Estatísticas e Big Data

A codificação esparsa é definida como a aprendizagem de um conjunto excessivo de vetores básicos para representar vetores de entrada (<- por que queremos isso). Quais são as diferenças entre codificação esparsa e autoencoder? Quando usaremos a codificação esparsa e o autoencoder?

35 machine-learning  neural-networks  unsupervised-learning  deep-learning  autoencoders 

Comentários: Em primeiro lugar gostaria de dizer um grande obrigado ao autor do novo tsoutliers pacote que implementos de Chen e Liu detecção de séries temporais outlier, que foi publicado no Jornal da Associação Americana de Estatística em 1993 em software Open Source .RRR O pacote detecta iterativamente 5 tipos …

35 time-series  forecasting  arima  outliers 

No livro de texto "Nova matemática abrangente para o nível" de Greer (1983), vejo o desvio médio calculado da seguinte forma: Resuma diferenças absolutas entre valores únicos e a média. Então obtenha sua média. Ao longo do capítulo, o termo desvio médio é usado. Mas recentemente vi várias referências que …

35 distributions  standard-deviation  frequency  variability 

Uma formiga é colocada no canto de um cubo e não pode se mover. Uma aranha começa no canto oposto e pode se mover pelas bordas do cubo em qualquer direção com igual probabilidade . Em média, quantos passos a aranha precisará para chegar à formiga?(x,y,z)(x,y,z)(x,y,z)1/31/31/3 (Isso não é tarefa …

35 probability  random-walk 

Eu tenho um modelo GLM logístico com 8 variáveis. Fiz um teste do qui-quadrado em R anova(glm.model,test='Chisq')e 2 das variáveis ​​se mostraram preditivas quando ordenadas no início do teste e não tanto quando ordenadas na parte inferior. O summary(glm.model)sugere que os seus coeficientes são insignificantes (elevado valor de p). Nesse …

35 r  regression  logistic  statistical-significance  generalized-linear-model 

Estou ajustando um modelo de regressão linear múltipla entre 4 variáveis ​​categóricas (com 4 níveis cada) e uma saída numérica. Meu conjunto de dados tem 43 observações. A regressão fornece os seguintes valores de do teste para cada coeficiente de inclinação: . Assim, o coeficiente do 4º preditor é significativo …

35 regression  hypothesis-testing  multiple-comparisons  multiple-regression  t-test 

Como provar que a função de base radial é um kernel? Tanto quanto eu entendo, para provar isso, temos que provar um dos seguintes:k(x,y)=exp(−||x−y||2)2σ2)k(x,y)=exp⁡(−||x−y||2)2σ2)k(x, y) = \exp(-\frac{||x-y||^2)}{2\sigma^2}) Para qualquer conjunto de vetores matriz = é semidefinido positivo.x1,x2,...,xnx1,x2,...,xnx_1, x_2, ..., x_nK(x1,x2,...,xn)K(x1,x2,...,xn)K(x_1, x_2, ..., x_n)(k(xi,xj))n×n(k(xi,xj))n×n(k(x_i, x_j))_{n \times n} Um mapeamento pode ser …

35 svm  kernel-trick 

Qual é / são as diferenças entre um projeto longitudinal e uma série temporal?

35 time-series  panel-data 

Quais são os conjuntos de dados disponíveis gratuitamente para classificação com mais de 1000 recursos (ou pontos de amostra, se contiverem curvas)? Já existe um wiki da comunidade sobre conjuntos de dados gratuitos: Localizando amostras de dados disponíveis gratuitamente Mas aqui, seria bom ter uma lista mais focada que possa …

35 machine-learning  classification  dataset  large-data 

Ao executar um modelo de regressão múltipla em R, uma das saídas é um erro padrão residual de 0,0589 em 95.161 graus de liberdade. Eu sei que os 95.161 graus de liberdade são dados pela diferença entre o número de observações na minha amostra e o número de variáveis ​​no …

35 regression  standard-error  residuals 

Eu li que a soma das variáveis ​​aleatórias Gamma com o mesmo parâmetro de escala é outra variável aleatória Gamma. Também vi o artigo de Moschopoulos descrevendo um método para a soma de um conjunto geral de variáveis ​​aleatórias gama. Eu tentei implementar o método de Moschopoulos, mas ainda não …

35 probability  distributions  gamma-distribution  summations  saddlepoint-approximation 

Por que a regressão logística se torna instável quando as classes são bem separadas? O que significam classes bem separadas? Eu realmente aprecio se alguém puder explicar com um exemplo.

34 r  regression  logistic  separation 

Digamos que eu esteja estudando como os narcisos respondem a várias condições do solo. Eu coletei dados sobre o pH do solo versus a altura madura do narciso. Estou esperando um relacionamento linear, então continuo executando uma regressão linear. No entanto, quando eu comecei meu estudo, eu não percebi que …

34 regression  linear-model  dataset 

Erro quadrático médio da raiz soma residual de quadrados erro padrão residual erro quadrático médio erro de teste Eu achava que costumava entender esses termos, mas quanto mais eu faço problemas estatísticos, mais me confundei com o que acho. Gostaria de alguma garantia e um exemplo concreto Posso encontrar facilmente …

34 r  regression  residuals 

Eu tenho dados coletados de um experimento organizado da seguinte maneira: Dois locais, cada um com 30 árvores. 15 são tratados, 15 são controle em cada local. De cada árvore, amostramos três pedaços do caule e três pedaços das raízes, de modo que 6 amostras de nível 1 por árvore …

34 r  mixed-model  model  nested-data  lme4-nlme