タグ付けされた質問 「references」

好きな統計引用は何ですか？ これはコミュニティWikiであるため、回答ごとに引用してください。

248 references  history 

自動モデル選択のアルゴリズムを実装したいと思います。私は段階的な回帰を行うことを考えていますが、何でもできます（ただし、線形回帰に基づいている必要があります）。 私の問題は、方法論やオープンソースの実装を見つけることができないことです（Javaで目が覚めています）。私が念頭に置いている方法論は次のようなものです。 すべての因子の相関行列を計算する 互いに相関の低い要因を選択する t-statが低い因子を削除する 他の要素を追加します（2。 いくつかの基準（AICなど）が特定のしきい値を超えるか、それ以上にならないか、より大きな値が見つからなくなるまで、何度も繰り返します。 このためのR実装（stepAIC）があることはわかっていますが、コードを理解するのは非常に困難です。また、段階的回帰を説明する記事を見つけることができませんでした。

193 references  feature-selection  model-selection  aic  stepwise-regression 

ベイジアン統計の最良の入門教科書はどれですか？ 回答ごとに1冊お願いします。

192 bayesian  references 

最近、多くの人々が多くの方法（テンソル因数分解、テンソルカーネル、トピックモデリングのテンソルなど）のテンソル等価物を開発していることに気付きました。なぜ世界は突然テンソルに魅了されるのでしょうか。これをもたらした特に驚くべき最近の論文/標準結果はありますか？以前に疑われていたよりも計算上はるかに安価ですか？ 私はglibではありません、私は心から興味があり、これに関する論文へのポインタがあれば、私はそれらを読みたいです。

171 machine-learning  references  matrix  linear-algebra  tensor 

さて、お気に入りの統計引用符があります。統計上のジョークはどうですか？

166 references  humor 

無料の統計教科書はありますか？

119 teaching  references 

私は最近、論文で統計をレビューすることに関する一般的な原則に関する質問をしました。私が今お聞きしたいのは、論文をレビューするときに特にイライラさせるもの、つまり統計的レフリーを本当に悩ませる最善の方法です！ 回答ごとに1つの例をお願いします。

102 references  referee 

私はハミルトンによる時系列分析から始めましたが、絶望的に失われています。この本は本当に理論的すぎて、自分で学ぶことはできません。 自習に適した時系列分析に関する教科書の推奨事項はありますか？

99 time-series  self-study  references 

多くの機械学習分類子（サポートベクターマシンなど）では、カーネルを指定できます。カーネルとは何かを説明する直観的な方法は何でしょうか？ 私が考えていた1つの側面は、線形カーネルと非線形カーネルの違いです。簡単に言えば、「線形決定関数」と「非線形決定関数」について言えます。しかし、カーネルに「決定関数」を呼び出すことが良いアイデアかどうかはわかりません。 提案？

97 machine-learning  svm  references  kernel-trick  intuition 

統計学者ではない科学者にどの本を勧めますか？ 明確な配達は大歓迎です。また、一般的なタスクに適した手法と方法の説明：時系列分析、大きなデータセットの表示と集約。

94 references 

ニューラルネットワークの活性化関数の長所と短所（および理想的には成功した、またはあまり成功していない出版物へのいくつかのポインター）の包括的なリストを提供する参照文書はありますか？

94 neural-networks  references 

私は安価でRを学ぶことに興味があります。Rの学習に最適な無料のリソース/書籍/チュートリアルは何ですか？

78 r  references 

過去に戻って、統計学者としてのキャリアの始めに特定の本を読むように自分自身に言うことができたら、どの本でしょうか？

77 references 

私は人々が重複を閉じるのが好きであることを知っているので、統計の学習を開始するための参照を求めていません（こちら）。 私は数学の博士号を持っていますが、統計を学んだことはありません。一流のBS統計学の学位と同等の知識を得るための最短ルートは何ですか？それを達成したときにどのように測定しますか？ 本のリストで十分な場合（演習で言うと仮定すると）、それは素晴らしいです。はい、問題を解決することはそれを学ぶことの暗黙の一部であると期待していますが、できるだけ現実に即して追跡したいと思います。統計学専攻が一般的に学んでいることの一部でない限り、私はめちゃくちゃ厳格な治療を探していません。

77 references  careers 

質問： Rを使用して再現性のある研究の良い例があり、オンラインで無料で入手できますか？ 理想的な例： 具体的には、理想的な例は以下を提供します： 生データ（および理想的にはデータを説明するメタデータ）、 データのインポート、処理、分析、出力生成を含むすべてのRコード、 最終出力を最終ドキュメントにリンクするためのSweaveまたはその他のアプローチ、 すべては、読者のコンピューターで簡単にダウンロードおよびコンパイルできる形式です。 理想的には、この例は、統計的な教育の例とは対照的に、実際の応用トピックに重点を置いたジャーナル記事または論文です。 興味の理由： 雑誌記事や論文の応用トピックに特に興味があります。これらの状況では、いくつかの追加の問題が発生するためです。 データのクリーニングと処理に関連する問題が発生し、 メタデータの管理に関連する問題が発生し、 ジャーナルと論文には、表や図の外観とフォーマットに関するスタイルガイドの期待がありますが、 多くのジャーナルと論文には、ワークフロー（分析の順序付け方法など）と処理時間（分析のキャッシュの問題など）に関する問題を引き起こす幅広い分析が含まれていることがよくあります。 完全な実例を見ると、再現性のある研究から始める研究者にとって良い教材となります。

71 r  references  reproducible-research