Perguntas com a marcação «intuition»

Estou tentando obter uma compreensão intuitiva de como a análise de componentes principais (PCA) funciona no espaço sujeito (duplo) . Considere o conjunto de dados 2D com duas variáveis, x1x1x_1 e x2x2x_2 , e nnn pontos de dados (a matriz de dados XX\mathbf X é n×2n×2n\times 2 e assume-se centralizada). …

19 pca  linear-algebra  intuition  geometry 

Considere a identidade elementar da variação: Var(X)===E[(X−E[X])2]...E[X2]−(E[X])2Var(X)=E[(X−E[X])2]=...=E[X2]−(E[X])2 \begin{eqnarray} Var(X) &=& E[(X - E[X])^2]\\ &=& ...\\ &=& E[X^2] - (E[X])^2 \end{eqnarray} É uma simples manipulação algébrica da definição de um momento central em momentos não centrais. Permite manipulação conveniente de em outros contextos. Ele também permite o cálculo da variação por …

18 variance  descriptive-statistics  intuition 

Vi e apreciei a pergunta Compreendendo a análise de componentes principais e agora tenho a mesma pergunta para análise de componentes independentes. Quero dizer, quero fazer uma pergunta abrangente sobre as maneiras intuitivas de entender a ACI? Eu quero entender isso. Eu quero entender o propósito disso. Eu quero ter …

18 intuition  ica 

Eu tenho um doutorado em biologia molecular. Meus estudos começaram recentemente a envolver análise de dados de alta dimensão. Tive a ideia de como o t-SNE funciona (graças a um vídeo do StatQuest no YouTube ), mas não consigo entender o UMAP (ouvi a palestra do criador do UMAP on-line, …

18 dimensionality-reduction  intuition  tsne 

Estive pensando em escrever um post sobre essa interessante análise de Kleinberg (2002) que explora a dificuldade de agrupar. Kleinberg descreve três desiderata aparentemente intuitivos para uma função de agrupamento e prova que essa função não existe. Existem muitos algoritmos de cluster que satisfazem dois dos três critérios; no entanto, …

17 mathematical-statistics  clustering  intuition  hierarchical-clustering 

Li aqui que, dada uma amostra de uma distribuição contínua com o cdf , a amostra correspondente a segue uma distribuição uniforme padrão.F X U i = F X ( X i )X1, X2, . . . , XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n FXFX F_X vocêEu= FX( XEu)vocêEu=FX(XEu) U_i = F_X(X_i) Eu verifiquei …

17 pdf  uniform  cdf  intuition 

Trabalhei com a crença de que a mediana da amostra é uma medida de tendência central mais robusta do que a média da amostra, uma vez que ignora valores extremos. Portanto, fiquei surpreso ao saber (na resposta a outra pergunta ) que, para amostras retiradas de uma distribuição normal, a …

17 distributions  median  intuition  mean  efficiency 

Pergunta (s): Qual é a idéia e intuição por trás da estimativa de quase verossimilhança máxima (QMLE; também conhecida como estimativa de pseudo máxima verossimilhança, PMLE)? O que faz o estimador funcionar quando a distribuição de erro real não corresponde à distribuição de erro assumida? O site da Wikipedia para …

17 maximum-likelihood  references  intuition  quasi-likelihood 

Estou confuso sobre a equação que serve como a definição da taxa de risco. Tenho a ideia de qual é a taxa de risco, mas não vejo como a equação expressa essa intuição. Se é uma variável aleatória que representa o ponto do tempo de morte de alguém em um …

16 survival  intuition  hazard 

Hoje eu ensinei uma aula introdutória de estatística e um aluno veio até mim com uma pergunta, que refiz aqui: "Por que o desvio padrão é definido como sqrt de variação e não como sqrt da soma dos quadrados sobre N?" Definimos variância populacional: σ2=1N∑(xi−μ)2σ2=1N∑(xi−μ)2\sigma^2=\frac{1}{N}\sum{(x_i-\mu)^2} E desvio padrão: σ=σ2−−√=1N√∑(xi−μ)2−−−−−−−−−−√σ=σ2=1N∑(xi−μ)2\sigma=\sqrt{\sigma^2}=\frac{1}{\sqrt{N}}\sqrt{\sum{(x_i-\mu)^2}} . …

16 variance  standard-deviation  intuition  teaching 

O procedimento EM aparece, para os não iniciados, como mais ou menos magia negra. Estimar parâmetros de um HMM (por exemplo) usando dados supervisionados. Em seguida, decodifique os dados não marcados, usando o retrocesso para 'contar' os eventos como se os dados fossem marcados, mais ou menos. Por que isso …

16 expectation-maximization  intuition 

Li várias vezes que efeitos aleatórios (BLUPs / modos condicionais para, digamos, sujeitos) não são parâmetros de um modelo linear de efeitos mistos, mas podem ser derivados dos parâmetros estimados de variância / covariância. Por exemplo, Reinhold Kliegl et al. (2011) afirmam: Efeitos aleatórios são os desvios dos indivíduos em …

15 mixed-model  intuition  blup 

Nas palestras em vídeo do curso Statistics 110: Probability, de Harvard, que podem ser encontradas no iTunes e no YouTube, eu encontrei esse problema. Eu tentei resumir aqui: Suponha que recebamos uma mão aleatória de duas cartas de um baralho padrão. Qual é a probabilidade de ambas as cartas serem …

15 probability  conditional-probability  intuition 

Até onde eu entendi, a correlação de distância é uma maneira robusta e universal de verificar se há uma relação entre duas variáveis ​​numéricas. Por exemplo, se tivermos um conjunto de pares de números: (x1, y1) (x2, y2) ... (xn, yn) podemos usar a correlação de distância para verificar se …

15 correlation  independence  intuition  distance-covariance 

No livro de Steven Pinker, Better Angels of Our Nature , ele observa que Probabilidade é uma questão de perspectiva. Visto de perto, eventos individuais têm causas determinadas. Mesmo um lançamento de moeda pode ser previsto a partir das condições de partida e das leis da física, e um mago …

15 probability  central-limit-theorem  intuition