Estatísticas e Big Data

Estou trabalhando em visão computacional e preciso otimizar uma função objetiva que envolve a matriz e a matriz é uma matriz ortogonal.XXXXXX maximize f(X)maximize f(X)maximize \ \ f(X) s.t XTX=Is.t XTX=I s.t \ \ X^T X=I Onde é a matriz da unidade. Estou lendo alguns artigos e eles falavam de …

8 optimization  orthogonal 

Estou ansioso para aprender mais sobre as técnicas de regressão regularizadas, como a regressão de Ridge e Lasso. Eu gostaria de saber o que pode ser alcançado usando essas técnicas quando comparado ao modelo de regressão linear. Também em que situação devemos adotar essas técnicas. E o que torna essas …

8 multiple-regression  regression-coefficients  regularization  ridge-regression 

Minha pergunta é: Existe um conjunto de dados que permite que a mediana seja maior que o modo, o modo seja maior que a média e a média seja maior que o intervalo? Em caso afirmativo, existe um padrão ou uma característica específica de um conjunto de dados para permitir …

8 mean  descriptive-statistics  median  mode  range 

Quero executar uma regressão em que DV seja a quantia de financiamento (em dólares americanos) obtida pelas startups. Naturalmente, o DV contém muitos zeros (~ 55%) e tem uma distribuição contínua para y> 0. Em geral, meu entendimento é que o modelo Tobit (ou uma variação dele) é apropriado para …

8 model-selection  zero-inflation  tobit-regression  heckman 

Estou tentando prever a idade em função de um conjunto de marcadores de metilação do DNA. Esses preditores são contínuos entre 0 e 100. Ao executar a regressão do OLS, posso ver que a variação aumenta com a idade. Assim, decidi ajustar um modelo de regressão ponderada. No entanto, estou …

8 r  multiple-regression  weighted-regression 

Estou enfrentando uma distribuição posterior em um aplicativo MCMC que visa amostrar uma variável não observável dada uma série observada .x={xt}Tt=0x={xt}t=0Tx=\{x_t\}_{t=0}^{T}y={yt}Tt=0y={yt}t=0Ty=\{y_t\}^T_{t=0} No entanto, os posteriores condicionais são lidos como com sendo um vetor de parâmetros estruturais adicionais. De acordo com meu entendimento, isso seria um problema de suavização, pois o …

8 time-series  bayesian  smoothing  filter 

Deixei X1X1X_1, ..., XnXnX_n variáveis ​​aleatórias distribuídas de forma idêntica e independente N(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu, \sigma^2) É fácil mostrar que a média da amostra X¯=1n∑ni=0XiX¯=1n∑i=0nXi\bar{X} = \frac{1}{n}\sum^n_{i = 0}{X_i} é uma variável aleatória com N(μ,σ2n)N(μ,σ2n)N(\mu, \frac{\sigma^2}{n}). No entanto, estou tendo dificuldade em descobrir qual é a distribuição mediana da amostra median(X)median(X)median(X) é, …

8 probability  normal-distribution  random-variable  median 

Estou lendo o livro de reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina de Chris Bishop . Encontrei o termo inferência probabilística várias vezes. Eu tenho algumas perguntas. A inferência probabilística é aplicável apenas em um contexto de modelagem gráfica? Qual é a distinção entre inferência estatística tradicional (valores de p, …

8 machine-learning  probability  inference  graphical-model 

Estou fazendo regressão linear em dados de composição usando a transformação de razão de log com dados do censo. Os IVs são composicionais (porcentagens que somam 100). O DV é não composicional e contínuo. Os resultados alr e clr são mais facilmente interpretados. Todos eles produzem a mesma medida de …

8 regression  compositional-data 

Considere uma regressão logística nesses dados: X1 X2 Y 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1 R aceita três representações diferentes dos dados: uma linha por entrada da tabela e duas representações condensadas (uma com pesos, …

8 r  logistic 

Digamos que temos . Qual é a distribuição amostral de sua amostra?X∼Beta(α,β)X∼Beta(α,β)X \sim \text{Beta}(\alpha, \beta) Em outras palavras, que distribuição a amostra significa X¯X¯\bar{X} de uma versão beta segue?

8 distributions  beta-distribution  mean 

Estou tentando aprender o básico da decisão bayesiana e me deparei com a frase "anterior apropriado", mas realmente não entendo o que isso significa. Alguém sabe?

8 prior 

Já existem posts sobre avisos de R lidando com regressão logística e separação linear como esta . Eu só quero ter certeza de que, no Python Scikit Learn, esse problema foi resolvido pela parte da regularização L1 / L2 na função de otimização. Em outras palavras, é seguro dizer que …

8 logistic  python  regularization  separation 

O que é uma função de indicador? Qual é a intuição por trás de uma função Indicator? Por que a função indicadora necessária no exemplo a seguir?IAIAI_A O exemplo a seguir pode ser reescrito sem usar a função de indicador? Seja qualquer evento. Podemos escrever como uma expectativa, da seguinte …

8 probability  random-variable  indicator-function 

Estou realmente confuso com o uso do solver na otimização computacional. Eu olhei em volta por um mês dentro e fora, para ver se consigo entender bem o que esse termo significa, mas ainda não o entendo bem. Parece que, se eu gostaria de resolver um problema de otimização no …

8 optimization  terminology  software  definition