Я знаю, что линейная регрессия может рассматриваться как «линия, которая расположена ближе всего ко всем точкам» : Но есть и другой способ увидеть это, визуализируя пространство столбцов как «проекцию на пространство, охватываемое столбцами матрицы коэффициентов» : Мой вопрос: в этих двух...
Цитирование большого ответа Гун в Предположительно, исследователь однажды обратился к Фишеру с «незначительными» результатами, спросив его, что он должен делать, и Фишер сказал: «Иди и получи больше данных». С точки зрения Неймана-Пирсона, это явное хакерство, но есть ли смысл в подходе Фишера,...
Это может быть трудно найти, но я хотел бы прочитать хорошо объясненный пример ARIMA, который использует минимальную математику расширяет обсуждение за пределы построения модели на использование этой модели для прогнозирования конкретных случаев использует графику, а также числовые результаты для...
Скажем, я ел гамбургеры каждый вторник в течение многих лет. Можно сказать, что я ем гамбургеры в 14% случаев или что вероятность того, что я ем гамбургер в течение данной недели, составляет 14%. Каковы основные различия между вероятностями и пропорциями? Является ли вероятность ожидаемой...
Оценка плотности окна Парцена описывается как p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh)p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh) p(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{1}{h^2} \phi \left(\frac{x_i - x}{h} \right) где - количество элементов в векторе, - вектор, - плотность вероятности , - размерность окна Парзена, а - оконная функция.x...
Я использовал принцип максимальной энтропии, чтобы оправдать использование нескольких дистрибутивов в различных условиях; однако мне еще не удалось сформулировать статистическую, а не теоретико-информационную интерпретацию максимальной энтропии. Другими словами, что означает максимизация энтропии в...
Может ли кто-нибудь объяснить достаточно статистику в самых простых терминах? Я из инженерного образования, и я прошел через многое, но не смог найти интуитивного...
Я пытался развить интуитивное понимание теоремы Байеса с точки зрения априорной , апостериорной , вероятностной и предельной вероятности. Для этого я использую следующее уравнение: где представляет гипотезу или убеждение, а представляет данные или свидетельство. Я понял концепцию апостериор - это...
В классической статистике есть определение, что статистика TTT набора данных определена как полная для параметра которого невозможно сформировать несмещенную оценку из нее нетривиально. То есть, единственный способ иметь для всех , чтобы иметь быть почти наверняка.y1,…,yny1,…,yny_1, \ldots,...
Почему в «Методе моментов» мы приравниваем выборочные моменты к моментам совокупности для нахождения оценщика точек? Где за этим стоит
Интуитивно понятно, что среднее - это просто среднее из наблюдений. Разница заключается в том, насколько эти наблюдения отличаются от среднего значения. Я хотел бы знать, почему обратная дисперсия называется точностью. Какую интуицию мы можем извлечь из этого? И почему матрица точности так же...
Я знаю определение симметричной положительно определенной (SPD) матрицы, но хочу понять больше. Почему они так важны, интуитивно понятно? Вот что я знаю. Что еще? Для заданных данных матрица Co-дисперсии является SPD. Ковариационная матрица является важной метрикой, см. Этот превосходный пост для...
У нас много хороших дискуссий по поводу идеального разделения в логистической регрессии. Например, логистическая регрессия в R привела к идеальному разделению (феномен Хаука-Доннера). Что теперь? и модель логистической регрессии не сходится . Лично я все еще чувствую, что это не интуитивно понятно,...
Я пытаюсь получить интуитивное понимание того, как анализ главных компонентов (PCA) работает в предметном (двойном) пространстве . Рассмотрим двумерный набор данных с двумя переменными, x1x1x_1 и x2x2x_2 , и nnn точками данных (матрица данных XX\mathbf X имеет n×2n×2n\times 2 и предполагается, что...
Я видел и наслаждался вопросом « Осмысление анализа главных компонентов» , и теперь у меня такой же вопрос для анализа независимых компонентов. Я имею в виду, я хочу задать всеобъемлющий вопрос об интуитивных способах понимания ICA? Я хочу это понять . Я хочу получить цель этого. Я хочу...
Я работал, полагая, что медиана выборки является более надежной мерой центральной тенденции, чем средняя выборка, поскольку она игнорирует выбросы. Поэтому я был удивлен, узнав (в ответе на другой вопрос ), что для выборок, взятых из нормального распределения, дисперсия среднего значения выборки...
Вопрос (ы): В чем заключается идея и интуиция, лежащие в основе квазимаксимальной вероятностной оценки (QMLE; также известная как псевдо максимальная правдоподобная оценка, PMLE)? Что заставляет оценщик работать, когда фактическое распределение ошибок не соответствует предполагаемому распределению...
Я читал здесь , что данный образец X1,X2,...,XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n из непрерывного распределения с cdf FXFX F_X , выборка, соответствующая Ui=FX(Xi)Ui=FX(Xi) U_i = F_X(X_i) следует стандартному равномерному распределению. Я проверил это, используя качественное моделирование в Python, и мне...
Я думал о том, чтобы написать сообщение в блоге об этом интересном анализе Кляйнберга (2002), в котором исследуется сложность кластеризации. Клейнберг обрисовывает в общих чертах три, казалось бы, интуитивных требования к функции кластеризации, а затем доказывает, что такой функции не существует....
Сегодня я преподавал начальный класс статистики, и один студент подошел ко мне с вопросом, который я перефразирую здесь: «Почему стандартное отклонение определяется как квадратичная дисперсия, а не как квадрат суммы квадратов над N?» Мы определяем дисперсию населения:...