«self-study» 태그된 질문

해밀턴의 시계열 분석으로 시작했지만 절망적으로 길을 잃었습니다. 이 책은 제가 스스로 배우기에는 너무 이론적입니다. 자율 학습에 적합한 시계열 분석에 대한 교과서에 대한 권장 사항이 있습니까?

99 time-series  self-study  references 

관심있는 결과가 이분법 인 LASSO Regressionglmnet 과 함께 사용하기 시작했습니다 . 아래에 작은 모의 데이터 프레임을 만들었습니다. age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29, 0.88) …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

그것들은 모두 동일한 기본 통계 방법의 버전입니까?

49 regression  self-study  anova  generalized-linear-model  t-test 

시계열 분석에서 자체 학습을 시작하고 있습니다. 일반 통계에 적용 할 수없는 여러 가지 잠재적 함정이 있음을 알게되었습니다. 그렇다면 일반적인 통계적 죄는 무엇입니까? , 전 물어보고 싶습니다: 시계열 분석에서 일반적인 함정 또는 통계적 죄는 무엇입니까? 이것은 커뮤니티 위키로서, 답변 당 하나의 개념이며, 일반적인 통계적 죄는 무엇입니까?에 열거되어 있거나 있어야하는보다 일반적인 통계적 …

46 time-series  self-study 

종속 변수, 종속 변수 및 독립 변수 또는 독립 변수 만 로그 변환인지 해석에 차이가 있는지 궁금합니다. 의 경우를 고려 log(DV) = Intercept + B1*IV + Error IV를 백분율 증가로 해석 할 수 있지만 log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error 또는 내가있을 때 DV = Intercept + B1*log(IV) + …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

나는 최근에이 정체성을 발견했다. 이자형[ E( Y| 엑스, Z) | 엑스] = E[ Y| 엑스]E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E \left[ E \left(Y|X,Z \right) |X \right] =E \left[Y | X \right] 물론 그 규칙의 더 간단한 버전, 즉 익숙 이자형[ E( Y| 엑스) ] =E( Y)E[E(Y|X)]=E(Y)E \left[ E \left(Y|X \right) \right]=E \left(Y\right) 하지만 일반화에 대한 …

43 self-study  conditional-probability  conditional-expectation 

내 질문은 널리 사용되는 방법, 즉 Taylor Series의 예상 가치를 취하는 방법을 정당화하려는 것입니다. 양의 평균 및 분산 인 임의의 변수 가 있다고 가정합니다 . 또한 와 같은 함수가 있습니다 .XXXμμ\muσ2σ2\sigma^2log(x)log⁡(x)\log(x) 평균 주위에서 확장하면 여기서 평소와 같이 는 st.logXlog⁡X\log XlogX=logμ+X−μμ−12(X−μ)2μ2+13(X−μ)3ξ3X,log⁡X=log⁡μ+X−μμ−12(X−μ)2μ2+13(X−μ)3ξX3, \log X = \log\mu + \frac{X - \mu}{\mu} - \frac12 …

42 self-study  mathematical-statistics  expected-value 

단어 유사성을 계산하기 위해 Latent Dirichlet Allocation 과 word2vec의 유사점이 무엇인지 이해하려고합니다 . 내가 이해하는 바와 같이, LDA는 단어를 잠재 주제 의 확률 벡터로 매핑하는 반면, word2vec는 실제 숫자 벡터로 매핑합니다 (점별 상호 정보의 특이 값 분해와 관련이 있습니다 . O. Levy, Y. Goldberg, "Neural Word Embedding" "암시 적 행렬 …

39 machine-learning  self-study  natural-language  latent-variable  word2vec 

다음 그림에서 와 의 관계는 무엇입니까 ? 내 생각에는 부정적인 선형 관계가 있지만, 특이 치가 많기 때문에 관계가 매우 약합니다. 내가 맞아? 산점도를 어떻게 설명 할 수 있는지 배우고 싶습니다.XYYYXXX

38 self-study  correlation  scatterplot 

이것은 실제 상황에서 비롯된 질문이며, 그 답변에 대해 정말로 당황했습니다. 아들은 런던에서 초등학교를 시작할 예정입니다. 우리가 이탈리아 인이기 때문에 나는 얼마나 많은 이탈리아 어린이들이 이미 학교에 다니고 있는지 궁금했습니다. 나는 신청하는 동안 입학 담당관에게 이것을 물었고, 그녀는 그들이 수업 당 평균 2 명의 이탈리아 어린이 (30 명)를 가지고 있다고 말했다. …

