Estadísticas y Big Data

De la teoría de la estadística de Mark J. Schervish (página 12): Aunque el teorema de representación de DeFinetti 1.49 es central para motivar modelos paramétricos, en realidad no se usa en su implementación. ¿Cómo es el teorema central para los modelos paramétricos?

55 probability  modeling  mathematical-statistics  parametric 

Ya teníamos un hilo preguntando quiénes son bayesianos y uno preguntando si los frecuentistas son bayesianos , pero no había ningún hilo preguntando directamente quiénes son frecuentistas . Esta es una pregunta que fue hecha por @whuber como un comentario a este hilo y pide ser respondida. ¿Existen (hay algunos …

55 bayesian  frequentist 

Hay varios hilos en este sitio para recomendaciones de libros sobre estadísticas introductorias y aprendizaje automático, pero estoy buscando un texto sobre estadísticas avanzadas que incluya, en orden de prioridad: máxima probabilidad, modelos lineales generalizados, análisis de componentes principales, modelos no lineales . He probado los modelos estadísticos de AC …

55 generalized-linear-model  pca  maximum-likelihood  references  saddlepoint-approximation 

Recientemente medí cómo se adquiere el significado de una nueva palabra sobre exposiciones repetidas (práctica: del día 1 al día 10) midiendo ERP (EEG) cuando la palabra se veía en diferentes contextos. También controlé las propiedades del contexto, por ejemplo, su utilidad para el descubrimiento del nuevo significado de las …

55 r  mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model 

En el año 2000, Judea Pearl publicó Causality . ¿Qué controversias rodean este trabajo? ¿Cuáles son sus principales críticas?

55 causality 

Me gustaría tener tantos algoritmos que realicen la misma tarea que la regresión logística. Es decir, algoritmos / modelos que pueden dar una predicción a una respuesta binaria (Y) con alguna variable explicativa (X). Me alegraría que después de nombrar el algoritmo, si también mostrara cómo implementarlo en R. Aquí …

55 r  regression  logistic  classification  predictive-models 

Tengo SPSSsalida para un modelo de regresión logística. El resultado informa dos medidas para el ajuste del modelo, Cox & Snelly Nagelkerke. Entonces, como regla general, ¿cuál de estas medidas R2R²R^² informaría como el modelo se ajusta? O, ¿cuál de estos índices de ajuste es el que generalmente se informa …

55 logistic  goodness-of-fit  r-squared 

Si calculo la mediana de un número suficientemente grande de observaciones extraídas de la misma distribución, ¿establece el teorema del límite central que la distribución de las medianas se aproximará a una distribución normal? Tengo entendido que esto es cierto con los medios de una gran cantidad de muestras, pero …

55 normal-distribution  mathematical-statistics  sampling  median  central-limit-theorem 

¿Alguien puede explicar qué es una capa de agrupación máxima global y por qué y cuándo la usamos para entrenar una red neuronal? ¿Tienen alguna ventaja sobre la capa de agrupación máxima ordinaria?

55 neural-networks  conv-neural-network  pooling 

¿Cuál es la diferencia entre el estratificado de validación cruzada y la validación cruzada ? Wikipedia dice: En la validación cruzada estratificada de k-pliegues , los pliegues se seleccionan de modo que el valor medio de respuesta sea aproximadamente igual en todos los pliegues. En el caso de una clasificación …

55 cross-validation  stratification 

Ok, esta es una pregunta bastante básica, pero estoy un poco confundido. En mi tesis escribo: Los errores estándar se pueden encontrar calculando el inverso de la raíz cuadrada de los elementos diagonales de la matriz (observada) de información de Fisher: sμ^,σ^2=1I(μ^,σ^2)−−−−−−√sμ^,σ^2=1I(μ^,σ^2)\begin{align*} s_{\hat{\mu},\hat{\sigma}^2}=\frac{1}{\sqrt{\mathbf{I}(\hat{\mu},\hat{\sigma}^2)}} \end{align*} Dado que el comando de optimización …

54 maximum-likelihood  fisher-information 

Soy nuevo en el área de aprendizaje profundo y para mí el primer paso fue leer artículos interesantes del sitio deeplearning.net. En artículos sobre aprendizaje profundo, Hinton y otros hablan principalmente de aplicarlo a problemas de imagen. ¿Puede alguien intentar responderme? ¿Se puede aplicar al problema de predecir valores de …

54 time-series  machine-learning  prediction  deep-learning  deep-belief-networks 

En muchos tutoriales o manuales, la narrativa parece implicar que R y python coexisten como componentes complementarios del proceso de análisis. Para mi ojo inexperto, sin embargo, parece que ambos idiomas hacen lo mismo. Entonces, mi pregunta es si realmente hay nichos especializados para los dos idiomas o si es …

54 r  python  software 

¿Puede dar algunos ejemplos de la vida real de series de tiempo para las cuales un proceso de media móvil de orden , es decir tiene alguna razón a priori para ser un buen modelo? Al menos para mí, los procesos autorregresivos parecen ser bastante fáciles de entender intuitivamente, mientras …

54 time-series  arima  interpretation  moving-average 

En pocas palabras , cuanto más aprendo sobre estadísticas, menos confío en los trabajos publicados en mi campo; Simplemente creo que los investigadores no están haciendo sus estadísticas lo suficientemente bien. Soy un laico, por así decirlo. Estoy entrenado en biología pero no tengo educación formal en estadística o matemáticas. …

54 mathematical-statistics  multiple-regression  modeling