Estatísticas e Big Data

Hoje me ocorreu que a distribuição poderia ser vista como um compromisso entre os gaussianos e Laplace distribuições, para eEssa distribuição tem um nome? E tem uma expressão para sua constante de normalização? O cálculo me impressiona, porque eu nem sei como começar a resolver C na integral 1 = …

23 distributions  normal-distribution  terminology  laplace-distribution  distribution-identification 

Comecei a estudar sobre estatísticas e modelos. Atualmente, meu entendimento é que usamos o MLE para estimar os melhores parâmetros para um modelo. No entanto, quando tento entender como as redes neurais funcionam, parece que elas geralmente usam outra abordagem para estimar os parâmetros. Por que não usamos o MLE …

23 maximum-likelihood  neural-networks 

Esta pergunta foi feita antes aqui e aqui, mas não acho que as respostas abordem a questão diretamente. Os estudos com pouca capacidade aumentam a probabilidade de falsos positivos? Alguns artigos de notícias fazem essa afirmação. Por exemplo : Baixo poder estatístico é uma má notícia. Estudos com baixa potência …

23 hypothesis-testing  power  false-discovery-rate 

Eu estava lendo este artigo na Nature, no qual algumas falácias são explicadas no contexto da análise de dados. Percebi que a falácia do atirador de elite do Texas era particularmente difícil de evitar: Uma armadilha cognitiva que aguarda durante a análise dos dados é ilustrada pela fábula do atirador …

23 eda  fallacy 

Seja e dois locais onde . Gostaria de saber a distribuição para .X 2 log ( X 1 ) , log ( X 2 ) ∼ N ( μ , σ ) X 1 - X 2X1X1X_1X2X2X_2registro( X1) , log( X2) ∼ N( μ , σ)registro⁡(X1),registro⁡(X2)∼N(μ,σ)\log(X_1),\log(X_2) \sim N(\mu,\sigma)X1- X2X1-X2X_1 - …

23 probability  distributions  random-variable  lognormal  approximation 

Em certo sentido, essa é uma referência cruzada de math.stackexchange , e tenho a sensação de que este site pode fornecer um amplo público. Estou procurando uma introdução matemática ao aprendizado de máquina. Particularmente, muita literatura que pode ser encontrada é relativamente imprecisa e muitas páginas são gastas sem nenhum …

23 machine-learning  references  pac-learning 

Então, eu estou tentando treinar imagens de humanos usando redes convolucionais. Leio os jornais ( Paper1 e paper2 ) e esta ligação stackoverflow , mas eu não estou certo que eu sou entender a estrutura das redes (não é bem definida nos jornais). Questões: Posso fazer com que minha entrada …

23 neural-networks  deep-learning  autoencoders  deep-belief-networks 

Ao mostrar que o MSE pode ser decomposto em variação mais o quadrado do viés, a prova na Wikipedia tem um passo, destacado na figura. Como é que isso funciona? Como a expectativa é introduzida no produto da 3ª para a 4ª etapa? Se os dois termos forem independentes, a …

23 random-variable  expected-value  mse 

Estou tentando resolver a seguinte pergunta: O jogador A venceu 17 dos 25 jogos, enquanto o jogador B venceu 8 dos 20 - há uma diferença significativa entre as duas proporções? O que se faz em R que vem à mente é o seguinte: > prop.test(c(17,8),c(25,20),correct=FALSE) 2-sample test for equality …

23 r  hypothesis-testing  statistical-significance  binomial  proportion 

Eu tenho uma pergunta sobre semântica na qual gostaria que as opiniões de colegas estatísticos. Sabemos que modelos como logística, Poisson etc. se enquadram nos modelos lineares generalizados. O modelo inclui funções não lineares dos parâmetros, que por sua vez podem ser modelados usando a estrutura do modelo linear, usando …

23 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  nonlinear  link-function 

Vejo que ambas as funções fazem parte de métodos de mineração de dados, como os Gradress Boosting Regressors. Vejo que esses também são objetos separados. Como é a relação entre os dois em geral?

23 regression  classification  data-mining  decision-theory 

Para regressão linear simples, o coeficiente de regressão é calculável diretamente a partir da matriz de variância-covariância , por onde é o índice da variável dependente e é o índice da variável explicativa.C d , eCCC deCd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} dddeee Se alguém possui apenas a matriz de covariância, é …

23 regression  regression-coefficients  covariance-matrix 

A questão é muito simples: por que, quando tentamos ajustar um modelo aos nossos dados, lineares ou não lineares, geralmente tentamos minimizar a soma dos quadrados dos erros para obter nosso estimador para o parâmetro do modelo? Por que não escolher outra função objetiva para minimizar? Entendo que, por razões …

23 econometrics  least-squares 

Li o seguinte artigo: Perneger (1998) O que há de errado com os ajustes de Bonferroni . O autor resumiu dizendo que o ajuste de Bonferroni tem, na melhor das hipóteses, aplicações limitadas na pesquisa biomédica e não deve ser usado na avaliação de evidências sobre hipóteses específicas: Resumo pontos: …

23 hypothesis-testing  multiple-comparisons  bonferroni 

Fiz vários cursos de estatística na faculdade, mas descobri que minha educação era muito orientada pela teoria. Fiquei imaginando se algum de vocês tinha um texto em Estatística Aplicada (no nível de pós-graduação) que recomendasse ou tivesse uma boa experiência.

23 regression  references  modeling  experiment-design  application