Estatísticas e Big Data

De Theory of Statistics, de Mark J. Schervish (página 12): Embora o teorema de representação de DeFinetti 1.49 seja central para motivar modelos paramétricos, ele não é realmente usado em sua implementação. Como o teorema é central para os modelos paramétricos?

55 probability  modeling  mathematical-statistics  parametric 

Estou tentando entender a filosofia por trás do uso de um modelo linear generalizado (GLM) vs um modelo linear (LM). Criei um exemplo de conjunto de dados abaixo em que: registro( y) = x + εregistro⁡(y)=x+ε\log(y) = x + \varepsilon O exemplo não possui o erro em função da magnitude …

55 r  generalized-linear-model  linear-model  gamma-distribution  link-function 

Recentemente, medi como o significado de uma nova palavra é adquirido em exposições repetidas (prática: dia 1 ao dia 10) medindo ERPs (EEGs) quando a palavra foi vista em diferentes contextos. Também controlei as propriedades do contexto, por exemplo, sua utilidade para a descoberta de novos significados de palavras (alto …

55 r  mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model 

Existem vários tópicos neste site para recomendações de livros sobre estatísticas introdutórias e aprendizado de máquina, mas estou procurando um texto sobre estatísticas avançadas, incluindo, em ordem de prioridade: probabilidade máxima, modelos lineares generalizados, análise de componentes principais, modelos não lineares . Eu tentei o Statistical Models da AC Davison, …

55 generalized-linear-model  pca  maximum-likelihood  references  saddlepoint-approximation 

No ano de 2000, a Judea Pearl publicou Causality . Que controvérsias cercam esse trabalho? Quais são suas principais críticas?

55 causality 

Eu gostaria de ter muitos algoritmos que executam a mesma tarefa que a regressão logística. Ou seja, algoritmos / modelos que podem fornecer uma previsão para uma resposta binária (Y) com alguma variável explicativa (X). Eu ficaria feliz se, depois de nomear o algoritmo, se você também mostrar como implementá-lo …

55 r  regression  logistic  classification  predictive-models 

Eu tenho SPSSsaída para um modelo de regressão logística. A saída relata duas medidas para o ajuste do modelo Cox & Snelle Nagelkerke. Então, como regra geral, quais dessas medidas R2R²R^² você reportaria como o modelo se encaixa? Ou, qual desses índices de ajuste é o que geralmente é relatado …

55 logistic  goodness-of-fit  r-squared 

Se eu calcular a mediana de um número suficientemente grande de observações extraídas da mesma distribuição, o teorema do limite central afirma que a distribuição de medianas se aproximará de uma distribuição normal? Meu entendimento é que isso é verdade com os meios de um grande número de amostras, mas …

55 normal-distribution  mathematical-statistics  sampling  median  central-limit-theorem 

Alguém pode explicar o que é uma camada global máxima de pool e por que e quando a usamos para treinar uma rede neural. Eles têm alguma vantagem sobre a camada máxima comum de pooling?

55 neural-networks  conv-neural-network  pooling 

Qual é a diferença entre validação cruzada estratificada e validação cruzada ? A Wikipedia diz: Na validação cruzada estratificada de dobras k , as dobras são selecionadas para que o valor médio da resposta seja aproximadamente igual em todas as dobras. No caso de uma classificação dicotômica, isso significa que …

55 cross-validation  stratification 

Eu sou novo na área de aprendizado profundo e, para mim, o primeiro passo foi ler artigos interessantes no site deeplearning.net. Em artigos sobre aprendizado profundo, Hinton e outros falam principalmente sobre como aplicá-lo a problemas de imagem. Alguém pode tentar me responder, pode ser aplicado ao problema de previsão …

54 time-series  machine-learning  prediction  deep-learning  deep-belief-networks 

Ok, essa é uma pergunta bastante básica, mas estou um pouco confusa. Na minha tese, escrevo: Os erros padrão podem ser encontrados calculando o inverso da raiz quadrada dos elementos diagonais da matriz (observada) de Fisher Information: -logLI(μ,σ2)=H-1sμ^,σ^2=1I(μ^,σ^2)−−−−−−√sμ^,σ^2=1I(μ^,σ^2)\begin{align*} s_{\hat{\mu},\hat{\sigma}^2}=\frac{1}{\sqrt{\mathbf{I}(\hat{\mu},\hat{\sigma}^2)}} \end{align*} Como o comando de otimização em R minimiza a matriz …

54 maximum-likelihood  fisher-information 

Você pode dar alguns exemplos reais de séries temporais para os quais um processo de média móvel da ordem , ou seja, y t = q ∑ i = 1 θ i ε t - i + ε t , onde ε t ∼ N ( 0 , σ 2 …

54 time-series  arima  interpretation  moving-average 

Resumindo , quanto mais aprendo sobre estatística, menos confio em artigos publicados em meu campo; Simplesmente acredito que os pesquisadores não estão fazendo suas estatísticas suficientemente bem. Sou leigo, por assim dizer. Sou formado em biologia, mas não tenho educação formal em estatística ou matemática. Gosto de R e frequentemente …

54 mathematical-statistics  multiple-regression  modeling 

Em muitos tutoriais ou manuais, a narrativa parece implicar que R e python coexistem como componentes complementares do processo de análise. Para meus olhos destreinados, no entanto, parece que os dois idiomas fazem o mesmo. Então, minha pergunta é se existem nichos realmente especializados para os dois idiomas ou se …

54 r  python  software