Estatísticas e Big Data

Eu realmente tenho uma falta de entendimento de como o filtro de autoinicialização funciona. Conheço os conceitos aproximadamente, mas não consigo apreender certos detalhes. Esta pergunta é para eu esclarecer a desordem. Aqui vou usar esse algoritmo de filtro popular a partir de uma referência por doucet (até agora acho …

12 particle-filter 

O recente progresso nas redes neurais é resumido por uma sequência de novas arquiteturas caracterizadas principalmente por sua crescente complexidade de projeto. De LeNet5 (1994) a AlexNet (2012), Overfeat (2013) e GoogleLeNet / Inception (2014) e assim por diante ... Existe alguma tentativa de permitir que a máquina decida / …

12 neural-networks  deep-learning 

Referindo-se a este tópico: Como você explicaria o Markov Chain Monte Carlo (MCMC) a um leigo? . Eu posso ver que é uma combinação de cadeias de Markov e Monte Carlo: uma cadeia de Markov é criada com a posterior como distribuição limitadora invariante e, em seguida, os sorteios de …

12 mcmc 

Fundo: Estou tentando seguir a revisão de Princeton sobre a estimativa de MLE para GLM . I compreender os conceitos básicos de estimativa MLE: likelihood, score, observado e esperado Fisher informationea Fisher scoringtécnica. E eu sei como justificar a regressão linear simples com a estimativa do MLE . A questão: …

12 regression  generalized-linear-model  maximum-likelihood  link-function  irls 

Temos uma grande variedade de métodos para geração aleatória a partir de distribuições univariadas (transformação inversa, aceitação-rejeição, Metropolis-Hastings etc.) e parece que podemos amostrar literalmente qualquer distribuição válida - isso é verdade? Você poderia fornecer algum exemplo de distribuição univariada impossível de gerar aleatoriamente? Eu acho que o exemplo onde …

12 distributions  simulation  random-generation  mgf  philosophical 

Estive usando o ajuste de modelo caret, mas depois executei novamente o modelo usando o gbmpacote. Entendo que o caretpacote usa gbme a saída deve ser a mesma. No entanto, apenas um teste rápido usando data(iris)mostra uma discrepância no modelo de cerca de 5% usando RMSE e R ^ 2 …

12 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

Econométricos acadêmicos geralmente estão interessados ​​em determinar a causalidade. Parece que todos os trabalhos estatísticos / de ciência de dados do setor privado que ouço estão procurando apenas modelos preditivos. Existem empregos no setor privado (ou empregos no governo) que pesquisem a causalidade?

12 econometrics  causality  careers 

Eu gostaria de obter intervalos de confiança de 95% nas previsões de um nlmemodelo misto não linear . Como nada é fornecido para fazer isso dentro de nlmemim, eu me perguntava se é correto usar o método de "intervalos de previsão da população", conforme descrito no capítulo do livro de …

12 r  mixed-model  confidence-interval  lme4-nlme 

As funções empíricas do CDF são geralmente estimadas por uma função de etapa. Existe uma razão para que isso seja feito dessa maneira e não usando uma interpolação linear? A função step possui propriedades teóricas interessantes que nos fazem preferir? Aqui está um exemplo dos dois: ecdf2 <- function (x) …

12 r  distributions  ecdf 

Tenho uma série temporal diária bastante previsível com sazonalidade semanal. Sou capaz de apresentar previsões que parecem bastante precisas (confirmadas pela validação cruzada) quando não há feriados. No entanto, quando há feriados, tenho os seguintes problemas: Na minha previsão, recebo números diferentes de zero para os feriados, mesmo que todos …

12 time-series  forecasting  arima  outliers 

Seja uma amostra aleatória da distribuição uniforme em , onde . Seja e as estatísticas de pedidos maiores e menores. Mostre que a estatística é uma estatística suficiente em conjunto para o parâmetro . X=(x1,x2,…xn)X=(x1,x2,…xn)\mathbf{X}= (x_1, x_2, \dots x_n)(a,b)(a,b)(a,b)a&lt;ba&lt;ba < bY1Y1Y_1YnYnY_n(Y1,Yn)(Y1,Yn)(Y_1, Y_n)θ=(a,b)θ=(a,b)\theta = (a, b) Não é problema para mim …

12 self-study  uniform  sufficient-statistics  complete-statistics 

Vamos dizer que temos uma variável aleatória com uma gama de valores delimitada por aaa e bbb , onde aaa é o valor mínimo ebbb o valor máximo. Disseram-me que, como n→∞n→∞n \to \infty , onde nnn é o tamanho da nossa amostra, a distribuição amostral da nossa amostra é …

12 normal-distribution  sampling  random-variable  central-limit-theorem 

As análises de regressão moderada são frequentemente usadas nas ciências sociais para avaliar a interação entre dois ou mais preditores / covariáveis. Normalmente, com duas variáveis ​​preditoras, o seguinte modelo é aplicado: Y=β0+β1∗X+β2∗M+β3∗XM+eY=β0+β1∗X+β2∗M+β3∗XM+eY = β_0 + β_1*X + β_2*M + β_3*XM + e Observe que o teste de moderação é …

12 regression  interaction 

Eu tenho usado modelos lineares para realizar testes de proporção de 2 amostras por um tempo, mas percebi que isso pode não estar completamente correto. Parece que o uso de um modelo linear generalizado com um vínculo de família binomial + identidade fornece exatamente os resultados do teste de proporção …

12 r  hypothesis-testing  generalized-linear-model  proportion 

Zou et al. "Nos" graus de liberdade "do laço" (2007) mostram que o número de coeficientes diferentes de zero é uma estimativa imparcial e consistente para os graus de liberdade do laço. Parece um pouco contra-intuitivo para mim. Suponha que tenhamos um modelo de regressão (onde as variáveis ​​têm média …

12 regression  lasso  degrees-of-freedom  shrinkage