Preguntas etiquetadas con self-study

Comencé por Time Series Analysis de Hamilton, pero estoy perdido sin remedio. Este libro es realmente demasiado teórico para que lo pueda aprender solo. ¿Alguien tiene una recomendación para un libro de texto sobre análisis de series de tiempo que sea adecuado para el autoestudio?

99 time-series  self-study  references 

Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

¿Cómo son todas las versiones del mismo método estadístico básico?

49 regression  self-study  anova  generalized-linear-model  t-test 

Estoy empezando el autoaprendizaje en el análisis de series de tiempo. He notado que hay una serie de posibles dificultades que no son aplicables a las estadísticas generales. Entonces, basándose en ¿Cuáles son los pecados estadísticos comunes? , Me gustaría preguntar: ¿Cuáles son las dificultades comunes o los pecados estadísticos …

46 time-series  self-study 

Me pregunto si hace una diferencia en la interpretación si solo el dependiente, tanto el dependiente como el independiente, o solo las variables independientes se transforman logarítmicamente. Considere el caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Puedo interpretar el IV como el porcentaje de aumento, pero ¿cómo cambia …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Recientemente me encontré con esta identidad: E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E[E(Y|X,Z)|X]=E[Y|X]E \left[ E \left(Y|X,Z \right) |X \right] =E \left[Y | X \right] Por supuesto, estoy familiarizado con la versión más simple de esa regla, a saber, que pero no pude encontrar justificación para su generalizaciónE[E(Y|X)]=E(Y)E[E(Y|X)]=E(Y)E \left[ E \left(Y|X \right) \right]=E \left(Y\right) Estaría agradecido si …

43 self-study  conditional-probability  conditional-expectation 

Mi pregunta se refiere a tratar de justificar un método ampliamente utilizado, es decir, tomar el valor esperado de la serie Taylor. Supongamos que tenemos una variable aleatoria XXX con media positiva μμ\mu y varianza σ2σ2\sigma^2 . Además, tenemos una función, por ejemplo, log(x)log⁡(x)\log(x) . Al hacer la expansión de …

43 self-study  mathematical-statistics  expected-value 

Estoy tratando de entender cuál es la similitud entre la asignación de Dirichlet latente y word2vec para calcular la similitud de palabras. Según tengo entendido, LDA asigna palabras a un vector de probabilidades de temas latentes , mientras que word2vec las asigna a un vector de números reales (relacionado con …

39 machine-learning  self-study  natural-language  latent-variable  word2vec 

¿Cuál es la relación entre YYY y XXX en la siguiente gráfica? En mi opinión, existe una relación lineal negativa, pero debido a que tenemos muchos valores atípicos, la relación es muy débil. Estoy en lo cierto? Quiero aprender cómo podemos explicar diagramas de dispersión.

38 self-study  correlation  scatterplot 

Esta es una pregunta derivada de una situación de la vida real, por la cual me ha intrigado genuinamente su respuesta. Mi hijo debe comenzar la escuela primaria en Londres. Como somos italianos, tenía curiosidad por saber cuántos niños italianos ya asisten a la escuela. Le pregunté esto al Oficial …

37 probability  self-study  average 

El denominador del estimador de varianza (imparcial) es ya que hay observaciones y solo se está estimando un parámetro.n−1n−1n-1nnn V(X)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)2n−1V(X)=∑i=1n(Xi−X¯)2n−1 \mathbb{V}\left(X\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)^{2}}{n-1} Por la misma razón, me pregunto por qué el denominador de covarianza no debería ser cuando se estiman dos parámetros.n−2n−2n-2 Cov(X,Y)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)(Yi−Y¯¯¯¯)n−1Cov(X,Y)=∑i=1n(Xi−X¯)(Yi−Y¯)n−1 \mathbb{Cov}\left(X, Y\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)\left(Y_{i}-\overline{Y}\right)}{n-1}

36 self-study  variance  covariance  descriptive-statistics  unbiased-estimator 

Digamos que tengo una densidad normal multivariada . Quiero obtener la segunda derivada (parcial) wrt . No estoy seguro de cómo tomar derivada de una matriz.norte( μ , Σ )norte(μ,Σ)N(\mu, \Sigma)μμ\mu Wiki dice que tome el elemento derivado por elemento dentro de la matriz. Estoy trabajando con la aproximación de …

35 self-study  normal-distribution  matrix 

He visto algunas preguntas aquí sobre lo que significa en términos simples, pero estas son demasiado simples para mi propósito aquí. Estoy tratando de entender matemáticamente qué significa el puntaje AIC. Pero al mismo tiempo, no quiero una prueba de rigor que me haga no ver los puntos más importantes. …

34 self-study  model-selection  aic  entropy  information-theory 

Voy a comenzar diciendo que este es un problema de tarea sacado directamente del libro. He pasado un par de horas buscando cómo encontrar los valores esperados, y he determinado que no entiendo nada. Deje que tenga el CDF . Encuentre E ( X ) para aquellos valores de α …

34 self-study  expected-value 

Aquí hay una simple pregunta estadística que me dieron. No estoy realmente seguro de entenderlo. X = el número de puntos adquiridos en un examen (opción múltiple y una respuesta correcta es un punto). ¿Se distribuye X binomial? La respuesta del profesor fue: Sí, porque solo hay respuestas correctas o …

31 self-study  binomial