나는 이것이 현명하고 간결하다는 것을 알고 있지만, 통계의 공식 교육이 제한되어있는 통계 밖의 분야의 연구원으로서, 나는 항상 "p- 값"을 정확하게 쓰고 있는지 궁금합니다. 구체적으로 : "p"는 대문자로되어 있습니까? "p"는 이탤릭체로되어 있습니까? (또는 TeX에서 수학 글꼴로?) "p"와 "value"사이에 하이픈이 있어야합니까? 대안 적으로, "p- 값"을 작성하는 "적절한"방법이 없으며, 어떤 옵션은 이러한 옵션의 …
이 용어를 502847894789 번이나 보았지만, 나는 내 인생에서 감도, 특이성, 정밀도, 정확성 및 리콜의 차이를 기억할 수 없습니다. 그것들은 매우 간단한 개념이지만, 그 이름은 직관적이지 않기 때문에 계속 서로 혼동됩니다. 이러한 개념에 대해 생각할 수있는 좋은 방법은 무엇입니까? 달리 말하면, 왜 다른 이름들과 달리이 개념들에 대해이 이름들이 선택 되었습니까?
통계 학자들은 다른 사람들이 사용하는 방식과 약간 다른 방식으로 많은 단어를 사용합니다. 우리가하고있는 일을 가르치거나 설명 할 때 많은 문제가 발생합니다. 목록을 시작하겠습니다 (이제 주석마다 정의를 추가하겠습니다). 검정력은 귀무 가설을 올바르게 기각 할 수있는 능력입니다. 일반적으로 이것은 "뭔가 일어나고있다"는 말을 올바르게 의미합니다. 바이어스-통계가 관련 모집단 매개 변수와 체계적으로 다른 경우 …
"잔여 물"은 "예측 마이너스 실제 값"또는 "실제 마이너스 예측 값"으로 다양하게 정의 된 것을 보았습니다. 설명을 위해 두 수식이 널리 사용됨을 나타내려면 다음 웹 검색을 비교하십시오. 잔차 "예측 마이너스 실제" 잔류 "실제 마이너스 예측" 실제로, 개별 잔차의 부호는 일반적으로 중요하지 않기 때문에 (예를 들어, 제곱되거나 절대 값이 취해지는 경우) 거의 …
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) + …
시계열과 관련하여 "이동 평균"을 읽을 때 또는0.5xt-1+0.3xt-2+0.2xt-3과 같은 가중 평균. (이것은 실제로 AR (3) 모델이라는 것을 알고 있지만 이것이 내 두뇌로 이동하는 것입니다.) MA (q) 모델이 왜 오류 용어 또는 "혁신"의 수식입니까? {ϵ}은 (는) 이동 평균과어떤 관계가있습니까? 나는 분명한 직관이 빠진 것 같습니다.( xt - 1+ xt - 2+ xt …
내 책에서 주로 "가우스 분포"를 사용하지만 누군가가 "정규 분포"로 전환하도록 제안했습니다. 초보자에게 사용할 용어에 대한 합의가 있습니까? 물론 두 용어는 동의어 이므로 이것은 물질에 대한 질문이 아니라 순전히 어떤 용어가 더 일반적으로 사용되는지의 문제입니다. 그리고 물론 두 용어를 모두 사용합니다. 그러나 어느 것을 주로 사용해야합니까?
보통 분포와 가우스 분포 사이에 깊은 차이가 있습니까? 나는 많은 논문을 구별없이 사용하는 것을 보았으며 일반적으로 같은 논문이라고도합니다. 그러나 내 PI는 최근 정상이 평균 = 0 및 std = 1 인 가우시안의 특정 사례라고 말했으며, 다른 콘센트에서 얼마 전에 들었습니다. 이에 대한 합의는 무엇입니까? 위키 백과에 따르면, 그것들이 정규이라고 부르는 …
예측과 예측의 차이점과 관계가 궁금합니다. 특히 시계열과 회귀 분석에서? 예를 들어, 나는 다음을 정정하고 있습니까? 시계열에서 예측은 시계열의 과거 값이 주어진 미래 값을 추정하는 것을 의미합니다. 회귀에서 예측은 주어진 데이터의 미래, 현재 또는 과거의 값을 추정하는 것을 의미하는 것으로 보입니다. 감사합니다.
나는 " 통계 학습에 대한 소개 "를 읽고 있습니다. 2 장에서는 함수 추정 대한 이유를 설명 합니다.에프ff 2.1.1 왜 추정 ?에프ff 우리가 추정 할 수있는 두 가지 이유가 있습니다 f를 : 예측 및 추론 . 우리는 차례로 차례로 토론합니다. 몇 번에 걸쳐 읽었지만 예측과 추론의 차이점에 대해서는 여전히 불분명합니다. 누군가가 …
저는 특히 Andrew Ng의 기계 학습 과정을 통해 소프트웨어 엔지니어 학습 기계 학습 입니다 . 정규화로 선형 회귀를 연구하는 동안 혼란스러운 용어를 발견했습니다. L1 정규화 또는 L2 정규화를 사용한 회귀 올가미 릿지 회귀 그래서 내 질문 : L1 정규화를 사용한 회귀는 LASSO와 정확히 동일합니까? L2 정규화를 사용한 회귀는 릿지 회귀와 …
누구나 '약한 학습자'라는 구절의 의미를 말해 줄 수 있습니까? 약한 가설이되어야합니까? 나는 약한 학습자와 약한 분류기의 관계에 대해 혼란스러워합니다. 둘 다 같거나 차이가 있습니까? adaboost 알고리즘에서 T=10. 그게 무슨 뜻입니까? 왜 우리는 선택 T=10합니까?