Perguntas com a marcação «self-study»

Comecei pela análise de séries temporais de Hamilton, mas estou perdido sem esperança. Este livro é realmente muito teórico para eu aprender sozinho. Alguém tem uma recomendação para um livro didático sobre análise de séries temporais adequado para auto-estudo?

99 time-series  self-study  references 

Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Como são todas as versões do mesmo método estatístico básico?

49 regression  self-study  anova  generalized-linear-model  t-test 

Estou apenas começando o auto-aprendizado na análise de séries temporais. Percebi que existem várias armadilhas potenciais que não são aplicáveis ​​às estatísticas gerais. Então, desenvolvendo O que são pecados estatísticos comuns? , Eu gostaria de perguntar: O que são armadilhas comuns ou pecados estatísticos na análise de séries temporais? Este …

46 time-series  self-study 

Gostaria de saber se faz diferença na interpretação se apenas as variáveis ​​dependentes, dependentes e independentes ou apenas as independentes são transformadas em log. Considere o caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Eu posso interpretar o IV como o aumento percentual, mas como isso muda quando eu …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Recentemente me deparei com essa identidade: E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E \left[ E \left(Y|X,Z \right) |X \right] =E \left[Y | X \right] Obviamente, eu estou familiarizado com a versão mais simples dessa regra, a saber, que mas não consegui encontrar justificativa para sua generalização.E[E(Y|X)]=E(Y)E[E(Y|X)]=E(Y)E \left[ E \left(Y|X \right) \right]=E \left(Y\right) Ficaria grato se alguém …

43 self-study  conditional-probability  conditional-expectation 

Minha pergunta diz respeito à tentativa de justificar um método amplamente usado, a saber, o valor esperado da Taylor Series. Suponha que temos uma variável aleatória com média positiva e variância . Além disso, temos uma função, digamos, .XXXμμ\muσ2σ2\sigma^2log(x)log⁡(x)\log(x) Fazendo a expansão Taylor de torno da média, obtemos onde, como …

43 self-study  mathematical-statistics  expected-value 

Estou tentando entender qual é a semelhança entre Alocação de Dirichlet Latente e word2vec para calcular a similaridade de palavras. Pelo que entendi, o LDA mapeia palavras para um vetor de probabilidades de tópicos latentes , enquanto o word2vec as mapeia para um vetor de números reais (relacionado à decomposição …

39 machine-learning  self-study  natural-language  latent-variable  word2vec 

Qual é a relação entre YYY e XXX no gráfico a seguir? Na minha opinião, existe um relacionamento linear negativo, mas, como temos muitos discrepantes, o relacionamento é muito fraco. Estou certo? Quero aprender como podemos explicar gráficos de dispersão.

38 self-study  correlation  scatterplot 

Esta é uma pergunta decorrente de uma situação da vida real, pela qual fiquei genuinamente intrigado com sua resposta. Meu filho deve começar a escola primária em Londres. Como somos italianos, fiquei curioso para saber quantas crianças italianas já estão frequentando a escola. Pedi isso ao Oficial de Admissão durante …

37 probability  self-study  average 

O denominador do estimador de variância (imparcial) é pois existem observações e apenas um parâmetro está sendo estimado.nn−1n−1n-1nnn V(X)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)2n−1V(X)=∑i=1n(Xi−X¯)2n−1 \mathbb{V}\left(X\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)^{2}}{n-1} Da mesma forma, pergunto-me por que o denominador de covariância não deveria ser quando dois parâmetros estão sendo estimados?n−2n−2n-2 Cov(X,Y)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)(Yi−Y¯¯¯¯)n−1Cov(X,Y)=∑i=1n(Xi−X¯)(Yi−Y¯)n−1 \mathbb{Cov}\left(X, Y\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)\left(Y_{i}-\overline{Y}\right)}{n-1}

36 self-study  variance  covariance  descriptive-statistics  unbiased-estimator 

Digamos que tenho densidade normal multivariada . Eu quero obter o segundo derivado (parcial) wrt . Não sei como obter derivada de uma matriz.N( μ , Σ )N(μ,Σ)N(\mu, \Sigma)μμ\mu O Wiki diz que pegue o elemento derivado por elemento dentro da matriz. Estou trabalhando com a aproximação de Laplace O …

35 self-study  normal-distribution  matrix 

Eu já vi algumas perguntas aqui sobre o que isso significa em termos leigos, mas estas são muito leigas para o meu propósito aqui. Estou tentando entender matematicamente o que significa a pontuação da AIC. Mas, ao mesmo tempo, não quero uma prova de rigor que me faça não ver …

34 self-study  model-selection  aic  entropy  information-theory 

Vou começar dizendo que esse é um problema de lição de casa logo de cara. Passei algumas horas procurando como encontrar os valores esperados e concluí que não entendo nada. Seja XXX o CDF F(x)=1−x−α,x≥1F(x)=1−x−α,x≥1F(x) = 1 - x^{-\alpha}, x\ge1 . Encontre E(X)E(X)E(X) para os valores de αα\alpha para os …

34 self-study  expected-value 

Aqui está uma simples questão estatística que me foi dada. Não tenho muita certeza de entender. X = o número de pontos adquiridos em um exame (múltipla escolha e resposta certa são um ponto). O binômio X é distribuído? A resposta do professor foi: Sim, porque existem apenas respostas certas …

31 self-study  binomial