을 고려하고 있습니다. 잠시 후에 백분위 수를 계산하는 가장 간단한 방법은 무엇입니까? 적은 양의 데이터 만 저장하는 더 나은 방법이 있습니까?

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k- 평균의 수렴 증명
과제의 경우 k- 평균이 유한 한 단계로 수렴한다는 증거를 제공하라는 요청을 받았습니다. 이것이 내가 쓴 것입니다 : 다음에서 CCC 는 모든 클러스터 센터의 모음입니다. “에너지”함수를 정의하십시오. 에너지 함수는 음이 아닙니다. 알고리즘의 단계 (2)와 (3)이 모두 에너지를 감소시키는 것을 볼 수 있습니다. 에너지는 아래에서 묶여 있고 지속적으로 줄어들 기 때문에 지역 …

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