Estatísticas e Big Data

Se estavam interessados em encaixe interacções de duas vias entre uma variável de motivos linear e outra variável de motivos que tem uma relação quadrática, com a variável dependente , eu teria que incluem tanto a interacção com o componente quadrático e a interacção com o linear componente no modelo? …

13 r  regression  model-selection 

Como posso provar que o produto pontual de duas funções do kernel é uma função do kernel?

13 machine-learning  kernel-trick 

Preciso automatizar a previsão de séries temporais e não conheço antecipadamente os recursos dessas séries (sazonalidade, tendência, ruído etc.). Meu objetivo não é obter o melhor modelo possível para cada série, mas evitar modelos muito ruins. Em outras palavras, obter pequenos erros toda vez não é um problema, mas obter …

13 time-series  forecasting  arima  ensemble  exponential-smoothing 

Depois de reunir um feedback valioso de perguntas e discussões anteriores, fiz a seguinte pergunta: suponha que o objetivo seja detectar diferenças de efeito em dois grupos, masculino e feminino, por exemplo. Existem duas maneiras de fazer isso: executando duas regressões separadas para os dois grupos e empregando o teste …

13 statistical-significance  interaction  regression-coefficients 

Qual é a sua intuição / interpretação de uma distribuição de autovalores de uma matriz de correlação? Costumo ouvir que geralmente os 3 maiores autovalores são os mais importantes, enquanto aqueles próximos de zero são ruídos. Além disso, vi alguns trabalhos de pesquisa investigando como as distribuições de autovalores de …

13 distributions  correlation 

Estou pensando em duas estratégias para fazer "aumento de dados" na previsão de séries temporais. Primeiro, um pouco de fundo. Um preditor para prever o próximo passo de uma série temporal é uma função que normalmente depende de duas coisas, os estados passados ​​da série temporal, mas também os estados …

13 time-series  data-augmentation 

No livro "Teoremas dos limites da teoria das probabilidades", de Valentin V. Petrov, vi uma distinção entre as definições de uma distribuição como "contínua" e "absolutamente contínua", que é afirmada da seguinte forma: X P ( X ∈ B ) = 0 B P ( X ∈ B ) = …

13 probability  distributions  random-variable 

Quando as pessoas falam sobre redes neurais, o que elas significam quando dizem "tamanho do kernel"? Kernels são funções de similaridade, mas o que isso diz sobre o tamanho do kernel?

13 machine-learning  neural-networks 

Quais problemas de entrada seqüencial são mais adequados para cada um? A dimensionalidade da entrada determina qual é a melhor correspondência? Os problemas que requerem "memória mais longa" são mais adequados para uma RNN LSTM, enquanto os problemas com padrões de entrada cíclicos (mercado de ações, clima) são mais facilmente …

13 time-series  neural-networks  hidden-markov-model  rnn 

A topologia do modelo do Google Inception pode ser encontrada aqui: Google Inception Netowrk Percebi que há 3 camadas de softmax neste modelo (# 154, # 152, # 145) e duas delas são algum tipo de fuga precoce desse modelo. Pelo que sei, a camada softmax é para saída final, …

13 deep-learning  conv-neural-network 

Em geral, parece que o método dos momentos está apenas correspondendo à média da amostra observada ou à variação dos momentos teóricos para obter estimativas dos parâmetros. Geralmente é o mesmo que o MLE para famílias exponenciais, pelo que entendi. No entanto, é difícil encontrar uma definição clara do método …

13 maximum-likelihood  method-of-moments 

Estou tentando treinar uma rede neural para classificação, mas os rótulos que tenho são bastante barulhentos (cerca de 30% deles estão errados). A perda de entropia cruzada realmente funciona, mas eu queria saber se existem alternativas mais eficazes nesse caso. ou a perda de entropia cruzada é a ideal? Não …

13 machine-learning  neural-networks  loss-functions  noise 

Eu tenho um conjunto de dados composto por 24 linhas de dados mensais. Os recursos são PIB, chegadas no aeroporto, mês e alguns outros. A variável dependente é o número de visitantes de um destino turístico popular. A Random Forest seria adequada para esse problema? Os dados não são públicos, …

13 random-forest  small-sample 

Me deparei com o coeficiente Dice para similaridade de volume ( https://en.wikipedia.org/wiki/S%C3%B8rensen%E2%80%93Dice_coefficient ) e precisão ( https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision ) Parece-me que essas duas medidas são iguais. Alguma ideia?

13 descriptive-statistics  roc  accuracy  precision-recall  auc 

Eu estou familiarizado com o conceito de variáveis ​​categóricas e a respectiva codificação de variável fictícia que nos permite ajustar um nível como linha de base para evitar colinearidade. Também estou familiarizado com como interpretar estimativas de parâmetros a partir de tais modelos: a mudança prevista no resultado para um …

13 regression  interpretation  proportion  multicollinearity