Теорема Халмоса-Сэвиджа говорит, что для доминирующей статистической модели статистика достаточно, если (и только если) для всех существует -измеримая версия производной Радона Никодима где является привилегированный мера такая , что для и .(Ω,A,P)(Ω,A,P)(\Omega, \mathscr A, \mathscr...
У меня есть проблемы с пониманием полной достаточной статистики? Пусть - достаточная статистика.T= Σ xяTзнак равноΣИксяT=\Sigma x_i Если с вероятностью 1 для некоторой функции g , то это полная достаточная статистика.Е[ г( Т) ] = 0Е[грамм(T)]знак равно0E[g(T)]=0граммграммg Но что это значит? Я...
В « Сверточных сетях глубокого убеждения для масштабируемого обучения без надзора иерархических представлений » Ли и соавт. др. ( PDF ) Предложены сверточные ДБН. Также метод оценивается для классификации изображений. Это звучит логично, поскольку существуют естественные локальные особенности...
В настоящее время я посещаю курс « Введение в управление операциями» на Coursera.org. В какой-то момент в курсе профессор начал заниматься изменением времени операций. Измерение, которое он использует, представляет собой Коэффициент вариации , отношение стандартного отклонения к среднему:...
Для таких статистиков, как я, очень трудно уловить идею VIметрики (вариации информации) даже после прочтения соответствующей статьи Марины Мелиа « Сравнение кластеризаций - расстояние, основанное на информации » (Journal of Multivariate Analysis, 2007). На самом деле, я не знаком со многими...
Идея, лежащая в основе Recurrent Neural Network (RNN), мне ясна. Я понимаю это следующим образом: у нас есть последовательность наблюдений ( ) (или, другими словами, многомерный временной ряд). Каждое отдельное наблюдение является числовым вектором. В рамках RNN-модели мы предполагаем, что...
mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и...
Почему p-значения и статистика ks-теста уменьшаются с увеличением размера выборки? Возьмите этот код Python в качестве примера: import numpy as np from scipy.stats import norm, ks_2samp np.random.seed(0) for n in [10, 100, 1000, 10000, 100000, 1000000]: x = norm(0, 4).rvs(n) y = norm(0, 4.1).rvs(n)...
В учебнике, который я читаю, они используют положительную определенность (полуположительную определенность) для сравнения двух ковариационных матриц. Идея заключается в том , что если имеет полидисперсность , то меньше , чем . Но я изо всех сил пытаюсь получить интуицию этих...
В наборе задач я доказал эту «лемму», результат которой для меня не интуитивен. ZZZ - стандартное нормальное распределение в цензурированной модели. Формально Z*∼ No r m ( 0 , σ2)Z∗∼Norm(0,σ2)Z^* \sim Norm(0, \sigma^2) и Z= Т а х ( Z*, С )Z=max(Z∗,c)Z = max(Z^*, c) . Тогда Е[ Z| Z> с ]= ∫∞сZяϕ (...
Может ли кто-нибудь предоставить простое (непрофессиональное) объяснение связи между распределениями Парето и теоремой о центральном пределе (например, применимо ли это? Почему / почему нет?)? Я пытаюсь понять следующее утверждение: «Центральная предельная теорема не работает с каждым...
В нескольких соревнованиях по догонялкам оценка была основана на «логове». Это относится к ошибке классификации. Вот технический ответ, но я ищу интуитивный ответ. Мне очень понравились ответы на этот вопрос о расстоянии Махаланобиса, но PCA не логи. Я могу использовать значение, которое выдает мое...
Я попытался реализовать численную оценку дивергенции Кульбака-Лейблера для двух выборок. Для отладки реализации возьмем образцы из двух нормальных распределений N(0,1)N(0,1)\mathcal N (0,1) и N(1,2)N(1,2)\mathcal N (1,2) . Для простой оценки я сгенерировал две гистограммы и попытался численно...
Я понимаю механизм вычисления весов, используя оценки склонности : а затем применяют веса в регрессионном анализе, и эти веса служат для «контролировать» или разъединять эффекты ковариат в группах лечения и контрольной группы с переменной результата.w i , j = t r e a...
Стандартная ошибка пропорции будет наибольшей, которая может быть для данного N, когда рассматриваемая пропорция составляет 0,5, и становится меньше, чем дальше пропорция от 0,5. Я могу понять, почему это так, когда я смотрю на уравнение для стандартной ошибки пропорции, но я не могу объяснить это...
Я знаю из предыдущих исследований, что Var(A+B)=Var(A)+Var(B)+2Cov(A,B)Вaр(A+В)знак равноВaр(A)+Вaр(В)+2Соv(A,В)Var(A+B) = Var(A) + Var(B) + 2 Cov (A,B) Однако я не понимаю, почему это так. Я вижу, что эффект будет «увеличивать» дисперсию, когда А и В сильно коваризуются. Имеет смысл, что, когда вы...
Замкнутая форма w в линейной регрессии может быть записана как w^=(XTX)−1XTyw^=(XTX)−1XTy\hat{w}=(X^TX)^{-1}X^Ty Как мы можем интуитивно объяснить роль в этом
Как бы вы объяснили визуализацию данных и почему это важно для
Несмотря на несколько попыток прочесть о начальной загрузке, я, кажется, всегда сталкиваюсь с кирпичной стеной. Интересно, кто-нибудь может дать достаточно нетехническое определение начальной загрузки? Я знаю, что на этом форуме невозможно предоставить достаточно подробностей, чтобы я мог полностью...
У меня возникают проблемы с разграничением понятий скедастичность и стационарность. Насколько я понимаю, гетероскедастичность отличается вариабельностью в подгруппах населения, а нестационарность - это изменение среднего значения / дисперсии во времени. Если это правильное (хотя и упрощенное)...