«mathematical-statistics» 태그된 질문

나는 재미에 대한 몇 가지 통계를 가르치고 있으며 충분한 통계 에 대해 약간의 혼란이 있습니다. 혼동을 목록 형식으로 작성하겠습니다. 분포에 모수가있는 경우 충분한 통계가 있습니까?nnnnnn 충분한 통계와 매개 변수간에 직접적인 대응이 있습니까? 또는 충분한 통계가 "정보"풀 역할을하여 설정을 다시 만들 수 있으므로 기본 분포의 모수에 대해 동일한 추정값을 계산할 수 …

16 mathematical-statistics  sufficient-statistics 

이 포럼에서 여러분은 멀티 코어 , 스노우 패키지 또는 CUDA 와 함께 "> R을 사용 하므로 워크 스테이션 CPU보다 더 많은 전력을 필요로하는 고급 계산을 위해서는 어떤 하드웨어에서 이러한 스크립트를 계산합니까? 어딘가에 데이터 센터 액세스? 이러한 질문의 배경은 다음과 같습니다. 저는 현재 M.Sc를 작성하고 있습니다. R과 고성능 컴퓨팅에 관한 논문이며 …

16 r  mathematical-statistics  computing  parallel-computing 

내 질문은 : 베타 분포 와 로지스틱 회귀 모델 의 계수 사이의 수학적 관계는 무엇입니까 ? 설명하기 : 로지스틱 (시그 모이 드) 기능은 f(x)=11+exp(−x)f(x)=11+exp⁡(−x)f(x) = \frac{1}{1+\exp(-x)} 로지스틱 회귀 모델에서 확률을 모델링하는 데 사용됩니다. 하자 이분법 수 득점 결과와 디자인 매트릭스. 로지스틱 회귀 모델은AAA(0,1)(0,1)(0,1)XXX P(A=1|X)=f(Xβ).P(A=1|X)=f(Xβ).P(A=1|X) = f(X \beta). 참고 는 상수 …

16 regression  logistic  mathematical-statistics  beta-distribution 

Kolmogorov–Smirnov 분포는 Kolmogorov–Smirnov 검정 에서 알려져 있습니다 . 그러나 그것은 또한 브라운 다리의 최고의 분포입니다. 이것은 나에게 명백하지 않기 때문에,이 우연의 일치에 대한 직관적 인 설명을 부탁드립니다. 참조도 환영합니다.

16 distributions  hypothesis-testing  mathematical-statistics  stochastic-processes 

여러 양의 정한 행렬의 평균이 반드시 양의 한정 또는 양의 반정의입니까? 평균은 요소 별 평균입니다.

15 mathematical-statistics  matrix  covariance-matrix 

순열 검정 (랜덤 화 검정, 재 랜덤 화 검정 또는 정확한 검정이라고도 함)은 매우 유용하며, 예를 들어 요구되는 정규 분포 가정이 t-test충족되지 않고 순위에 따라 값을 변환 할 때 유용합니다. 비모수 테스트 Mann-Whitney-U-test는 더 많은 정보가 손실 될 수 있습니다. 그러나 이러한 종류의 테스트를 사용할 때 단 하나의 가정 만 …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

간단한 null과 간단한 대안이 동일한 분포 계열에 속하지 않는 경우에도 Neyman-Pearson 보조 정리를 적용 할 수 있습니까? 그 증거로 볼 수없는 이유를 모르겠습니다. 예를 들어, 단순 널이 정규 분포이고 단순 대안이 지수 분포 인 경우입니다. 가 우도 비율 테스트 할 때 두 분포의 다른 가족에 속하는 복합 대안에 대해 복합 …

15 hypothesis-testing  mathematical-statistics 

약 1000 값의 샘플이 있습니다. 이 데이터는 두 개의 독립적 인 랜덤 변수 의 곱에서 얻습니다 . 첫 번째 랜덤 변수는 균일 분포 입니다. 두 번째 랜덤 변수의 분포는 알려져 있지 않습니다. 두 번째 ( \ psi ) 랜덤 변수 의 분포를 어떻게 추정 할 수 있습니까?ξ ∼ U ( …

15 probability  distributions  mathematical-statistics 

나는 Kaggle Essay Eval 방법 을 읽는 동안 분산 안정화 변환을 발견했습니다 . 분산 안정화 변환을 사용하여 평균을 취하기 전에 카파 값을 변환 한 다음 다시 변환합니다. 분산 안정화 변환에 대한 위키를 읽은 후에도 이해할 수 없습니다. 왜 실제로 분산을 안정화합니까? 이것으로 우리는 어떤 유익을 얻습니까?

