Estatísticas e Big Data

Eu tenho um modelo linear generalizado que adota uma função Gaussiana de distribuição e link de log. Depois de ajustar o modelo, verifico os resíduos: gráfico QQ, resíduos versus valores previstos, histograma de resíduos (reconhecendo que é necessária a devida cautela). Tudo parece bem. Isso parece sugerir (para mim) que …

14 regression  generalized-linear-model  link-function 

Suponha que você tenha oito corredores correndo uma corrida; a distribuição de seus tempos de execução individuais é normal e cada um tem média de 111111 segundos, digamos. O desvio padrão do corredor um é o menor, dois o segundo menor, o terceiro menor, etc., e oito o maior. Duas …

14 probability  normal-distribution  mathematical-statistics  order-statistics 

Digamos que estou escrevendo um algoritmo para a construção de um autoencoder empilhado de 2 camadas e uma rede neural de 2 camadas. Eles são as mesmas coisas ou diferença? O que eu entendo é que, quando eu construo um codificador automático empilhado, eu construo camada por camada. Para rede …

14 neural-networks  deep-learning  autoencoders 

Fiz uma regressão linear de aceitação na faculdade contra as pontuações do SAT e a família / origem étnica. Os dados são fictícios. Este é um acompanhamento de uma pergunta anterior, já respondida. A questão se concentra na coleta e interpretação de odds ratio ao deixar as pontuações do SAT …

14 r  regression  logistic 

P: Qual é a maneira padrão de agrupar dados usando um Processo Dirichlet? Ao usar Gibbs, os clusters de amostragem aparecem e desaparecem durante a amostragem. Além disso, temos um problema de identificabilidade, uma vez que a distribuição posterior é invariável às remarcações de cluster. Portanto, não podemos dizer qual …

14 bayesian  clustering  mcmc  dirichlet-process  identifiability 

Eu só queria perguntar quais são, na sua opinião, os melhores livros disponíveis sobre o bootstrap por aí. Por isso, não quero dizer necessariamente apenas o escrito por seus desenvolvedores. Você poderia indicar qual livro é o melhor para você, que abrange os seguintes critérios? A base filosófica / epistemológica …

14 sampling  model-selection  bootstrap  references  resampling 

Se eu tenho uma rede neural convolucional (CNN), que possui cerca de 1.000.000 de parâmetros, quantos dados de treinamento são necessários (suponha que eu esteja fazendo descida estocástica do gradiente)? Existe alguma regra de ouro? Notas adicionais: Quando realizei descida de gradiente estocástico (por exemplo, 64 amostras para 1 iteração), …

14 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

Eu implementei o Q-Learning conforme descrito em, http://web.cs.swarthmore.edu/~meeden/cs81/s12/papers/MarkStevePaper.pdf Para aprox. Q (S, A) Eu uso uma estrutura de rede neural como a seguir, Ativação sigmóide Entradas, número de entradas + 1 para neurônios de Ação (Todas as Entradas Escaladas 0-1) Saídas, saída única. Valor Q N número de M camadas …

14 machine-learning  neural-networks  reinforcement-learning 

Quando dizemos, para regredir contra , queremos dizer que é a variável independente e Y a variável dependente? ie .YYYXXXXXXY= a X+ bY=umaX+bY =aX + b

14 regression  terminology 

Atualmente, estou passando por um conjunto de slides que tenho para "análise fatorial" (PCA, tanto quanto eu sei). Nele, é derivado o "teorema fundamental da análise fatorial", que afirma que a matriz de correlação dos dados que entram na análise ( ) pode ser recuperada usando a matriz de cargas …

14 pca  factor-analysis  terminology  definition 

A pontuação F1 é a média harmônica de precisão e recuperação. O eixo y da recuperação é uma taxa positiva verdadeira (que também é recuperação). Assim, em algum momento os classificadores podem ter um recall baixo, mas uma AUC muito alta, o que isso significa? Quais são as diferenças entre …

14 machine-learning  precision-recall  auc  accuracy 

O teste t de Welch para variações desiguais (também conhecido como Welch-Satterthwaite ou Welch-Aspin) geralmente possui graus de liberdade não inteiros . Como esses graus de liberdade devem ser citados ao relatar os resultados do teste? "É convencional arredondar para o número inteiro mais próximo antes de consultar as tabelas …

14 t-test  degrees-of-freedom  reporting 

Citação da wikipedia: Nas estatísticas, um estimador consistente ou estimador assintoticamente consistente é um estimador - uma regra para calcular estimativas de um parâmetro possuindo a propriedade de que, conforme o número de pontos de dados usados ​​aumenta indefinidamente, a sequência resultante de estimativas converge em probabilidade para θ ^ …

14 machine-learning  mathematical-statistics  consistency 

Essa pergunta pode ser muito ingênua, mas da maneira como sou ensinado econometria, fico muito confuso se houver uma diferença entre séries temporais e métodos de dados em painel. Em relação às séries temporais, abordei tópicos como covariância estacionária, AR, MA, etc. Em relação aos dados do painel, só vi …

14 time-series  econometrics  panel-data 

http://en.wikipedia.org/wiki/Delta_method No artigo da Wikipedia, assumiu-se que deve existir e que g ′ ( θ ) tem valor diferente de zero. É possível encontrar a distribuição assintótica para √g′(θ)g′(θ)g'(\theta)g′(θ)g′(θ)g'(\theta) dado queg′(θ)pode ser zero e √n−−√(g(Xn)−g(θ))n(g(Xn)−g(θ))\sqrt{n}(g(X_n)-g(\theta)) g′(θ)g′(θ)g'(\theta) ?n−−√(Xn−θ)→dN(0,σ2)n(Xn−θ)→dN(0,σ2)\sqrt{n}(X_n-\theta) \stackrel{d}{\rightarrow} N(0,\sigma^2)

14 delta-method