सांख्यिकी और बिग डेटा

जब हम एक प्रतिगमन गुणांक की मानक त्रुटि की गणना करते हैं, तो हम डिजाइन मैट्रिक्स में यादृच्छिकता के लिए जिम्मेदार नहीं हैं । उदाहरण के लिए OLS में, हम रूप में गणना करते हैंXXXvar(β^)var(β^)\text{var}(\hat{\beta})var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1var((XTX)−1XTY)=σ2(XTX)−1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) = \sigma^2(X^TX)^{-1} यदि को यादृच्छिक माना जाता है, तो कुल विचरण का कानून, एक तरह …

11 regression  probability  variance  inference 

मैं बेयस फैक्टर (बीएफ) को समझने की कोशिश कर रहा हूं। मेरा मानना ​​है कि वे 2 परिकल्पना के संभावना अनुपात की तरह हैं। तो अगर BF 5 है, तो इसका मतलब H1, H0 से 5 गुना अधिक है। और 3-10 का मान मध्यम प्रमाण को इंगित करता है, जबकि> …

11 hypothesis-testing  bayesian  p-value  bayes-factors 

मैं एक संभावना समारोह है अपने डेटा की संभावना के लिए कुछ मॉडल मापदंडों दिया , जो मैं अनुमान लगाने के लिए चाहते हैं। मापदंडों पर फ्लैट पुजारियों को मानते हुए, संभावना पूर्ववर्ती संभावना के लिए आनुपातिक है। मैं इस संभावना का नमूना लेने के लिए एक MCMC विधि का …

11 bayesian  maximum-likelihood  optimization  inference  mcmc 

सामान्य वितरण अप्रयुक्त प्रतीत होता है जब तक आप सीएलटी नहीं सीखते हैं, जो बताता है कि वास्तविक जीवन में यह क्यों प्रचलित है। लेकिन क्या कभी यह कुछ मात्रा के लिए "प्राकृतिक" वितरण के रूप में उत्पन्न होता है?

11 normal-distribution  central-limit-theorem 

पृष्ठभूमि : मेरे पास सामाजिक मनोविज्ञान में पीएचडी है, जहां सैद्धांतिक आँकड़े और गणित मुश्किल से मेरे मात्रात्मक शोध में शामिल थे। अंडरग्रेजुएट और ग्रेड स्कूल के माध्यम से, मुझे "शास्त्रीय" सामाजिक तथ्य ढांचे के माध्यम से (शायद आप में से कई सामाजिक विज्ञानों में भी पसंद किया गया था) …

11 probability  bayesian  simulation  monte-carlo  frequentist 

पृष्ठभूमि कंप्यूटर विज्ञान, गणित और कभी-कभी अन्य क्षेत्रों में, "गूढ़" उदाहरण न केवल मनोरंजक हो सकते हैं, बल्कि उदाहरण के लिए कुछ अवधारणाओं को स्पष्ट करने में सहायक होते हैं: बोगोसॉर्ट और स्लोवोर्ट बहुत ही अकुशल सॉर्टिंग एल्गोरिदम हैं, जिनका उपयोग एल्गोरिदम के गुणों को समझने के लिए किया जा …

11 hypothesis-testing  teaching  humor 

अगर वर्दी , और बिन , तो के पीछे मतलब द्वारा दिया जाता है ।पी ∼पी~p \sim( 0 , 1 )(0,1)(0,1)एक्स~एक्स~X \sim( एन , पी )(n,पी)(n, p)पीपीpएक्स+ 1n + 2एक्स+1n+2\frac{X+1}{n+2} क्या इस अनुमानक का कोई सामान्य नाम है? मैंने पाया है कि यह बहुत से लोगों की समस्याओं को हल …

11 bayesian  terminology  laplace-smoothing 

हाल ही में मुझे साहित्य में 'संभावना-मुक्त' तरीकों के बारे में पता चला है। हालाँकि मैं इस बात पर स्पष्ट नहीं हूँ कि अनुमान या अनुकूलन विधि के लिए इसका मतलब क्या है, संभावना-रहित है । मशीन लर्निंग में लक्ष्य आम तौर पर एक फ़ंक्शन को फिट करने के लिए …

11 machine-learning  deep-learning  maximum-likelihood  generative-models  abc 

जहां तक ​​मैं इसे समझता हूं, यह (कम से कम, यह है कि विकिपीडिया इसे कैसे परिभाषित करता है )। लेकिन मुझे यह कथन Efron * (जोर दिया गया) मिला है: मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो (MCMC) आधुनिक बेसेसियन आँकड़ों की महान सफलता की कहानी है। MCMC, और इसकी बहन पद्धति …

11 mcmc  gibbs 

लगातार आंकड़ों में, 95% आत्मविश्वास अंतराल एक अंतराल-उत्पादक प्रक्रिया है, जो यदि बार-बार अनंत संख्या में दोहराई जाती है, तो 95% समय का सही पैरामीटर होगा। यह क्यों उपयोगी है? आत्मविश्वास के अंतराल अक्सर गलत समझा जाता है। वे एक अंतराल नहीं हैं कि हम 95% निश्चित हो सकते हैं …

11 hypothesis-testing  bayesian  mathematical-statistics  confidence-interval  frequentist 

Pearson के उत्पाद क्षण सहसंबंध को निरूपित करने के लिए प्रतीक rrr को क्यों चुना गया?

11 correlation  history 

मैं अक्सर उन लोगों के बारे में बात करता हूं जो उधार लेने या बेयसियन पदानुक्रमित मॉडल में जानकारी साझा करने के बारे में बात करते हैं। मैं इस बारे में सीधा जवाब नहीं दे सकता कि इसका वास्तव में क्या मतलब है और अगर यह बायेसियन पदानुक्रमित मॉडल के …

11 machine-learning  bayesian  multilevel-analysis  terminology  hierarchical-bayesian 

(यह सवाल शीआन की इस टिप्पणी से प्रेरित है ।) यह सर्वविदित है कि अगर पूर्व वितरण π(θ)π(θ)\pi(\theta) उचित और संभावना है L(θ|x)L(θ|x)L(\theta | x) अच्छी तरह से परिभाषित है, तो पिछला वितरण π(θ|x)∝π(θ)L(θ|x)π(θ|x)∝π(θ)L(θ|x)\pi(\theta|x)\propto \pi(\theta) L(\theta|x) लगभग निश्चित है। कुछ मामलों में, हम एक टेम्पर्ड या एक्सपेरीनेटेड संभावना की बजाय, …

11 bayesian  prior  posterior 

मैं अपने प्रशिक्षित मॉडल का असंतुलित डेटासेट पर परीक्षण करना चाहूंगा। क्या संतुलित लेबल डेटासेट (स्पैम / गैर-स्पैम) से सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करने के लिए कोई एल्गोरिदम उपलब्ध है?

11 unbalanced-classes  synthetic-data 

मेरी समझ से, सीएनएन में दो भाग होते हैं। पहला भाग (कन्ट / पूल लेयर) जो सुविधा निष्कर्षण करता है और दूसरा भाग (fc लेयर्स) जो सुविधाओं से वर्गीकरण करता है। चूंकि पूरी तरह से जुड़े हुए तंत्रिका जाल सबसे अच्छे क्लासीफायर नहीं हैं (यानी वे ज्यादातर एसवीएम और आरएफ …

11 neural-networks  svm  random-forest  conv-neural-network