Questions tagged «terminology»

这个离散分布有名称吗？对于i∈1...Ni∈1...Ni \in 1...N f(i)=1N∑Nj=i1jf(i)=1N∑j=iN1jf(i) = \frac{1}{N} \sum_{j = i}^N \frac{1}{j} 我从以下内容中发现了此分布：我有按实用程序功能排列的项目的列表。我想随机选择其中一项，偏向列表的开头。因此，我首先均匀地选择介于1和N之间的索引j。然后，我在索引1和j之间选择一个项目。我相信这个过程会导致上述分布。NNNjjjNñNjjj

21 probability  terminology  discrete-data  distributions 

logistic和logit回归之间有什么区别？我知道它们是相似的（甚至是相同的东西），但是有人可以解释这两者之间的区别吗？关于赔率一？

21 regression  logistic  terminology  logit  odds 

我的理解是，描述性统计定量地描述了数据样本的特征，而推论统计则推断出抽取样本的总体。 但是，用于统计推断的维基百科页面显示： 在大多数情况下，统计推断使用有关人群的命题，这些数据是通过某种形式的随机抽样从感兴趣人群中得出的。 “大部分”让我觉得我可能没有正确理解这些概念。是否有一些推论统计的例子没有对总体提出建议？

21 terminology  descriptive-statistics  inference 

我正在努力在线性回归分析的背景下掌握偏差的概念。 偏见的数学定义是什么？ 到底有什么偏见，为什么/如何？ 说明性的例子？

21 regression  terminology  bias  definition 

估计量和估计量之间有什么关系？

21 estimation  terminology  estimators 

我不明白为什么“负二项式”随机变量具有该名称。它有什么负面影响？二项式是什么？负二项式是什么？

21 distributions  random-variable  terminology  negative-binomial 

相关系数通常用大写书写，但有时不写。我想知道和之间是否真的有区别？能否意味着什么比一个相关系数别的吗？RRRr2r2r^2R2R2R^2rrr

21 correlation  terminology  r-squared 

我正在学习经验累积分布函数。但是我还是不明白 为什么称其为“经验的”？ 经验CDF和CDF有什么区别？

21 distributions  terminology  cdf  ecdf 

在我的概率类别中，经常使用术语“随机变量的总和”。但是，我坚持到底是什么意思？ 我们是在谈论来自随机变量的一堆实现的总和吗？如果是这样，那不就是一个数字吗？随机变量实现的总和如何导致我们产生分布或任何种类的cdf / pdf /功能？如果不是随机变量实现，那么到底要添加什么呢？

21 probability  self-study  random-variable  terminology 

机器学习研究论文经常将学习和推理视为两个独立的任务，但是我不清楚这是什么区别。例如，在本书中，他们将贝叶斯统计用于这两种任务，但没有提供这种区分的动机。我有几个模糊的想法，可能是什么，但我希望看到一个明确的定义，也许还要反驳或扩展我的想法： 推断某个数据点的潜在变量的值与学习该数据的合适模型之间的区别。 提取方差（推断）与学习方差之间的差异，以便能够提取方差（通过学习输入空间/过程/世界的动态）。 神经科学的类比可能是短期增强/抑制（记忆痕迹）与长期增强/抑制。

20 machine-learning  terminology 

是否有任何参数和非参数统计检验？采访小组提出了这个问题。这是有效的问题吗？

20 nonparametric  terminology  parametric 

精度定义为： p = true positives / (true positives + false positives) 对不对，作为true positives和false positives做法0，精度接近1？ 召回相同的问题： r = true positives / (true positives + false negatives) 我目前正在实施统计测试，需要计算这些值，有时分母为0，我想知道在这种情况下应返回哪个值。 PS：请原谅，不恰当的标签，我想用recall，precision和limit，但我不能创造新的标签呢。

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

将模型拟合至数据与将数据拟合至模型之间在概念或程序上有区别吗？第一个措词的示例可以在https://courses.washington.edu/matlab1/ModelFitting.html中找到，第二个可以在https://reference.wolfram.com/applications/eda/FittingDataToLinearModelsByLeast-SquaresTechniques.html中找到。

20 terminology 

直观地，平均值只是观察值的平均值。方差是这些观察值与均值相差多少。 我想知道为什么方差的倒数被称为精度。我们可以从中得出什么直觉？为什么精度矩阵在多元（正态）分布中与协方差矩阵一样有用？ 有见识吗？

20 normal-distribution  multivariate-analysis  terminology  intuition 

尽管这两个普遍存在的术语经常被同义词使用，但有时似乎有所区别。确实有区别吗，或者它们到底是同义词吗？

20 residuals  error  terminology