«self-study» 태그된 질문

평생 데이터에 대한 통계 모델 및 방법 책에 다음 과 같이 쓰여 있습니다. 검열 : 임의의 원인으로 인해 관측이 완료되지 않은 경우. 잘림 : 관측의 불완전한 특성이 연구 설계 고유의 체계적인 선택 과정으로 인한 경우. 잘림 정의에서 "연구 설계 고유의 체계적인 선택 프로세스"란 무엇입니까? 검열과 절단의 차이점은 무엇입니까?

30 self-study  censoring  truncation 

앤드류 응의 머신 러닝 강의 노트 를 보겠습니다 . 메모는 우리에게 로지스틱 회귀와 퍼셉트론을 소개합니다. Perceptron을 설명하는 동안 메모는 로지스틱 회귀에 사용되는 임계 값 함수의 정의 만 변경한다고 말합니다. 그런 다음 Perceptron 모델을 사용하여 분류 할 수 있습니다. 내 질문은-이것이 지정되어야하고 Perceptron을 분류 기술로 고려한다면 로지스틱 회귀는 정확히 무엇입니까? 클래스 …

30 regression  machine-learning  self-study  logistic  perceptron 

수학에는 대수, 분석, 토폴로지 등과 같은 분기가 있습니다. 기계 학습에는 감독, 비지도 및 강화 학습이 있습니다. 이러한 각 브랜치에는 방법을 더 세분화하는 더 미세한 브랜치가 있습니다. 통계와 평행을 그리는 데 문제가 있습니다. 통계 (및 하위 분기)의 주요 분기는 무엇입니까? 완벽한 파티션은 가능하지 않지만 큰 빈 맵보다 더 좋습니다. 시각적 예 …

30 self-study  classification 

지불 (1 = 지불 및 0 = 지불 없음)이라는 종속 변수가있는 McFadden의 의사 R 제곱이 0.192 인 이진 로지스틱 회귀 모델이 있습니다. 이 의사 R- 제곱의 해석은 무엇입니까? 중첩 모델에 대한 상대 비교입니까 (예 : 6 개의 변수 모델의 McFadden의 의사 R- 제곱은 0.192이지만 5 개의 변수 모델 (상기 6 …

29 regression  self-study  logistic 

programmers.SE 와 비슷한 의도를 가진 질문이 있습니다 . 그 질문에는 꽤 좋은 대답이 있지만, 일반적인 주제는 자기 연구가 없으면 아무데도 가지 않는 것 같습니다. 분명히 프로그래밍과 통계에는 큰 차이가 있습니다. 프로그래밍에서는 기본 논리를 배우고 반복적으로 적용하는 것입니다. 새로운 언어는 모두 동일한 기본 개념을 사용합니다. 자가 학습을 통해보다 고급 개념을 배우고 …

28 self-study  references  teaching 

방금 혼합 효과 모델링을 통해 측정의 반복성 (일명 신뢰성, 일명 클래스 내 상관 관계)을 계산하는 방법을 설명하는 이 문서를 보았습니다. R 코드는 다음과 같습니다. #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = intercept_var/(intercept_var+residual_var) …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

임의의 거리 로 정의된다 , 백색 잡음이다. 현재 위치는 이전 위치 + 예상치 못한 용어의 합계임을 나타냅니다.Yt=Yt−1+etYt=Yt−1+etY_{t} = Y_{t-1} + e_tetete_t 당신은 증명할 수 평균 기능 , 이후μt=0μt=0\mu_t = 0 E(Yt)=E(e1+e2+...+et)=E(e1)+E(e2)+...+E(et) = 0 + 0+...+0E(Yt)=E(e1+e2+...+이자형티)=이자형(이자형1)+이자형(이자형2)+...+이자형(이자형티)=0+0+...+0E(Y_{t}) = E(e_1+ e_2+ ... +e_t) = E(e_1) + E(e_2) +... +E(e_t) = 0 + 0 …

