Perguntas com a marcação «definition»

Conheço muito pouco de Probabilidade e Estatística e desejo aprender. Vejo a palavra "distribuição" usada em todo o lugar em diferentes contextos. Por exemplo, uma variável aleatória discreta tem uma "distribuição de probabilidade". Eu sei o que é isso. Uma variável aleatória contínua possui uma função de densidade de probabilidade; …

16 distributions  definition 

Estou experimentando o algoritmo da máquina de aumento de gradiente através do caretpacote em R. Usando um pequeno conjunto de dados de admissões de faculdade, executei o seguinte código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Estou escrevendo sobre o uso de uma 'distribuição de probabilidade conjunta' para um público que provavelmente entenderá 'distribuição multivariada', por isso estou pensando em usá-lo posteriormente. No entanto, não quero perder o significado ao fazer isso. A Wikipedia parece indicar que estes são sinônimos. São eles? Se não, por que …

15 probability  terminology  joint-distribution  definition 

Eu estava usando o termo "Caso Heywood" de maneira informal para me referir a situações em que uma estimativa on-line e 'resposta finita' atualizada iterativamente da variação se tornou negativa devido a problemas de precisão numérica. (Estou usando uma variante do método de Welford para adicionar dados e remover dados …

15 variance  factor-analysis  definition  online 

Esta é a definição de estatística na wikipedia Mais formalmente, a teoria estatística define uma estatística como uma função de uma amostra em que a função em si é independente da distribuição da amostra; isto é, a função pode ser declarada antes da realização dos dados. O termo estatística é …

14 mathematical-statistics  definition 

Atualmente, estou passando por um conjunto de slides que tenho para "análise fatorial" (PCA, tanto quanto eu sei). Nele, é derivado o "teorema fundamental da análise fatorial", que afirma que a matriz de correlação dos dados que entram na análise ( ) pode ser recuperada usando a matriz de cargas …

14 pca  factor-analysis  terminology  definition 

De acordo com M. Katz em seu livro Multivariable analysis (Seção 1.2, página 6), " Um fator de confusão está associado ao fator de risco e causalmente relacionado ao resultado " . Por que o fator de confusão deve estar causalmente relacionado ao resultado? Seria suficiente o fator de confusão …

14 causality  definition  confounding 

Claramente, isso é apenas uma questão de definição ou convenção e de quase nenhuma importância prática. Se for definido como seu valor tradicional de 0,05, um valor de p de 0,0500000000000 ... é considerado estatisticamente significativo ou não? A regra para definir significância estatística é geralmente considerada como p < …

14 hypothesis-testing  statistical-significance  definition 

O contexto desta questão está dentro de uma estrutura de saúde, ou seja, olhando para uma ou mais terapias no tratamento de uma condição. Parece que mesmo pesquisadores respeitados confundem os termos eficácia e eficácia , usando os termos de forma intercambiável. Como alguém pode pensar em eficácia versus eficácia …

14 epidemiology  causality  clinical-trials  definition  instrumental-variables 

Eu já vi o operador do(x)do(x)do(x) em toda parte em alguma revisão de literatura que estou fazendo sobre causalidade (veja, por exemplo, esta entrada da wikipedia ). No entanto, não consigo encontrar uma definição formal e geral desse operador. Alguém pode me indicar uma boa referência sobre isso? Estou interessado …

14 references  causality  definition 

Não consigo entender a Thompson Sampling e como ela funciona. Eu estava lendo sobre o Multi Arm Bandit e depois de ler o Algoritmo de limite superior de confiança, muitos textos sugeriam que o Thompson Sampling tivesse um desempenho melhor que o UCB. O que é Thompson Sampling, em termos …

14 machine-learning  definition  multiarmed-bandit 

Eu vi um termo "permutação invariável" versão da tarefa de reconhecimento de dígitos MNIST. O que isso significa?

14 machine-learning  neural-networks  terminology  conv-neural-network  definition 

Uma pergunta embaraçosamente simples - mas parece que nunca foi feita no Cross Validated antes: Qual é a definição de um modelo de regressão? Também uma pergunta de suporte, O que não é um modelo de regressão? No que diz respeito a este último, estou interessado em exemplos complicados em …

13 regression  linear-model  model  terminology  definition 

Estou ouvindo essas palavras cada vez mais enquanto estudo o aprendizado de máquina. De fato, algumas pessoas ganharam a medalha Fields trabalhando em regularidades de equações. Então, acho que esse é um termo que se estende da física estatística / matemática ao aprendizado de máquina. Naturalmente, várias pessoas que perguntei …

12 machine-learning  self-study  terminology  regularization  definition 

Eu tenho um conjunto de dados muito grande e faltam cerca de 5% de valores aleatórios. Essas variáveis ​​estão correlacionadas entre si. O exemplo a seguir do conjunto de dados R é apenas um exemplo de brinquedo com dados correlatos simulados. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf