Estadísticas y Big Data

Para cada registro en mis conjuntos de datos tengo la siguiente información ( X1 , ... , X metro , δ , T )(X1 ,… ,Xm ,δ ,T ) (X_1 \ , \dots \ , X_m \ , \delta \ , T \ ) donde son características, δ es 1 …

9 classification  survival 

Estudiar para un examen. No pude responder a esta. Deje be iid variables aleatorias. DefinirN ( 0 , 1 )X1 , yo, X2 , yo, X3 , yo, i = 1 , ... , nX1,i,X2,i,X3,i,i=1,…,nX_{1,i},X_{2,i},X_{3,i}, i=1,\ldots,nnorte( 0 , 1 )N(0,1)\mathcal{N}(0,1) Wyo= ( X1 , yo+ X2 , yoX3 , yo) …

9 normal-distribution  data-transformation 

Es bien sabido que a medida que tiene más evidencia (por ejemplo, en forma de ejemplos más grandes de para iid), el prior bayesiano se "olvida", y la evidencia afecta la mayor parte de la inferencia (o la probabilidad).nnnnnn Es fácil verlo para varios casos específicos (como Bernoulli con Beta …

9 bayesian  prior 

Estaba leyendo este libro Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático de Bishop. Tuve una confusión relacionada con una derivación del sistema dinámico lineal. En SUD asumimos que las variables latentes son continuas. Si Z denota las variables latentes y X denota las variables observadas p(zn|zn−1)=N(zn|Azn−1,τ)p(zn|zn−1)=N(zn|Azn−1,τ)p(z_n|z_{n-1}) = N(z_n|Az_{n-1},\tau) p(xn|zn)=N(xn,Czn,Σ)p(xn|zn)=N(xn,Czn,Σ)p(x_n|z_n) = N(x_n,Cz_n,\Sigma) …

9 machine-learning  linear-model  kalman-filter  pattern-recognition  graphical-model 

¿Cómo se puede determinar la tasa de aprendizaje óptima para el descenso de gradiente? Estoy pensando que podría ajustarlo automáticamente si la función de costo devuelve un valor mayor que en la iteración anterior (el algoritmo no convergerá), pero no estoy realmente seguro de qué nuevo valor debería tomar.

9 regression  machine-learning  gradient-descent 

Estoy tratando de mostrar que el momento central de una distribución simétrica: es cero para los números impares. Así, por ejemplo, el tercer momento centralComencé tratando de mostrar queNo estoy seguro de a dónde ir desde aquí, ¿alguna sugerencia? ¿Hay una mejor manera de probar esto?E [ ( X - …

9 mathematical-statistics  expected-value  moments 

Digamos que estoy tratando de averiguar la probabilidad de que el sabor de helado favorito de alguien sea la vainilla. Sé que a la persona también le gustan las películas de terror. Quiero averiguar la probabilidad de que el helado favorito de la persona sea vainilla, dado que disfruta de …

9 probability  bayes 

Dados los tiempos de supervivencia censurados por intervalos, ¿cómo realizo un modelo Cox PH censurado por intervalos R? Una búsqueda rseek muestra el paquete intcox, que ya no existe en el Rrepositorio. Estoy casi seguro de que la coxphfunción en el survivalpaquete no puede manejar datos de supervivencia censurados por …

9 r  survival  cox-model  interval-censoring 

Tengo alrededor de 500 variables por paciente, cada variable tiene un valor continuo y se mide en tres puntos de tiempo diferentes (después de 2 meses y después de 1 año). Con la regresión, me gustaría predecir el resultado del tratamiento para nuevos pacientes. ¿Es posible usar la regresión SVM …

9 regression  svm  panel-data 

Soy principiante en R, ¿Podría explicar cómo utilizar ses en el paquete de previsión de R pronóstico ? Me gustaría elegir el número de períodos iniciales y la constante de suavizado. d <- c(3,4,41,10,9,86,56,20,18,36,24,59,82,51,31,29,13,7,26,19,20,103,141,145,24,99,40,51,72,58,94,78,11,15,17,53,44,34,12,15,32,14,15,26,75,110,56,43,19,17,33,26,40,42,18,24,69,18,18,25,86,106,104,35,43,12,4,20,16,8) Tengo 70 períodos, me gustaría usar 40 períodos para inicial y 30 para fuera de muestra. …

9 r  time-series  forecasting 

Si son iid binomial negativo, entonces ¿cuál es la distribución de dada ( x 1 , x 2 , … , x n )x1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx_1, x_2, \ldots, x_n(x1,x2,…,xn)(x1,x2,…,xn)(x_1, x_2, \ldots, x_n) x1+x2+…+xn=Nx1+x2+…+xn=Nx_1 + x_2 + \ldots + x_n = N\quad ? NNN es fijo. Si son Poisson, entonces, condicional al total, …

9 poisson-distribution  multinomial  negative-binomial  conditioning 

Recientemente me topé con una mención de "bootstrap doble / triple" o "bootstrap iterativo". Según tengo entendido, cada muestra de bootstrap es bootstrap nuevamente. ¿Cual es el punto? ¿Cómo se usa?

9 bootstrap 

Tengo un conjunto de datos de variables discretas (ordinales, merísticas y nominales) que describen los caracteres morfológicos del ala en varias especies de insectos estrechamente relacionadas. Lo que estoy buscando hacer es realizar algún tipo de análisis que me brinde una representación visual de la similitud de las diferentes especies …

9 pca  discrete-data  correspondence-analysis  mixed-type-data 

Considere el problema de filtrado colaborativo. Tenemos una matriz de tamaño #users * #items. si al usuario me gusta el elemento j, si al usuario no le gustan los elementos j ysi no hay datos sobre el par (i, j) Queremos predecir para futuros usuarios, pares de elementos.MMMMi,j=1Mi,j=1M_{i,j} = 1Mi,j=0Mi,j=0M_{i,j} …

9 machine-learning  recommender-system  matrix-decomposition 

Tengo un problema de regresión en el que los resultados no son estrictamente 0, 1 sino que están en el rango de todos los números reales de 0 a 1 incluidos .Y= [ 0 , 0,12 , 0,31 , . . . , 1 ]Y=[0 0,0,12,0,31,...,1]Y = [ 0, 0.12, …

9 regression  logistic