Я нашел противоречивую информацию по вопросу: « Если построить 95-процентный доверительный интервал (CI) разницы в средних значениях или различий в пропорциях, все ли значения в пределах CI одинаково вероятны? Или точечная оценка наиболее вероятна? с значениями вблизи "хвостов" CI менее вероятны,...
Мне было интересно, есть ли хорошие библиотеки R для глубокого изучения нейронных сетей? Я знаю , что это nnet, neuralnetи RSNNS, но ни один из них не кажется , осуществить глубокие методы обучения. Меня особенно интересует неконтролируемое обучение с последующим обучением и использование отсева...
Я пытаюсь предсказать бинарный результат, используя 50 непрерывных объясняющих переменных (диапазон большинства переменных до ∞ ). Мой набор данных имеет почти 24 000 строк. Когда я бегу в R, я получаю:- ∞−∞-\infty∞∞\inftyglm Warning messages: 1: glm.fit: algorithm did not converge 2: glm.fit:...
Существует определенная школа мысли, согласно которой наиболее распространенный подход к статистическому тестированию представляет собой «гибрид» между двумя подходами: подход Фишера и Неймана-Пирсона; эти два подхода, как утверждается в заявлении, являются «несовместимыми», и, следовательно,...
Как PCA, так и autoencoder могут уменьшать размер, так в чем же разница? В какой ситуации я должен использовать один над
Я продолжаю читать это и интуитивно вижу это, но как перейти от регуляризации L2 к тому, что аналитически это - Приор Гаусса? То же самое можно сказать и о том, что L1 эквивалентен предшествующему лапласу. Любые дальнейшие ссылки будут великолепны....
Я надеюсь, что название говорит само за себя. В Kaggle большинство победителей используют стеки с иногда сотнями базовых моделей, чтобы выжать несколько лишних% MSE, точность ... В целом, по вашему опыту, насколько важно модное моделирование, такое как стекирование, а не просто сбор большего...
Утверждение 1 (S1): «Один из 80 смертей вызван автомобильной аварией». Утверждение второе (S2): «Один из 80 человек погибает в результате автомобильной аварии». Теперь я лично не вижу большой разницы между этими двумя утверждениями. При написании я бы посчитал их взаимозаменяемыми для...
Мне бы хотелось, чтобы столько алгоритмов выполняли ту же задачу, что и логистическая регрессия. Это алгоритмы / модели, которые могут дать прогноз двоичного ответа (Y) с некоторой пояснительной переменной (X). Я был бы рад, если после того, как вы назовете алгоритм, если вы также покажете, как...
У меня есть SPSSвыход для модели логистической регрессии. Выходные данные сообщают о двух мерах для подгонки модели, Cox & Snellи Nagelkerke. Так что, как правило, какие из этих мер вы бы сообщили, как модель подходит?R2R²R^² Или какой из этих индексов соответствия обычно сообщается в журналах?...
В 2000 году Иудея Перл опубликовала статью «Причинность» . Какие споры окружают эту работу? Каковы его основные критические
Недавно я измерил, как значение нового слова приобретается после многократных воздействий (практика: день с 1 по 10) путем измерения ERP (ЭЭГ), когда слово рассматривалось в разных контекстах. Я также контролировал свойства контекста, например, его полезность для открытия нового значения слова...
На этом сайте есть несколько веток для рекомендаций по вводной статистике и машинному обучению, но я ищу текст по расширенной статистике, в том числе в порядке приоритета: максимальная вероятность, обобщенные линейные модели, анализ главных компонентов, нелинейные модели . Я пробовал Статистические...
Из теории статистики Марка Дж. Шервиша (стр. 12): Хотя теорема ДеФинетти о представлении 1.49 является центральной для мотивации параметрических моделей, она фактически не используется в их реализации. Как теорема является центральной в параметрических...
Я пытаюсь понять философию использования Обобщенной линейной модели (GLM) по сравнению с линейной моделью (LM). Я создал пример набора данных ниже, где: журнал( у) = x + εlog(y)=x+ε\log(y) = x + \varepsilon В этом примере ошибка εε\varepsilon зависит от величины Yyy , поэтому я предположил бы, что...
Если я вычислю медиану достаточно большого числа наблюдений, взятых из одного и того же распределения, будет ли в центральной предельной теореме аппроксимация распределения медиан приближаться к нормальному? Насколько я понимаю, это верно для большого количества образцов, но верно ли это для...
В чем разница между стратифицированной перекрестной проверкой и перекрестной проверкой ? Википедия говорит: При перекрестной проверке по многослойной k-кратности сгибы выбираются таким образом, чтобы среднее значение отклика было примерно одинаковым во всех сгибах. В случае дихотомической...
Насколько я понимаю, критерий Вальда в контексте логистической регрессии используется для определения значимости определенной предикторной переменной или нет. Он отвергает нулевую гипотезу о том, что соответствующий коэффициент равен нулю.ИксXX Тест состоит из деления значения коэффициента на...
Чтобы решить проблемы выбора модели, ряд методов (LASSO, гребневая регрессия и т. Д.) Будут сжимать коэффициенты переменных-предикторов к нулю. Я ищу интуитивное объяснение того, почему это улучшает способность к прогнозированию. Если истинное влияние переменной на самом деле было очень велико,...
Я имею в виду практики, которые все еще сохраняют свое присутствие, хотя проблемы (обычно вычислительные), с которыми они были разработаны, в основном были решены. Например, коррекция непрерывности Йетса не была изобретена , чтобы аппроксимировать точный критерий Фишера с тестом, но это уже не...