37 probability  self-study  average 

(편향되지 않은) 분산 추정기의 분모는 이며, 관측치 가 개이고 하나의 모수 만 추정되기 때문입니다.Nn−1n−1n-1nnn V(X)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)2n−1V(X)=∑i=1n(Xi−X¯)2n−1 \mathbb{V}\left(X\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)^{2}}{n-1} 같은 토큰으로 두 개의 모수를 추정 할 때 왜 공분산의 분모가 가되지 않아야하는지 궁금합니다 .n−2n−2n-2 Cov(X,Y)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)(Yi−Y¯¯¯¯)n−1Cov(X,Y)=∑i=1n(Xi−X¯)(Yi−Y¯)n−1 \mathbb{Cov}\left(X, Y\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)\left(Y_{i}-\overline{Y}\right)}{n-1}

36 self-study  variance  covariance  descriptive-statistics  unbiased-estimator 

다변량 정규 밀도 가 있다고 가정 합니다. 두 번째 (부분) 미분 wrt 을 얻고 싶습니다 . 행렬의 미분을 취하는 방법을 모릅니다.N(μ,Σ)N(μ,Σ)N(\mu, \Sigma)μμ\mu Wiki는 행렬 내부의 미분 요소를 요소별로 가져옵니다. Laplace 근사치 모드는 입니다.logPN(θ)=logPN−12(θ−θ^)TΣ−1(θ−θ^).log⁡PN(θ)=log⁡PN−12(θ−θ^)TΣ−1(θ−θ^).\log{P}_{N}(\theta)=\log {P}_{N}-\frac{1}{2}{(\theta-\hat{\theta})}^{T}{\Sigma}^{-1}(\theta-\hat{\theta}) \>.θ^=μθ^=μ\hat\theta=\mu 나는 어떻게 이런 일이 일어 났습니까?Σ−1=−∂2∂θ2logp(θ^|y),Σ−1=−∂2∂θ2log⁡p(θ^|y),{\Sigma}^{-1}=-\frac{{{\partial }^{2}}}{\partial {{\theta }^{2}}}\log p(\hat{\theta }|y), 내가 한 일 : …

35 self-study  normal-distribution  matrix 

나는 평신도 용어의 의미에 대해 여기에 몇 가지 질문을 보았지만 이것들은 내 목적으로는 너무 평신도입니다. AIC 점수가 무엇을 의미하는지 수학적으로 이해하려고합니다. 그러나 동시에, 나는 더 중요한 요점을 보지 못하게하는 엄격한 증거를 원하지 않습니다. 예를 들어, 이것이 미적분학이라면, 나는 무한대에 만족할 것이고, 이것이 확률 이론이라면 측정 이론 없이도 행복 할 것입니다. …

34 self-study  model-selection  aic  entropy  information-theory 

나는 이것이 바로 책에서 숙제 문제라고 말하는 것으로 시작하겠습니다. 나는 예상 값을 찾는 방법을 찾기 위해 몇 시간을 보냈으며 아무것도 이해하지 못한다고 결정했습니다. 하자 XXX CDF를 갖고 . 찾기 들 값 있는F(x)=1−x−α,x≥1F(x)=1−x−α,x≥1F(x) = 1 - x^{-\alpha}, x\ge1E(X)E(X)E(X)αα\alphaE(X)E(X)E(X) 가 존재 . 나는 이것을 시작하는 방법을 모른다. 존재 하는 값을 어떻게 확인할 …

34 self-study  expected-value 

다음은 간단한 통계 질문입니다. 나는 그것을 이해하지 못한다. X = 시험에서 획득 한 포인트의 수 (복수 선택과 정답은 1 포인트) X 이항 분포가 있습니까? 교수의 대답은 다음과 같습니다. 그렇습니다. 정답이나 오답 만 있기 때문입니다. 내 대답 : 아니요. 각 질문마다 "성공 가능성"이 다르기 때문에 p. 내가 이항 분포를 이해 한 …

31 self-study  binomial