Estatísticas e Big Data

Essa pergunta é um pouco de esquerda, mas achei que a comunidade aqui provavelmente tem opiniões fortes sobre o assunto! Estou escrevendo minha tese de doutorado. Consistentemente, ao falar sobre quantidades formalmente relacionadas a uma distribuição gaussiana, capitalizei o "N" em "Normal" para me referir a elas. Por exemplo, "[... …

22 normal-distribution  terminology 

Na inferência bayesiana, uma distribuição preditiva para dados futuros é obtida pela integração de parâmetros desconhecidos; a integração sobre a distribuição posterior desses parâmetros fornece uma distribuição preditiva posterior - uma distribuição para dados futuros condicionados aos já observados. Quais métodos não bayesianos de inferência preditiva existem que levam em …

22 prediction  inference  prediction-interval 

Existem bons documentos que abordam algumas maneiras metódicas de escolher as dimensões dos filtros, agrupar as unidades e determinar o número de camadas convolucionais?

22 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

A maioria dos recursos sobre regras de pontuação adequadas menciona várias regras de pontuação diferentes, como perda de log, pontuação de Brier ou pontuação esférica. No entanto, eles geralmente não dão muita orientação sobre as diferenças entre eles. (Anexo A: Wikipedia .) Escolher o modelo que maximiza a pontuação logarítmica …

22 machine-learning  classification  model-selection  theory  scoring-rules 

Houve alguma confusão na minha cabeça sobre dois tipos de estimadores do valor populacional do coeficiente de correlação de Pearson. A. Fisher (1915) mostrou que para a população normal bivariada, o empírico é um estimador negativamente tendencioso de ρ , embora o viés possa ser de uma quantidade praticamente considerável …

22 correlation  pearson-r  unbiased-estimator  estimators  point-estimation 

No PCA, quando o número de dimensões é maior que (ou mesmo igual a) o número de amostras , por que você terá no máximo autovetores diferentes de zero? Em outras palavras, a classificação da matriz de covariância entre as dimensões é .dddNNNN−1N−1N-1d≥Nd≥Nd\ge NN−1N−1N-1 Exemplo: suas amostras são imagens vetorizadas, …

22 pca  dimensionality-reduction  eigenvalues 

Qual é o melhor gráfico, do ponto de vista estatístico, para mostrar uma tabela de contingência , que normalmente está sendo analisada pelo teste do qui-quadrado? É um gráfico de barras esquecido, gráfico de barras empilhado, mapa de calor, plotagem de contorno, plotagem de dispersão com tremulação, plotagem de várias …

22 data-visualization  contingency-tables 

Li os Elementos do aprendizado estatístico e não conseguia entender o que é a Seção 3.7 "Seleção e contração de múltiplos resultados". Ele fala sobre RRR (regressão de classificação reduzida), e só consigo entender que a premissa é sobre um modelo linear multivariado generalizado em que os coeficientes são desconhecidos …

22 regression  multivariate-analysis  dimensionality-reduction  regularization  reduced-rank-regression 

Estou procurando um estudo de caso de regressão linear avançada que ilustra as etapas necessárias para modelar relacionamentos não lineares complexos e múltiplos usando GLM ou OLS. É surpreendentemente difícil encontrar recursos que vão além dos exemplos básicos da escola: a maioria dos livros que li não vai além de …

22 multiple-regression  generalized-linear-model  data-transformation  splines  nonlinear 

Dada uma matriz de covariância , como gerar dados de modo a ter a matriz de covariância de amostra ?ΣsΣs\boldsymbol \Sigma_sΣ^=ΣsΣ^=Σs\hat{\boldsymbol \Sigma} = \boldsymbol \Sigma_s De maneira mais geral: geralmente estamos interessados ​​em gerar dados a partir de uma densidade f(x|θ)f(x|θ) f(x \vert \boldsymbol\theta) , com os dados xxx com …

22 correlation  sampling  random-generation  covariance-matrix 

Nem tenho certeza de que a pergunta faça muito sentido, mas acho que vi alguns títulos de trabalhos em que eles propunham floresta aleatória com efeitos aleatórios. Isso é possível em R?

22 r  random-forest  random-effects-model 

Eu queria saber qual é a diferença teórica entre o Teste de soma e classificação de Wilcoxon e o Teste de classificação e sinal de Wilcoxon usando observações emparelhadas. Eu sei que o teste de soma-classificação de Wilcoxon permite uma quantidade diferente de observações em duas amostras diferentes, enquanto o …

22 paired-data  wilcoxon-signed-rank  wilcoxon-mann-whitney 

Eu estava ouvindo uma palestra e vi este slide: Quão verdadeiro é isso?

22 deep-learning  deep-belief-networks 

Estou interessado para estimar a densidade de uma variável aleatória contínua . Uma maneira de fazer isso que aprendi é o uso da Estimativa de Densidade do Kernel.XXX Mas agora estou interessado em uma abordagem bayesiana que se segue nas seguintes linhas. Inicialmente, eu acredito que segue uma distribuição F …

22 bayesian  pdf  nonparametric-bayes  dirichlet-process 

Sou um estudante de matemática pura, com pouco conhecimento em matemática aplicada. Desde o outono passado, tenho estudado o livro de Casella e Berger e já terminei centenas (230+) de páginas de problemas de exercícios no livro. Agora estou no capítulo 10. No entanto, como não me formei em estatística …

22 distributions  references  eda