Estadísticas y Big Data

Tengo una variable de resultado binaria {0,1} y una variable predictora {0,1}. Creo que no tiene sentido hacer logística a menos que incluya otras variables y calcule la razón de posibilidades. Con un predictor binario, ¿no sería suficiente el cálculo de probabilidad vs razón de probabilidades?

18 r  regression  probability  logistic  odds-ratio 

En la fórmula de Bayes: P(x|a)=P(a|x)P(x)P(a)P(x|a)=P(a|x)P(x)P(a)P(x|a) = \frac{P(a|x) P(x)}{P(a)} ¿Puede la probabilidad posterior exceder 1?P(x|a)P(x|a)P(x|a) Creo que es posible si, por ejemplo, suponiendo que , y P ( a ) < P ( x ) < 1 , y P ( a ) / P ( x ) < P …

18 probability  bayesian  conditional-probability 

Las redes neuronales convolucionales más comunes contienen capas de agrupación para reducir las dimensiones de las características de salida. ¿Por qué no podría lograr lo mismo simplemente aumentando el paso de la capa convolucional? ¿Qué hace necesaria la capa de agrupación?

18 deep-learning  conv-neural-network  pooling 

¿La distribución normal converge a cierta distribución si la desviación estándar crece sin límites? me parece que el pdf comienza a verse como una distribución uniforme con límites dados por . ¿Es esto cierto?[−2σ,2σ][−2σ,2σ][-2 \sigma, 2 \sigma]

18 normal-distribution  convergence 

Estoy en décimo grado y estoy buscando simular datos para un proyecto de feria de ciencias de aprendizaje automático. El modelo final se usará en los datos del paciente y predecirá la correlación entre ciertos momentos de la semana y el efecto que esto tiene sobre la adherencia a la …

18 machine-learning  statistical-significance  t-test  python  simulation 

Estoy trabajando en un proyecto de Machine Learning con datos que ya están (muy) sesgados por la selección de datos. Supongamos que tiene un conjunto de reglas codificadas. ¿Cómo se construye un modelo de aprendizaje automático para reemplazarlo, cuando todos los datos que puede usar son datos que ya fueron …

18 machine-learning  classification  data-mining  bias  extrapolation 

¿Hay una sola palabra en inglés para denotar el "número de columnas" de una matriz? Por ejemplo, "dimensionalidad" de un matriz es . Necesito un término para 3 en este ejemplo. Siempre puedo decir "número de columnas", por supuesto, pero ¿podría tener una sola palabra para eso?2 × 32×32×32\times 32×32×32\times …

18 terminology  matrix 

En el artículo de Wikipedia sobre ANOVA , dice En su forma más simple, ANOVA proporciona una prueba estadística de si las medias de varios grupos son iguales y, por lo tanto, generaliza la prueba t a más de dos grupos. Según tengo entendido, ANOVA es lo mismo que la …

18 r  hypothesis-testing  anova  t-test 

En el artículo de DeepMind sobre Deep Q-Learning para videojuegos Atari ( aquí ), utilizan un método de épsilon codicioso para la exploración durante el entrenamiento. Esto significa que cuando se selecciona una acción en el entrenamiento, se elige como la acción con el valor q más alto o como …

18 machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  deep-rl 

Tengo los datos del vino de aquí que consisten en 11 variables numéricas independientes con una calificación dependiente asociada con cada entrada con valores entre 0 y 10. Esto hace que sea un gran conjunto de datos utilizar un modelo de regresión para investigar la relación entre las variables y …

18 r  regression  logistic  ordered-logit 

Mis profesores de física en la escuela de posgrado, así como el premio Noble Feynman, siempre presentaban lo que llamaban modelos de juguete para ilustrar conceptos y métodos básicos en física, como el oscilador armónico, el péndulo, la peonza y la caja negra. ¿Qué modelos de juguetes se utilizan para …

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Estoy tratando de entender a un nivel más profundo la ubicuidad de la probabilidad logarítmica (y quizás más generalmente la probabilidad logarítmica) en estadística y teoría de la probabilidad. Las probabilidades de registro se muestran por todas partes: generalmente trabajamos con la probabilidad de registro para el análisis (por ejemplo, …

18 probability  bayesian  likelihood  log-likelihood 

¿Cuál es la forma más fácil de ver que la siguiente afirmación es verdadera? Supongamos que Y1,…,Yn∼iidExp(1)Y1,…,Yn∼iidExp(1)Y_1, \dots, Y_n \overset{\text{iid}}{\sim} \text{Exp}(1) . Mostrar ∑ni=1(Yi−Y(1))∼Gamma(n−1,1)∑i=1n(Yi−Y(1))∼Gamma(n−1,1)\sum_{i=1}^{n}(Y_i - Y_{(1)}) \sim \text{Gamma}(n-1, 1) . Y(1)=min1≤i≤nYiY(1)=min1≤i≤nYiY_{(1)} = \min\limits_{1 \leq i \leq n}Y_i Por , esto significa que f_ {X} (x) = \ dfrac {1} {\ …

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Frank Harrell ha comenzado un blog ( Pensamiento estadístico) . En su publicación principal , enumera algunas características clave de su filosofía estadística. Entre otros artículos, incluye: Convertir el tamaño de la muestra en una variable aleatoria cuando sea posible ¿Qué significa "hacer que el tamaño de la muestra sea …

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Si es rango completo, existe el inverso de y obtenemos la estimación de mínimos cuadrados: yX T X β = ( X T X ) - 1 X Y Var ( β ) = σ 2 ( X T X ) - 1XXXXTXXTXX^TXβ^=(XTX)−1XYβ^=(XTX)−1XY\hat\beta = (X^TX)^{-1}XYVar(β^)=σ2(XTX)−1Var⁡(β^)=σ2(XTX)−1\operatorname{Var}(\hat\beta) = \sigma^2(X^TX)^{-1} ¿Cómo podemos explicar …

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