Estadísticas y Big Data

La idea detrás de Recurrent Neural Network (RNN) es clara para mí. Lo entiendo de la siguiente manera: tenemos una secuencia de observaciones ( ) (o, en otras palabras, series de tiempo multivariadas). Cada observación individual es un vector numérico dimensional. Dentro del modelo RNN suponemos que la siguiente observación …

11 time-series  neural-networks  predictive-models  intuition  rnn 

Divulgación completa: no soy estadístico ni pretendo serlo. Soy un humilde administrador de TI. Por favor, juega gentil conmigo. :) Soy responsable de recopilar y pronosticar el uso del almacenamiento en disco para nuestra empresa. Recopilamos nuestro uso de almacenamiento mensualmente y usamos una simple regresión lineal de doce meses …

11 regression  forecasting  adjustment 

Estoy tratando de elegir una de estas dos pruebas para analizar datos emparejados. ¿Alguien sabe alguna regla general sobre cuál elegir en general?

11 hypothesis-testing  nonparametric  paired-data  wilcoxon-signed-rank  sign-test 

Estoy tratando de entender el resultado del Teorema de Bayes aplicado al clásico ejemplo de mamografía, con un giro perfecto de la mamografía. Es decir, Incidencia de cáncer:.01.01.01 Probabilidad de una mamografía positiva, dado que la paciente tiene cáncer:111 Probabilidad de una mamografía positiva, dado que la paciente no tiene …

11 bayesian  bayes  binning  diagnosis 

Mis preguntas reales están en los últimos dos párrafos, pero para motivarlos: Si intento estimar la media de una variable aleatoria que sigue una distribución Normal con una varianza conocida, he leído que poner un uniforme antes en la media da como resultado una distribución posterior que es proporcional a …

11 bayesian  maximum-likelihood  posterior  frequentist 

Estoy hablando aquí de matrices de correlaciones de Pearson. A menudo escuché decir que todas las matrices de correlación deben ser semidefinidas positivas. Tengo entendido que las matrices definidas positivas deben tener valores propios , mientras que las matrices semidefinidas positivas deben tener valores propios . Esto me hace pensar …

11 covariance-matrix  eigenvalues  correlation-matrix 

Una forma de generar incrustaciones de palabras es la siguiente ( espejo ): Obtenga un corpus, por ejemplo, "Me gusta volar. Me gusta la PNL. Me gusta el aprendizaje profundo". Construya la matriz de concordancia de palabras a partir de ella: Realice SVD en y mantenga las primeras columnas de …

11 natural-language  svd  mutual-information  word-embeddings  language-models 

¿Cómo se conectan los mapas de activación en una capa dada a los filtros para esa capa? No estoy preguntando cómo hacer una operación convolucional entre el filtro y el mapa de activación, estoy preguntando sobre el tipo de conectividad que tienen estos dos. Por ejemplo, supongamos que desea hacer …

11 machine-learning  deep-learning  conv-neural-network 

Parece que es realmente alto, pero esto es contradictorio para mí. ¿Alguien puede explicar? Estoy muy confundido con este problema y agradecería una explicación detallada y perspicaz. ¡Muchas gracias por adelantado!

11 autocorrelation  random-walk 

Tengo un problema similar a la pregunta que se hace aquí: ¿Cómo se mide la no uniformidad de una distribución? Tengo un conjunto de distribuciones de probabilidad durante los días de la semana. Quiero medir qué tan cerca está cada distribución (1 / 7,1 / 7, ..., 1/7). En este …

11 probability  distributions  random-variable  uniform  measurement 

¿Cómo puedo calcular el número de parámetros en una red neuronal artificial para calcular su AIC?

11 neural-networks  aic 

¿Cuál es la diferencia estadística entre hacer una regresión lineal en R con el formulaconjunto en y ~ x + 0lugar de y ~ x? ¿Cómo interpreto esos dos resultados diferentes?

11 multiple-regression  generalized-linear-model  intercept 

El método bootstrap ha visto una gran difusión en los últimos años, también lo uso mucho, especialmente porque el razonamiento detrás es bastante intuitivo. Pero eso es algo que no entiendo. ¿Por qué Efron eligió realizar una nueva muestra con reemplazo en lugar de simplemente submuestreo al incluir o excluir …

11 bootstrap  resampling  subsampling 

Mi pregunta revela mi pobre comprensión de la regresión de Poisson y los GLM en general. Aquí hay algunos datos falsos para ilustrar mi pregunta: ### some fake data x=c(1:14) y=c(0, 1, 2, 3, 1, 4, 9, 18, 23, 31, 20, 25, 37, 45) Algunas funciones personalizadas para devolver psuedo-R2: …

11 generalized-linear-model  poisson-distribution 

Me pregunto cómo puedo simular una muestra de n vidas de distribución de Weibull que incluya observaciones censuradas a la derecha de Tipo I. Por ejemplo, tengamos n = 3, forma = 3, escala = 1 y la tasa de censura = .15, y el tiempo de censura = .88. …

11 r  survival  simulation  random-generation