Estatísticas e Big Data

Por que usar o erro médio quadrático da raiz (RMSE) em vez do erro absoluto médio (MAE)? Oi Estive investigando o erro gerado em um cálculo - inicialmente calculei o erro como um erro quadrático normalizado médio da raiz. Olhando um pouco mais de perto, vejo que os efeitos de …

59 least-squares  mean  rms  mae 

O trecho a seguir é da entrada: Quais são as diferenças entre os testes unicaudais e bicaudais? , no site de ajuda das estatísticas da UCLA. ... considere as consequências de perder um efeito na outra direção. Imagine que você desenvolveu um novo medicamento que acredita ser uma melhoria em …

58 hypothesis-testing  statistical-significance  inference 

Quais técnicas estão disponíveis para recolher (ou agrupar) muitas categorias para algumas, com o objetivo de usá-las como uma entrada (preditora) em um modelo estatístico? Considere uma variável como estudante universitário (disciplina escolhida por um estudante de graduação). É desordenado e categórico, mas pode potencialmente ter dezenas de níveis distintos. …

58 regression  categorical-data  dimensionality-reduction  feature-construction  many-categories 

Qual é a diferença entre uma rede neural de feed-forward e recorrente ? Por que você usaria um sobre o outro? Existem outras topologias de rede?

58 machine-learning  neural-networks  terminology  rnn  topologies 

Esta é uma pergunta que encontrei no Glassdoor : Como gerar 7 números inteiros com igual probabilidade usando uma moeda que possui ?Pr(Head)=p∈(0,1)Pr(Head)=p∈(0,1)\mathbb{Pr}(\text{Head}) = p\in(0,1) Basicamente, você tem uma moeda que pode ou não ser justa, e esse é o único processo de geração de número aleatório que você possui; …

58 probability  binomial  random-generation 

Eu tenho um gráfico que estou fazendo no ggplot2 para resumir os dados que são de um conjunto de dados com célula 2 x 4 x 3. Consegui fazer painéis para a variável de dois níveis usando facet_grid(. ~ Age)e definindo os eixos x e y usando aes(x=4leveledVariable, y=DV). Eu …

58 r  data-visualization  ggplot2 

Encontrei duas perguntas aqui e aqui sobre esse problema, mas ainda não há uma resposta ou explicação óbvia. Eu imponho o mesmo problema em que o erro de validação é menor que o erro de treinamento na minha Rede Neural de Convolução. O que isso significa?

58 machine-learning  mathematical-statistics  neural-networks  cross-validation 

Estou tendo problemas para entender a curva ROC. Existe alguma vantagem / melhoria na área sob a curva ROC se eu construir modelos diferentes de cada subconjunto exclusivo do conjunto de treinamento e usá-lo para produzir uma probabilidade? Por exemplo, se tem valores de { um , um , um …

57 r  roc 

Como funciona o truque de reparameterização para auto-codificadores variacionais (VAE)? Existe uma explicação intuitiva e fácil sem simplificar a matemática subjacente? E por que precisamos do 'truque'?

57 mathematical-statistics  autoencoders  variational-bayes  generative-models 

Em geral, é recomendável obter a raiz quadrada quando você tiver dados de contagem. (Para alguns exemplos no CV, consulte a resposta de @ HarveyMotulsky aqui ou a resposta de @ whuber aqui .) Por outro lado, ao ajustar um modelo linear generalizado com uma variável de resposta distribuída como …

57 generalized-linear-model  data-transformation  poisson-distribution  count-data  variance-stabilizing 

Suponho que o seguinte seja verdadeiro: assumir uma moeda justa, ficar 10 cabeças seguidas enquanto joga uma moeda não aumenta a chance de o próximo sorteio ser uma cauda , não importa a quantidade de probabilidade e / ou jargão estatístico lançado (desculpe os trocadilhos). Supondo que seja esse o …

57 probability  independence  intuition  games  bernoulli-process 

Estimadores de máxima verossimilhança (MLE) são assintoticamente eficientes; vemos o resultado prático, na medida em que eles geralmente se saem melhor do que as estimativas do método dos momentos (MoM) (quando diferem), mesmo em amostras pequenas Aqui "melhor que" significa no sentido de tipicamente ter menor variação quando ambos são …

57 estimation  maximum-likelihood  mse  method-of-moments  efficiency 

Por que uma função de probabilidade não é um pdf (função de densidade de probabilidade)?

57 likelihood  pdf 

Eu tenho um modelo (misto) em que um dos meus preditores deve, a priori, estar relacionado quadraticamente ao preditor (devido à manipulação experimental). Por isso, gostaria de adicionar apenas o termo quadrático ao modelo. Duas coisas me impedem de fazê-lo: Acho que li em algum lugar que você sempre deve …

57 regression  polynomial 

Estou procurando recursos (tutoriais, livros didáticos, webcast etc.) para aprender sobre Markov Chain e HMMs. Minha formação é como biólogo e atualmente estou envolvido em um projeto relacionado à bioinformática. Além disso, quais são os conhecimentos matemáticos necessários para ter uma compreensão suficiente dos modelos e HMMs de Markov? Eu …

57 references  markov-process  hidden-markov-model  bioinformatics