Estatísticas e Big Data

Perguntas e respostas para pessoas interessadas em estatística, aprendizado de máquina, análise de dados, mineração de dados e visualização de dados

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Relação de Sensor comprimido com regularização L1
Entendo que o sensor comprimido encontra a solução mais esparsa para onde , e , .X ∈ R D Um ∈ R k x D y ∈ R k k &lt; &lt; Dy=Axy=Axy = Axx∈RDx∈RDx \in \mathbb{R}^DA∈Rk×DA∈Rk×DA \in \mathbb{R}^{k \times D}y∈Rky∈Rky \in \mathbb{R}^{k}k&lt;&lt;Dk&lt;&lt;Dk << D Dessa maneira, podemos reconstruir (o …
8 lasso  sparse 





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Livro sobre estatísticas mais leves que as acadêmicas
O Natal está chegando e eu gostaria de fazer um presente com estatísticas. O destinatário comprou e gostou de Como não ser errado, de Jordan Ellenberg (aliás, eu também gosto desse livro). Ele também gostava de The Signal and the Noise , embora achasse um pouco de matemática. Portanto, estou …




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Resolvendo a heterocedasticidade no Poisson GLMM
Eu tenho dados de coleta de longo prazo e gostaria de testar se o número de animais coletados é influenciado pelos efeitos climáticos. Meu modelo se parece abaixo: glmer(SumOfCatch ~ I(pc.act.1^2) +I(pc.act.2^2) + I(pc.may.1^2) + I(pc.may.2^2) + SampSize + as.factor(samp.prog) + (1|year/month), control=glmerControl(optimizer="bobyqa", optCtrl=list(maxfun=1e9,npt=5)), family="poisson", data=a2) Explicação das variáveis ​​utilizadas: …





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É Se sim, como provar?
Faz ? Além disso, o que dizer de Estou confuso com as relações. Parece intuitivamente ser o caso. Se estiver correto, como eu o provo matematicamente. Eu pesquisei neste site e em outros lugares ...E [ E ( X | Y = y ) | Z = z ] = …

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