คำถามติดแท็ก references

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาฉันได้อ่านเอกสารจำนวนหนึ่งที่โต้แย้งการใช้การทดสอบสมมติฐานที่ไม่มีนัยสำคัญทางวิทยาศาสตร์ในทางวิทยาศาสตร์ แต่ไม่คิดว่าจะเก็บรายการถาวร เมื่อเร็ว ๆ นี้มีเพื่อนร่วมงานคนหนึ่งขอให้ฉันทำรายการแบบนี้ฉันคิดว่าฉันจะขอให้ทุกคนที่นี่ช่วยสร้างมันขึ้นมา เพื่อเริ่มต้นสิ่งต่าง ๆ นี่คือสิ่งที่ฉันมีจนถึงตอนนี้: Johansson (2011) "ยกย่องสิ่งที่เป็นไปไม่ได้: ค่า p, หลักฐานและความน่าจะเป็น" Haller & Kraus (2002) "การตีความความหมายที่ผิด: นักเรียนมีปัญหาแบ่งปันกับครู" Wagenmakers (2007) "วิธีแก้ปัญหาที่ใช้งานได้จริงเพื่อแก้ไขปัญหา p-values" Rodgers (2010) "ญาณวิทยาของการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และสถิติ: การปฏิวัติระเบียบวิธีที่เงียบสงบ" Dixon (1998) "ทำไมนักวิทยาศาสตร์ถึงให้คุณค่ากับค่า p" Glover & Dixon (2004) "อัตราส่วนความน่าจะเป็น: สถิติที่ง่ายและยืดหยุ่นสำหรับนักจิตวิทยาเชิงประจักษ์"

63 hypothesis-testing  statistical-significance  references  p-value 

ฉันค้นหาทรัพยากรเช่นตำราความน่าจะเป็นและสถิติและบัตรอ้างอิง R สำหรับการขุดข้อมูลมีประโยชน์อย่างเหลือเชื่อ เห็นได้ชัดว่าพวกเขาทำหน้าที่เป็นข้อมูลอ้างอิง แต่ยังช่วยฉันในการจัดระเบียบความคิดของฉันในเรื่องและได้รับการวางของแผ่นดิน ถาม: มีสิ่งใดเช่นทรัพยากรเหล่านี้สำหรับวิธีการเรียนรู้ของเครื่องหรือไม่? ฉันจินตนาการบัตรอ้างอิงซึ่งสำหรับวิธีการ ML แต่ละอันจะรวมถึง: คุณสมบัติทั่วไป เมื่อวิธีการทำงานได้ดี เมื่อวิธีการทำไม่ดี จากวิธีการใดหรือวิธีอื่นใดที่วิธีการทั่วไป มันถูกแทนที่ส่วนใหญ่? เอกสารเชื้อเกี่ยวกับวิธีการ ปัญหาเปิดที่เกี่ยวข้องกับวิธีการ ความเข้มในการคำนวณ ทุกสิ่งเหล่านี้สามารถพบได้ด้วยการขุดน้อยที่สุดผ่านตำราเรียนฉันแน่ใจ มันจะสะดวกจริง ๆ มีไว้ในไม่กี่หน้า

57 machine-learning  references 

ฉันกำลังมองหาแหล่งข้อมูล (แบบฝึกหัดตำราเรียนเว็บคาสต์ ฯลฯ ) เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับ Markov Chain และ HMM พื้นหลังของฉันเป็นนักชีววิทยาและปัจจุบันฉันมีส่วนร่วมในโครงการที่เกี่ยวข้องกับชีวสารสนเทศศาสตร์ นอกจากนี้พื้นหลังทางคณิตศาสตร์ที่จำเป็นต้องมีความเข้าใจเพียงพอของโมเดลของมาร์คอฟ & HMM คืออะไร ฉันได้ดูรอบ ๆ โดยใช้ Google แต่จนถึงตอนนี้ฉันยังไม่พบบทแนะนำเบื้องต้นที่ดี ฉันแน่ใจว่าคนที่นี่รู้ดีกว่า

57 references  markov-process  hidden-markov-model  bioinformatics 

ฉันอ่านมันต่อไปและอย่างสังหรณ์ใจฉันสามารถเห็นสิ่งนี้ได้ แต่จะไปจากการทำให้เป็นมาตรฐาน L2 เพื่อบอกว่านี่คือการวิเคราะห์แบบเกาส์ก่อนหรือไม่ กันไปสำหรับการพูด L1 เทียบเท่ากับ Laplacean ก่อน การอ้างอิงใด ๆ เพิ่มเติมจะดีมาก

56 regression  references  regularization 

ฉันหมายถึงวิธีปฏิบัติที่ยังคงรักษาสถานะของพวกเขาแม้ว่าปัญหา (โดยปกติการคำนวณ) พวกเขาได้รับการออกแบบเพื่อรับมือกับได้รับการแก้ไขส่วนใหญ่ ตัวอย่างเช่นการแก้ไขความต่อเนื่องของ Yates ถูกคิดค้นเพื่อการทดสอบที่แน่นอนของฟิชเชอร์ด้วยการทดสอบแต่มันไม่สามารถใช้งานได้อีกต่อไปเนื่องจากซอฟต์แวร์สามารถจัดการการทดสอบของฟิชเชอร์ได้ในขณะนี้ด้วยตัวอย่างขนาดใหญ่ การปรากฏตัว "เนื่องจากตำราเรียนเช่นการวิเคราะห์ข้อมูลหมวดหมู่ของ Agresti มักจะยอมรับว่าการแก้ไขของ Yates" ไม่จำเป็นอีกต่อไป ")χ2χ2\chi^2 ตัวอย่างอื่น ๆ ของการปฏิบัติเช่นนี้มีอะไรบ้าง

55 references  philosophical 

มีหลายกระทู้ในเว็บไซต์นี้สำหรับคำแนะนำหนังสือเกี่ยวกับการมีสถิติเบื้องต้นและการเรียนรู้เครื่องแต่ฉันกำลังมองหาข้อความบนสถิติขั้นสูงรวมทั้งในลำดับความสำคัญ: ความน่าจะเป็นสูงสุดทั่วไปรุ่นเชิงเส้นวิเคราะห์องค์ประกอบหลักรุ่นที่ไม่ใช่เชิงเส้น ฉันลองแบบจำลองทางสถิติโดย AC Davison แต่ตรงไปตรงมาฉันต้องวางมันลงหลังจาก 2 บท ข้อความเป็นสารานุกรมในความครอบคลุมและการปฏิบัติทางคณิตศาสตร์ แต่ในฐานะผู้ปฏิบัติงานฉันชอบที่จะเข้าใกล้วิชาโดยการทำความเข้าใจสัญชาตญาณก่อนแล้วจึงเจาะลึกภูมิหลังทางคณิตศาสตร์ นี่คือข้อความบางส่วนที่ฉันพิจารณาว่าโดดเด่นสำหรับคุณค่าการสอนของพวกเขา ฉันต้องการหาวิชาที่เทียบเท่าสำหรับวิชาขั้นสูงที่ฉันกล่าวถึง สถิติ , D. อิสระ, R. Pisani, R. Purves การพยากรณ์: วิธีการและการประยุกต์ใช้ R. Hyndman และคณะ การถดถอยหลายครั้งและอื่นๆ TZ Keith การใช้เทคนิคทางสถิติร่วมสมัยแรนด์อาร์วิลคอกซ์ แนะนำการเรียนรู้เชิงสถิติด้วยแอปพลิเคชั่นใน R - (เวอร์ชันที่เผยแพร่ในรูปแบบ PDF) , Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie และ Robert Tibshirani องค์ประกอบของการเรียนรู้ทางสถิติ: การทำเหมืองข้อมูลการอนุมานและการทำนาย - (เวอร์ชั่นที่วางจำหน่ายในรูปแบบ PDF) , …

55 generalized-linear-model  pca  maximum-likelihood  references  saddlepoint-approximation 

ฉันทำงานใน R มาแล้วและต้องเผชิญกับสิ่งต่าง ๆ เช่น PCA, SVD, การย่อยสลาย QR และผลลัพธ์พีชคณิตเชิงเส้นจำนวนมากเช่นนี้ (เมื่อตรวจสอบการประเมินการถ่วงน้ำหนักและอื่น ๆ ) ดังนั้นฉันอยากรู้ว่าใครมีคำแนะนำที่ดี หนังสือพีชคณิตเชิงเส้นที่มีเนื้อหาครอบคลุมซึ่งไม่เชิงทฤษฎี แต่มีความเข้มงวดทางด้านคณิตศาสตร์และครอบคลุมหัวข้อเหล่านี้ทั้งหมด

54 references  matrix  linear-algebra  weighted-regression 

อะไรคือการแนะนำที่ดีสำหรับสถิติสำหรับนักคณิตศาสตร์ที่มีความรอบรู้ในความน่าจะเป็นอยู่แล้ว ฉันมีแรงจูงใจที่แตกต่างกันสองข้อสำหรับการถามซึ่งอาจนำไปสู่ข้อเสนอแนะที่แตกต่างกัน: ฉันต้องการเข้าใจแรงจูงใจด้านสถิติที่อยู่เบื้องหลังปัญหาที่พิจารณาโดยผู้น่าจะเป็นมากขึ้น ฉันต้องการทราบวิธีการตีความผลลัพธ์ของการจำลองแบบมอนติคาร์โลซึ่งบางครั้งฉันก็สามารถสร้างการคาดเดาทางคณิตศาสตร์ได้ดีขึ้น ฉันเปิดรับความเป็นไปได้ที่วิธีที่ดีที่สุดที่จะไปคือไม่มองหาบางอย่างเช่น "สถิติสำหรับผู้ที่น่าจะเป็น" และเพียงแค่ไปที่แหล่งข้อมูลเบื้องต้นเพิ่มเติม

54 references 

คำถามก่อนหน้านี้ได้ขอคำแนะนำสำหรับตำราเกี่ยวกับสถิติทางคณิตศาสตร์ ไม่มีใครรู้ว่าการบรรยายวิดีโอออนไลน์ที่ดีเกี่ยวกับสถิติทางคณิตศาสตร์ ? ที่ใกล้ที่สุดที่ฉันพบคือ: การเรียนรู้ของเครื่อง เศรษฐมิติ อัปเดต:คำแนะนำที่กล่าวถึงด้านล่างนี้เป็นวิดีโอประเภทสถิติ -101 ที่ดี อย่างไรก็ตามฉันสงสัยโดยเฉพาะว่ามีวิดีโอใด ๆ ที่ให้การนำเสนอทางคณิตศาสตร์อย่างเข้มงวดของสถิติหรือไม่ เช่นวิดีโอที่อาจมาพร้อมกับหลักสูตรที่ใช้ตำราเรียนที่กล่าวถึงในการอภิปรายเรื่อง mathoverflow

54 mathematical-statistics  references 

แก้ไข: มุมมองงานเว็บเทคโนโลยีและบริการ CRAN มีรายการที่ครอบคลุมมากขึ้นของแหล่งข้อมูลและ APIs ที่มีอยู่ในอาร์คุณสามารถส่งคำขอดึงบน GitHubถ้าคุณต้องการที่จะเพิ่มแพคเกจไปที่มุมมองงาน ฉันกำลังสร้างรายการฟีดข้อมูลต่าง ๆ ที่ติดเข้ากับ R แล้วหรือติดตั้งง่าย นี่คือรายการแพ็คเกจเริ่มต้นของฉันและฉันก็สงสัยว่ามีอะไรอีกที่ขาดหายไป ฉันพยายาม จำกัด รายการนี้เป็น "เรียลไทม์" หรือ "ใกล้เคียงกับเรียลไทม์" ฟีดข้อมูล / API ที่ข้อมูลพื้นฐานอาจมีการเปลี่ยนแปลงระหว่างการดาวน์โหลด มีรายการมากมายสำหรับชุดข้อมูลแบบสแตติกซึ่งต้องการการดาวน์โหลดเพียงครั้งเดียว ขณะนี้รายการนี้มีอคติต่อข้อมูลชุดข้อมูลทางการเงิน / เวลาและฉันสามารถใช้ความช่วยเหลือบางอย่างเพื่อขยายเข้าไปในโดเมนอื่น ข้อมูลฟรี: แหล่งข้อมูล - แพ็คเกจ ข้อมูลย้อนหลัง ของ Google Finance - quantmod งบดุลของ Google Finance - Quantmod Yahoo Historical Finance - Quantmod Yahoo Historical Finance …

53 r  references  dataset 

ฉันอ่านหนังสือของ Tukey "Exploratory Data Analysis" หนังสือเล่มนี้เขียนขึ้นเมื่อปี พ.ศ. 2520 โดยเน้นวิธีการใช้กระดาษ / ดินสอ มีผู้สืบทอดที่ 'ทันสมัย' มากขึ้นซึ่งพิจารณาว่าตอนนี้เราสามารถพล็อตชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้หรือไม่?

52 data-visualization  references  descriptive-statistics  eda 

จากโพสต์นี้ฉันต้องการแยกย่อยองค์ประกอบของการเรียนรู้ทางสถิติ โชคดีมีให้ฟรีและฉันเริ่มอ่านมัน ฉันไม่มีความรู้เพียงพอที่จะเข้าใจ คุณช่วยแนะนำหนังสือที่แนะนำหัวข้อในหนังสือได้ดีขึ้นหรือไม่? หวังว่าสิ่งที่จะให้ความรู้ที่จำเป็นในการเข้าใจมัน? ที่เกี่ยวข้อง: ภูมิหลังที่แข็งแกร่งในวิชาคณิตศาสตร์เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับ ML หรือไม่?

50 machine-learning  references 

หนังสือเพื่อเรียนรู้สถิติโดยใช้ R หนังสือที่ฉันกำลังมองหาคืออะไร สิ่งที่ฉันกำลังมองหาคือหนังสือที่สอนสถิติให้คุณในขณะที่ใช้ R เพื่อให้คุณได้รับประสบการณ์ตรงและท้ายที่สุดก็ช่วยให้คุณเรียนรู้ R ด้วยกัน ฉันเคยเห็น amazon หนังสือหลายเล่มที่พยายามทำเช่นนั้น แต่ไม่ใช่กับอาร์ตัวอย่างเช่น Minitab และ SAS ตัวเลือก R Book และการคำนวณเชิงสถิติเป็นตัวเลือกหรือไม่? - ยังไม่ได้รับคำตอบ R Bookและการคำนวณทางสถิติ: การวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้นโดยใช้ S-Plusดูเหมือนว่าจะเป็นไปได้ แต่ความเห็นของผู้อ่านที่นี่จะเป็นประโยชน์และยินดีต้อนรับ หนังสือเล่มนี้เกี่ยวข้องกับหลักสูตรสถิติอย่างไร เพื่อให้แม่นยำยิ่งขึ้นกับสิ่งที่ฉันกำลังมองหาให้พิจารณาสองหลักสูตรการเรียนรู้ผลลัพธ์เกี่ยวกับสถิติจากแผนกคณิตศาสตร์ของมหาวิทยาลัยที่ฉันเป็นนักเรียนอยู่ในขณะนี้: สถิติระดับกลางและความน่าจะเป็นและสถิตินั่นคือฉันกำลังมองหาหนังสือหลักสูตรสถิติทั่วไปที่จะไปถึงระดับกลาง แต่แทนที่จะเป็นบอร์ดและกระดาษที่คุณได้เรียนรู้และใช้ R แทน นั่นหมายถึงฉันกำลังมองหาหนังสือที่คิดว่าฉันต้องการเรียนรู้สถิติตั้งแต่ต้น หนังสือเล่มนี้สำหรับนักวิจัยด้วย ฉันยังเป็นนักวิจัยวิศวกรซอฟต์แวร์ แต่ฉันเดาว่าสถานการณ์ปัจจุบันที่คุณพบกับภูเขาของข้อมูลและต้องการเรียนรู้สถิติเพื่อเขียนโค้ดเพื่อให้เป็นอัตโนมัติซึ่งค่อนข้างใช้ได้กับสาขาอื่น ๆ นั่นหมายความว่าฉันไม่สนใจที่จะเรียนรู้ทุกรายละเอียดของทุก ๆ ทรัพย์สินสำหรับทุก ๆ เส้นโค้ง แต่ฉันกังวลมากขึ้นเกี่ยวกับการทำความเข้าใจข้อมูลสำหรับโดเมนการวิจัยของฉันแม้ว่าฉันจะไม่สนใจว่าหนังสือเล่มนี้จะลึกลงไป . ในฐานะที่เป็นแรงจูงใจขั้นสุดท้ายฉันพบว่าตัวเองกำลังอ่านเอกสารทางวิทยาศาสตร์ในชุมชนประเภทต่าง ๆ ที่อ้างถึงผลลัพธ์โดยอาศัยการอนุมานเชิงสถิติในขณะที่ไม่มีข้อพิสูจน์ที่สามารถอ่านได้หากสมมติฐาน / ข้อ จำกัด …

50 r  references 

คำแนะนำของแผงหนังสือเกี่ยวกับการออกแบบการทดลองคืออะไร ตามหลักการแล้วหนังสือควรจะยังคงอยู่ในรูปแบบสิ่งพิมพ์หรือเป็นสื่ออิเล็กทรอนิกส์แม้ว่าจะไม่เป็นไปได้เสมอไป หากคุณรู้สึกว่าต้องการเพิ่มคำสองสามคำเกี่ยวกับสิ่งที่ดีเกี่ยวกับหนังสือเล่มนั้นก็คงจะดีเช่นกัน นอกจากนี้ตั้งเป้าหมายสำหรับหนังสือหนึ่งเล่มต่อคำตอบเพื่อให้การลงคะแนนสามารถช่วยเรียงลำดับข้อเสนอแนะ (Community Wiki โปรดแก้ไขคำถามหากคุณสามารถทำให้ดีขึ้นได้!)

50 references  experiment-design 

สมมติว่าฉันมีตัวอย่างจากการจัดจำหน่ายร่วมกันของและYฉันจะทดสอบสมมติฐานที่และเป็นอิสระได้อย่างไร( Xn, วายn) , n = 1 .. N(Xn,Yn),n=1..N(X_n,Y_n), n=1..NY X YXXXYYYXXXYYY ไม่มีข้อสมมติฐานใด ๆ เกี่ยวกับการแจกแจงแบบร่วมหรือส่วนเพิ่มของและ (อย่างน้อยที่สุดของมาตรฐานร่วมทั้งหมดเนื่องจากในกรณีนั้นความเป็นอิสระนั้นเหมือนกับความสัมพันธ์เป็น )Y 0XXXYYY000 ไม่มีการสันนิษฐานเกี่ยวกับลักษณะของความสัมพันธ์ที่เป็นไปได้ระหว่างและ ; มันอาจไม่ใช่แบบเชิงเส้นดังนั้นตัวแปรจะไม่สัมพันธ์กัน ( ) แต่ขึ้นอยู่กับการมีส่วนร่วมสูง ( )YXXXYYYr = 0r=0r=0ผม= HI=HI=H ฉันเห็นสองแนวทาง: ถังทั้งสองตัวแปรและใช้ฟิชเชอร์การทดสอบที่แน่นอนหรือG-ทดสอบ Pro: ใช้การทดสอบทางสถิติที่มีชื่อเสียง คอนดิชั่น: ขึ้นอยู่กับการ binning ประเมินการพึ่งพาของและ : (นี้เป็นสำหรับอิสระและและเมื่อพวกเขาสมบูรณ์ตรวจสอบแต่ละอื่น ๆ )Y I ( X ; Y )XXXYYYI(X;Y)H(X,Y)I(X;Y)H(X,Y)\frac{I(X;Y)}{H(X,Y)}XY1000XXXYYY111 Pro: สร้างตัวเลขที่มีความหมายทางทฤษฎีที่ชัดเจน คอนดิชั่น: …

48 hypothesis-testing  references  independence