Perguntas com a marcação «computational-statistics»

Li os classificadores algébricos: uma abordagem genérica para validação cruzada rápida, treinamento on-line e paralelo e fiquei impressionado com o desempenho dos algoritmos derivados. No entanto, parece que além de Naive Bayes (e GBMs) não existem muitos algoritmos adaptados à estrutura. Existem outros trabalhos que trabalharam em diferentes classificadores? (SVMs, …

9 cross-validation  references  random-forest  computational-statistics  naive-bayes 

Eu tenho a seguinte distribuição discreta, onde são constantes conhecidas:α,βα,β\alpha,\beta p(x;α,β)=Beta(α+1,β+x)Beta(α,β)for x=0,1,2,…p(x;α,β)=Beta(α+1,β+x)Beta(α,β)for x=0,1,2,… p(x;\alpha,\beta) = \frac{\text{Beta}(\alpha+1, \beta+x)}{\text{Beta}(\alpha,\beta)} \;\;\;\;\text{for } x = 0,1,2,\dots Quais são algumas das abordagens para obter amostras eficientes dessa distribuição?

9 sampling  mcmc  computational-statistics  importance-sampling  rejection-sampling 

Então, digamos que você jogue uma moeda 10 vezes e chame esse 1 de "evento". Se você executar 1.000.000 desses "eventos", qual a proporção de eventos com cabeças entre 0,4 e 0,6? A probabilidade binomial sugere que isso seja cerca de 0,65, mas meu código do Mathematica está me dizendo …

9 computational-statistics  mathematica 

Preciso implementar a detecção de anomalias em vários conjuntos de dados de séries temporais. Eu nunca fiz isso antes e estava esperando por alguns conselhos. Estou muito confortável com o python, então prefiro que a solução seja implementada (a maior parte do meu código é python para outras partes do …

9 machine-learning  time-series  python  computational-statistics  anomaly-detection 

Percebo que existem 3 parâmetros de ajuste no modelo de árvores de reforço, ou seja, o número de árvores (número de iterações) parâmetro de encolhimento número de divisões (tamanho de cada árvore constituinte) Minha pergunta é: para cada um dos parâmetros de ajuste, como devo encontrar seu valor ideal? E …

9 machine-learning  cross-validation  computational-statistics  boosting  gbm 

Estou tentando entender como usar o teorema de Bayes para calcular um posterior, mas estou ficando preso à abordagem computacional, por exemplo, no seguinte caso, não está claro para mim como tirar o produto do anterior e da probabilidade e calcular o posterior: Neste exemplo, estou interessado em calcular a …

9 bayesian  simulation  computational-statistics 

O espírito dessa pergunta vem do "Monte Carlo comum", também conhecido como "bom e velho Monte Carlo" Suponha que eu tenha uma variável aleatória , comμ : = E [ X ]XXX μ:=E[X]σ2:=Var[X]μ:=E[X]σ2:=Var[X]\mu := E[X]\\ \sigma^2:=Var[X] Ambos são valores desconhecidos, porque a função de distribuição de probabilidade de é desconhecida …

8 probability  monte-carlo  computational-statistics 

Eu tenho uma pergunta sobre clusters que estou pensando em tratar com uma abordagem de mistura não paramétrica (eu acho). Estou trabalhando na explicação do comportamento humano. Cada linha do meu banco de dados contém: o ID de alguém alguns parâmetros do ambiente X (exemplo: temperatura, vento, etc.) uma variável …

8 machine-learning  clustering  computational-statistics  mixture 

Antecedentes do problema: Como parte da minha pesquisa, escrevi dois algoritmos que podem selecionar um conjunto de recursos de um conjunto de dados (dados de expressão gênica de pacientes com câncer). Esses recursos são então testados para ver quão bem eles podem classificar uma amostra invisível como câncer ou não-câncer. …

8 machine-learning  statistical-significance  computational-statistics  standardization  genetic-algorithms 

Que funcionalidade deve existir em um CAS especificamente voltado para o Statistics? Sistemas de álgebra simbólica como Mathematica e Maple são freqüentemente usados ​​para problemas de cálculo, lógica e física, mas raramente são usados ​​para estatísticas. Por que é isso? Que construções estatísticas podem ser adicionadas a um sistema de …

8 python  computational-statistics  computing  mathematica  maple 

Meu entendimento da abordagem de bootstrap é baseado na estrutura de Wasserman (quase literalmente): Seja uma estatística ( é a amostra iid retirada da distribuição ). Suponha que queremos estimar - a variação de dada .Tn= g(X1, . . . ,Xn)Tn=g(X1,...,Xn)T_n = g(X_1, ..., X_n)XEuXEuX_iFFFVF(Tn)VF(Tn)V_F(T_n)TnTnT_nFFF A abordagem de autoinicialização segue …

8 bootstrap  computational-statistics