Estadísticas y Big Data

PCA se considera un procedimiento lineal, sin embargo: P C A (X) ≠ P C A ( X1) + P C A ( X2) + … + P C A ( Xnorte) ,PAGSdoUNA(X)≠PAGSdoUNA(X1)+PAGSdoUNA(X2)+...+PAGSdoUNA(Xnorte),\mathrm{PCA}(X)\neq \mathrm{PCA}(X_1)+\mathrm{PCA}(X_2)+\ldots+\mathrm{PCA}(X_n), donde . Esto quiere decir que los vectores propios obtenidos por los PCA en las matrices …

35 pca  linear 

Estoy viendo algunas diapositivas de conferencias sobre un curso de ciencias de datos que se pueden encontrar aquí: https://github.com/cs109/2015/blob/master/Lectures/01-Introduction.pdf Lamentablemente, no puedo ver el video de esta conferencia y en un punto de la diapositiva, el presentador tiene el siguiente texto: Algunos principios clave Piensa como un Bayesiano, verifica como …

35 bayesian  data-mining  frequentist 

El LSTM se inventó específicamente para evitar el problema del gradiente de fuga. Se supone que debe hacer eso con el carrusel de error constante (CEC), que en el diagrama a continuación (de Greff et al. ) Corresponde al bucle alrededor de la celda . (fuente: deeplearning4j.org ) Y entiendo …

35 neural-networks  lstm 

Mientras aprendía sobre el Gradient Boosting, no escuché ninguna restricción con respecto a las propiedades de un "clasificador débil" que el método usa para construir y ensamblar modelos. Sin embargo, no podía imaginar una aplicación de un GB que utilizara la regresión lineal y, de hecho, cuando realicé algunas pruebas, …

35 regression  machine-learning  boosting  ensemble  gradient 

Uno de los mayores problemas con el análisis de conglomerados es que es posible que tengamos que derivar conclusiones diferentes cuando nos basamos en diferentes métodos de agrupación utilizados (incluidos diferentes métodos de vinculación en la agrupación jerárquica). Me gustaría saber su opinión sobre esto: qué método seleccionará y cómo. …

35 clustering  validation  model-evaluation  hierarchical-clustering 

Espero tener sentido con el título. A menudo, la hipótesis nula se forma con la intención de rechazarla. ¿Hay alguna razón para esto, o es solo una convención?

35 hypothesis-testing 

Estoy generando 8 bits aleatorios (ya sea un 0 o un 1) y los concateno para formar un número de 8 bits. Una simple simulación de Python produce una distribución uniforme en el conjunto discreto [0, 255]. Estoy tratando de justificar por qué esto tiene sentido en mi cabeza. Si …

35 binomial  random-generation  uniform 

¿Se prefiere siempre la regularización de red elástica a Lasso & Ridge, ya que parece resolver los inconvenientes de estos métodos? ¿Cuál es la intuición y cuál es la matemática detrás de la red elástica?

35 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

Se agradecería si se pudieran dar los siguientes ejemplos: Una distribución con media infinita e infinita varianza. Una distribución con media infinita y varianza finita. Una distribución con media finita e infinita varianza. Una distribución con media finita y varianza finita. Viene de mí al ver estos términos desconocidos (media …

35 distributions  variance  mean 

¿Existe un método de simulación que no sea Monte Carlo? Todos los métodos de simulación implican la sustitución de números aleatorios en la función para encontrar un rango de valores para la función. Entonces, ¿todos los métodos de simulación son esencialmente métodos de Monte Carlo?

35 monte-carlo 

Tengo una pregunta relacionada con el modelado de series cortas de tiempo. No se trata de modelarlos , sino de cómo. ¿Qué método recomendaría para modelar series de tiempo (muy) cortas (digamos de longitud )? Por "mejor" quiero decir aquí el más robusto, que es el menos propenso a errores …

35 time-series  forecasting  small-sample 

¿Cuál es el propósito de la función de enlace como componente del modelo lineal generalizado? ¿Por qué lo necesitamos? Wikipedia dice: Puede ser conveniente hacer coincidir el dominio de la función de enlace con el rango de la media de la función de distribución ¿Cuál es la ventaja de hacer …

35 regression  generalized-linear-model  link-function  irls 

La summary.rqfunción de la viñeta quantreg ofrece una multitud de opciones para las estimaciones de error estándar de los coeficientes de regresión de cuantiles. ¿Cuáles son los escenarios especiales en los que cada uno de ellos se convierte en óptima / deseable? "rango" que produce intervalos de confianza para los …

35 r  standard-error  quantile-regression  estimators 

¿Cuál es la fórmula exacta utilizada en R lm() para el R cuadrado ajustado? ¿Cómo puedo interpretarlo? Fórmulas r-cuadrado ajustadas Parece que existen varias fórmulas para calcular el R cuadrado ajustado. Fórmula de Wherry:1 - ( 1 - R2) ( n - 1 )( n - v )1-(1-R2)(norte-1)(norte-v)1-(1-R^2)\frac{(n-1)}{(n-v)} Fórmula de …

35 r  regression  r-squared  lm  shrinkage 

Ni siquiera sé si esta pregunta tiene sentido, pero ¿cuál es la diferencia entre la regresión múltiple y la correlación parcial (aparte de las diferencias obvias entre correlación y regresión, que no es a lo que apunto)? Quiero descubrir lo siguiente: tengo dos variables independientes ( , ) y una …

35 multiple-regression  regression-coefficients  partial-correlation