Estatísticas e Big Data

Por exemplo, em redes contraditórias generativas, geralmente ouvimos que a inferência é fácil porque a distribuição condicional de x dada a variável latente z é 'tratável'. Além disso, li em algum lugar que a máquina Boltzmann e o autoencoder variacional são usados ​​onde a distribuição posterior não é tratável, portanto …

13 inference  variational-bayes  gan 

Eu estou tentando interpretar a saída de nls (). Eu li este post, mas ainda não entendo como escolher o melhor ajuste. Dos meus ajustes, tenho duas saídas: > summary(m) Formula: y ~ I(a * x^b) Parameters: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) a 479.92903 62.96371 7.622 0.000618 *** b …

12 r  least-squares  nonlinear-regression  goodness-of-fit 

Quais métodos são usados ​​para testar algoritmos aleatórios de geração de variável?

12 algorithms  hypothesis-testing  random-variable  random-generation 

Eu tenho o modelo y=xa×zb+ey=xa×zb+e y=x^a \times z^b + e onde é a variável dependente, e são variáveis ​​explicativas, e são os parâmetros e é um termo de erro. Eu tenho as estimativas dos parâmetros de e e uma matriz de covariância dessas estimativas. Como faço para testar se e …

12 statistical-significance  nonlinear-regression 

Eu tenho a seguinte pergunta: como você acha a distribuição do tempo gasto por dia no YouTube? Minha resposta é que provavelmente é normalmente distribuído e altamente inclinado para a esquerda. Espero que exista um modo em que a maioria dos usuários gaste algum tempo médio e, em seguida, uma …

12 distributions  normal-distribution  skewness  skew-normal 

Fechado . Esta pergunta precisa de detalhes ou clareza . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Adicione detalhes e esclareça o problema editando esta postagem . Fechado há 6 meses . Esta é uma questão puramente hipotética. Uma afirmação muito comum é que H0H0H_0 nunca é …

12 confidence-interval  p-value 

Qual é a diferença entre paradigmas bayesianos objetivos e subjetivos? Quais objetos ou procedimentos eles definem ou interpretam de maneira diferente? Existe alguma diferença na escolha de métodos?

12 bayesian  methodology 

No "Livro do Porquê" da Judea Pearl, ele fala sobre o que chama de Escada da Causação, que é essencialmente uma hierarquia composta por diferentes níveis de raciocínio causal. O mais baixo diz respeito aos padrões de associação nos dados observados (por exemplo, correlação, probabilidade condicional etc.), o próximo se …

12 causality 

Em um caso multivariado com valor real, existe uma maneira de amostrar uniformemente os pontos da superfície onde a distância de Mahalanobis da média da é constante? EDIT: isso se resume a pontos de amostragem uniformemente da superfície de um hiperelipsoide que satisfaz a equação, ( x - μ )TΣ- …

12 random-generation  uniform 

Num artigo recente, Norton et al. (2018) [ 1 ] afirmam que[ 1 ][1]^{[1]} Odds ratio diferentes do mesmo estudo não podem ser comparados quando os modelos estatísticos que resultam em estimativas de odds ratio possuem variáveis ​​explicativas diferentes, pois cada modelo possui um fator de escala arbitrário diferente. Tampouco …

12 r  logistic  meta-analysis  odds-ratio  adjustment 

Para calcular as previsões médias do modelo na escala de resposta de um GLM, que é "correto" e por quê? Calcule a previsão média do modelo na escala do link e depois volte a transformar na escala da resposta, ou Voltar Transforme as previsões na escala de resposta e depois …

12 generalized-linear-model  model-averaging 

Minha pergunta: Por que a floresta aleatória considera subconjuntos aleatórios de recursos para dividir no nível do nó em cada árvore, e não no nível da árvore ? Antecedentes: isso é uma questão de história. Tin Kam Ho publicado este papel na construção de "florestas de decisão", selecionando aleatoriamente um …

12 machine-learning  feature-selection  random-forest  importance  history 

Eu quero criar um modelo de regressão que seja uma média de vários modelos OLS, cada um com base em um subconjunto dos dados completos. A idéia por trás disso é baseada neste artigo . Crio k folds e construo k modelos OLS, cada um com dados sem uma das …

12 regression  least-squares  ensemble 

Atualmente, estou tentando entender a matemática do t-SNE . Infelizmente, ainda há uma pergunta que não consigo responder satisfatoriamente: qual é o significado real dos eixos em um gráfico t-SNE? Se eu fosse fazer uma apresentação sobre esse tópico ou incluí-lo em qualquer publicação: Como rotularia os eixos de maneira …

12 machine-learning  dimensionality-reduction  tsne 

Estou executando um modelo de regressão de Poisson com 1 variável de resposta e 6 covariáveis. A seleção de modelos usando o AIC resulta em um modelo com todas as covariáveis ​​e 6 termos de interação. O BIC, no entanto, resulta em um modelo com apenas 2 covariáveis ​​e sem …

12 model-selection  aic  poisson-regression  bic