15 variance  mathematical-statistics 

에서 위키 백과의 통계 randoness : 글로벌 임의성과 로컬 임의성이 다릅니다. 무작위성에 대한 대부분의 철학적 개념은 전역 적이다. 왜냐하면 어떤 하위 시퀀스가 ​​무작위 적으로 보이지 않더라도 "장기적으로"시퀀스는 실제로 무작위로 보인다는 생각에 근거하기 때문이다. 예를 들어, 길이가 충분한 "정확한"난수 시퀀스에서는 0이 아닌 긴 시퀀스가있을 가능성이 있지만 전체적으로 시퀀스는 무작위 일 수 …

15 mathematical-statistics  random-generation 

내 질문은 매우 간단합니다. 선형 회귀 가정에서 오류 항이 따르는 분포로 정규을 선택하는 이유는 무엇입니까? 왜 우리는 유니폼, t 또는 다른 것과 같은 다른 것을 선택하지 않습니까?

15 regression  mathematical-statistics  normal-distribution  error  linear 

Mark van der Laan의 논문을 이해하려고합니다. 그는 Berkeley의 이론적 통계 학자로서 머신 러닝과 상당히 겹치는 문제를 연구하고 있습니다. 저에게있어 한 가지 문제는 (심층 수학 외에도) 완전히 다른 용어를 사용하여 익숙한 기계 학습 접근 방식을 설명하는 경우가 많습니다. 그의 주요 개념 중 하나는 "Targeted Maximum Likelihood Expectation"입니다. TMLE는 혼란스럽지 않은 요인이 …

15 mathematical-statistics  estimation  nonparametric  autocorrelation  censoring 

일반적으로 불연속 변수에 대한 확률 분포는 확률 질량 함수 (PMF)를 사용하여 설명됩니다. 연속 랜덤 변수로 작업 할 때 확률 질량 함수가 아닌 확률 밀도 함수 (PDF)를 사용하여 확률 분포를 설명합니다. - 깊은 학습 Goodfellow, Bengio 및 Courville로 그러나 Wolfram Mathworld 는 이산 변수에 대한 확률 분포를 설명하기 위해 PDF를 사용하고 …

14 probability  mathematical-statistics  terminology  pdf 

이것은 wikipedia의 통계 에 대한 정의입니다. 보다 공식적으로 통계 이론은 통계 자체가 함수가 표본의 분포와 무관 한 표본의 함수로 정의합니다. 즉, 데이터를 실현하기 전에 기능을 설명 할 수 있습니다. 통계라는 용어는 함수와 주어진 샘플의 함수 값에 모두 사용됩니다. 나는이 정의의 대부분을 이해한다고 생각하지만, 그 부분 은 함수가 샘플의 분포와 무관 …

14 mathematical-statistics  definition 

질문 경우 X1,⋯,Xn∼N(μ,1)X1,⋯,Xn∼N(μ,1)X_1,\cdots,X_n \sim \mathcal{N}(\mu, 1) IID 후 계산되어 E(X1∣T)E(X1∣T)\mathbb{E}\left( X_1 \mid T \right) 여기서는 T=∑iXiT=∑iXiT = \sum_i X_i . 시도 : 아래가 올바른지 확인하십시오. ∑iE(Xi∣T)=E(∑iXi∣T)=T.∑iE(Xi∣T)=E(∑iXi∣T)=T.\begin{align} \sum_i \mathbb{E}\left( X_i \mid T \right) = \mathbb{E}\left( \sum_i X_i \mid T \right) = T . \end{align} 와 같은 조건부 기대 값의 합을합시다 . …

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