28 time-series  self-study  mathematical-statistics  stochastic-processes  random-walk 

나는 수학 교수로부터 통계 코스를 방문 할 기회가 없었습니다. 완전하고 자급 자족 한 확률 이론 및 통계 책을 찾고 있습니다. 완전한 결과는 단지 상태 결과뿐만 아니라 모든 증거를 포함한다는 것을 의미합니다. 자급 자족한다는 것은 책을 이해하기 위해 다른 책을 읽을 필요가 없다는 것을 의미합니다. 물론 그것은 대학 수준 (수학 학생) …

28 probability  self-study  mathematical-statistics  references 

GAM을 사용할 때 잔여 DF는 (코드의 마지막 줄). 그게 무슨 뜻이야? GAM 예제를 넘어 서면 일반적으로 자유도는 정수가 아닌 숫자 일 수 있습니까?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 1.2445 6.0516 (Dispersion Parameter …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

통계 교사가 다음 문제에 대해 말한 내용에 대한 질문이 있습니다. 내 질문은이 상황에서 심슨의 역설이 발생하지 않는다는 것입니다. 내 질문은 단순히 A)와 D)가 A)와 F) 대신 정답이라는 교수의 주장에 관한 것입니다. 그는 말했다 : "E 형 수술의 성공률이 너무 낮기 때문에 우리는 그 수술이 어렵고 드문 일이 아니라는 결론을 내릴 …

27 self-study  confounding  simpsons-paradox 

현재 Coursera에서 통계 추론 수업을 공부하고 있습니다. 과제 중 하나에서 다음과 같은 질문이 나옵니다. | Suppose you rolled the fair die twice. What is the probability of rolling the same number two times in a row? 1: 2/6 2: 1/36 3: 0 4: 1/6 Selection: 2 | You're close...I can …

26 probability  self-study  conditional-probability 

우리가 책을 읽을 때, 표기법을 이해하는 것은 내용을 이해하는 데 매우 중요한 역할을합니다. 불행히도, 다른 커뮤니티는 모델의 공식화와 최적화 문제에 대해 다른 표기법을 가지고 있습니다. 여기에 몇 가지 공식 표기법을 요약하고 가능한 이유를 제시 할 수 있습니까? 선형 대수 문학에서 고전 서적은 Strang의 선형 대수학 소개 입니다. 이 책에서 가장 …

26 machine-learning  probability  self-study  optimization 

저 학년생이며 확률 수업을위한 프로젝트가 있습니다. 기본적으로 저는 몇 년 동안 우리나라에 영향을 준 허리케인에 대한 데이터 세트를 가지고 있습니다. 확률 책 (Probability and Statistics with R)에는 데이터가 포아송 분포를 따르는 지 확인하는 방법에 대한 (완료되지 않은) 예가 있습니다. 120 (기준) 122-123 페이지 예) 1- 겹치지 않는 간격의 결과 수는 …

25 r  self-study  poisson-distribution  poisson-process 

R에 GLM (poisson regression)을 사용하여 데이터를 맞추려고합니다. 잔차 대 적합치 값을 플로팅하면 플롯이 여러 개의 (거의 오목한 곡선이있는 선형) "선"을 만들었습니다. 이것은 무엇을 의미 하는가? library(faraway) modl <- glm(doctorco ~ sex + age + agesq + income + levyplus + freepoor + freerepa + illness + actdays + hscore + …

25 r  self-study  generalized-linear-model  poisson-regression 

독립적 인 랜덤 변수의 기능 자체가 독립적이라는 주장이 사실입니까? 예를 들어 표본 분포와 정규 분포의 표본 분산 사이의 독립성 증거와 같이 일부 증거에서 종종 결과가 암시 적으로 사용되는 것을 보았지만 그에 대한 정당성을 찾을 수 없었습니다. 일부 저자는 주어진대로 가져 오는 것처럼 보이지만 이것이 항상 그런 것인지는 확실하지 않습니다.

25 probability  self-study  random-variable  independence