Tengo un problema para aprovechar los beneficios de etiquetar un factor modelo como aleatorio por varias razones. Para mí, parece que en casi todos los casos la solución óptima es tratar todos los factores como fijos. Primero, la distinción entre fijo y aleatorio es bastante arbitraria. La...
Mientras construyo un modelo de regresión en R ( lm), frecuentemente recibo este mensaje "there are aliased coefficients in the model" ¿Qué significa exactamente? Además, debido a esto predict()también está dando una advertencia. Aunque es solo una advertencia, quiero saber cómo podemos...
Intentaba simular la inyección de puntos aleatorios dentro de un círculo, de modo que cualquier parte del círculo tenga la misma probabilidad de tener un defecto. Esperaba que la cuenta por área de la distribución resultante siguiera una distribución de Poisson si rompo el círculo en rectángulos de...
Estoy interesado en el significado geométrico de la correlación múltiple RRR y el coeficiente de determinación R2R2R^2 en la regresión yi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiyi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiy_i = \beta_1 + \beta_2 x_{2,i} + \dots + \beta_k x_{k,i} + \epsilon_i , o en notación vectorial...
Estoy tratando de entender las diferencias entre los métodos de reducción de dimensionalidad lineal (por ejemplo, PCA) y los no lineales (por ejemplo, Isomap). No puedo entender lo que implica la (no) linealidad en este contexto. Leí de Wikipedia que En comparación, si se utiliza PCA (un...
Por lo general, la teoría de la probabilidad se enseña con los axiomas de Kolgomorov. ¿Los bayesianos también aceptan los axiomas de
Bajo una definición clásica de un valor atípico como un punto de datos fuera del 1.5 * IQR desde el cuartil superior o inferior, se supone una distribución no sesgada. Para distribuciones sesgadas (exponencial, Poisson, geométrica, etc.), ¿es la mejor manera de detectar un valor atípico mediante el...
Tengo 50,000 imágenes como estas dos: Representan gráficos de datos. Quería extraer características de estas imágenes, así que utilicé el código del codificador automático proporcionado por Theano (deeplearning.net). El problema es que estos autoencoders no parecen aprender ninguna...
En Alex Krizhevsky, et al. La clasificación de Imagenet con redes neuronales convolucionales profundas enumera el número de neuronas en cada capa (ver el diagrama a continuación). La entrada de la red es de 150,528 dimensiones, y el número de neuronas en las capas restantes de la red viene dado...
El aprendizaje automático (ML) utiliza técnicas de regresión lineal y logística en gran medida. También se basa en técnicas de ingeniería función ( feature transform, kernel, etc). ¿Por qué es nada acerca de variable transformation(por ejemplo power transformation) mencionado en ML? (Por ejemplo,...
Actualmente estoy usando AnomalyDetection de Twitter en R: https://github.com/twitter/AnomalyDetection . Este algoritmo proporciona detección de anomalías de series temporales para datos con estacionalidad. Pregunta: ¿hay otros algoritmos similares a este (no importa controlar la...
Entiendo qué papel juega lambda en una regresión de red elástica. Y puedo entender por qué uno seleccionaría lambda.min, el valor de lambda que minimiza el error de validación cruzada. Mi pregunta es ¿En qué parte de la literatura estadística se recomienda usar lambda.1se, que es el valor de...
Tengo 17 años (1995 a 2011) de datos de certificados de defunción relacionados con muertes por suicidio para un estado en los EE. UU. Hay mucha mitología sobre suicidios y los meses / estaciones, en gran parte contradictorios, y de la literatura I ' He revisado, no tengo una idea clara de los...
Dados puntos de datos, cada uno con d características, n / 2 están etiquetados como 0 , los otros n / 2 están etiquetados como 1 . Cada característica toma un valor de [0,1] al azar (distribución uniforme). ¿Cuál es la probabilidad de que exista un hiperplano que pueda dividir las dos...
Entonces esta pregunta es un poco desordenada, ¡pero incluiré gráficos coloridos para compensar eso! Primero los antecedentes y luego la (s) pregunta (s). Fondo Digamos que tiene una distribución multinomial dimensional con probailitas iguales sobre las categorías. Sea los recuentos normalizados...
Un enfoque común para la clasificación de texto es entrenar a un clasificador a partir de una "bolsa de palabras". El usuario toma el texto para clasificarlo y cuenta las frecuencias de las palabras en cada objeto, seguido de algún tipo de recorte para mantener la matriz resultante de un tamaño...
Sé que mi pregunta / título no es muy específico, así que intentaré aclararlo: Las redes neuronales artificiales tienen diseños relativamente estrictos. Por supuesto, en general, están influenciados por la biología e intentan construir un modelo matemático de redes neuronales reales, pero nuestra...
Como todos sabemos, hay 2 métodos para evaluar el modelo de regresión logística y están probando cosas muy diferentes. Poder de predicción: Obtenga una estadística que mida qué tan bien puede predecir la variable dependiente en función de las variables independientes. Los conocidos Pseudo R ^ 2...
En cuanto a mi agregada (y escasos) conocimientos sobre estadísticas permisos, entendí que si X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2,..., X_n son variables aleatorias iid, luego, como el término implica, son independientes y están distribuidas de manera idéntica. Mi preocupación aquí es la antigua...
ANOVA vs regresión lineal múltiple? Entiendo que ambos métodos parecen usar el mismo modelo estadístico. Sin embargo, ¿bajo qué circunstancias debo usar qué método? ¿Cuáles son las ventajas y desventajas de estos métodos en comparación? ¿Por qué ANOVA se usa con tanta frecuencia en estudios...