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タイトルが言うように、確率密度関数と確率分布（または単に「分布」）という用語は交換可能ですか？そうでない場合、違いは何ですか？

8 terminology 

イベントのオッズは、イベント確率とその補数の商です。すなわち、P /（1 - P ）、もし、P = P （A ）。ああA p /（1 − p ）p/（1−p）p/(1-p)p = P（A ）p=P（あ）p = P(A) この用語に名前はありますか：？（p qとして表示されることもあります。）p （1 − p ）p（1−p）p(1-p)p qpqpq

8 probability  terminology 

私は指数関数的家族という用語に出くわしました。 ベルヌーイ、ガウス、その他多くの分布がこの指数関数のファミリーに属しています。 それらの間の共通点は何でしょうか？

8 terminology  exponential-family 

私はこのタイプのチャートに関する情報を見つけようとしていて、意図しない結果が出続けるだけです。この例のように、棒を色分けされたオブジェクトで置き換える棒グラフを見つけるための名前または検索語はありますか。 誰かが興味を持っている場合は、グラフィックデザインエクスチェンジでこの質問の解決策を提供するために調査しています：正確な統計を含む積み上げ棒グラフでデザインを使用するにはどうすればよいですか？

8 data-visualization  terminology 

実験中に3回評価された10人の参加者の2つのグループがあります。グループ間および3つの評価全体の違いをテストするために、group（コントロール、実験）、time（最初、2、3）、およびを使用して2x3混合設計ANOVAを実行しましたgroup x time。両方timeとgroup有意な相互作用があったほか、重大な結果group x time。 グループメンバーシップに関しても、3回の評価の違いをさらにチェックする方法をよく知りません。実際、最初は、ANOVAのオプションで、ボンフェローニの補正を使用してすべての主要な効果を比較することだけを指定しました。しかし、この方法で、グループを区別せずに、サンプル全体の時間の違いをこのように比較したことに気付きましたね。 したがって、可能な解決策を見つけるためにインターネットでたくさん検索しましたが、結果はほとんどありませんでした。私と同じようなケースは2つしか見つかりませんでしたが、解決策は逆です！ 記事では、混合設計の後、著者らは被験者ごとに1つずつ、2回の反復測定ANOVAを事後的に実行しました。このようにして、2つのグループは修正なしで個別に分析されます。 インターネットのガイドでは、混合ANOVAの実行中に、SPSS構文のCOMPARE(time) ADJ(BONFERRONI)直後にを手動で追加すると述べています/EMMEANS=TABLES(newgroup*time)。このように、3つの時間はグループごとに個別に比較されます。ボンフェローニ補正を使用すると、私は正しいのでしょうか。 どう思いますか？どちらが正しい方法でしょうか？

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選択的試験中に、ある生徒が別の生徒の論文から回答をコピーした疑いがあることを調査官が想定したとします。彼女は後で回答を確認し、いくつかの類似点を見つけます。一方、試験の性質上、類似点は必ずあります。彼女は自分の疑いが見つかったかどうかをどのように判断すべきですか？ 言い換えれば、彼女は試験を他の学生（私たちが想定しているとすれば、浮気ではなかった）の試験と比較する必要があります。しかし、クラスのサイズが非常に大きい場合、比較のためにランダムサンプリングを取るのが妥当でしょうか。それから彼女はいくつ取るでしょう？試験に多くの質問があった場合、比較のために質問のサンプルをとることも理にかなっていますか？それぞれの質問に2つの回答（true / false）があったか、たとえば4であったかは、重要な違いになりますか？ これが一般的にどのように機能するのか疑問に思っているので、具体的な数値はありません。私は数学のバックグラウンドがありますが、統計のトレーニングはほとんどありません。この分析を統計的にどのように説明しますか？ ありがとうございました。

8 correlation  terminology 

計算の最適化におけるソルバーの使い方に本当に戸惑っています。この用語が何を意味するのかをよく理解できるかどうかを確認するために、1か月間前後を見て回っていましたが、それでもまだ十分に理解していません。 機械学習などで最適化問題を解決したい場合、正確な計算手順をソルバーではなくアルゴリズムと呼びます。たとえば、2次プログラムがある場合、MATLABのQuadprog関数を使用してQPを解きます。 Quadprog関数は、単なるMATLAB関数またはスクリプトであるため、QPソルバーとは呼びません。Quadprogの背後にある正確なアルゴリズムをQPソルバーと呼ぶことはしません。勾配降下法、内点法、ニュートンラフソンであるかどうかは気にしません...それらはすべて私にとってアルゴリズムです。最後に、MATLABを唯一の目的ではないので、QPソルバーとしてMATLABを参照しません。したがって、最適化を日常的に使用しなければならないにもかかわらず、「ソルバー」という単語が私の日常の語彙から欠落しているようです。これは私をかなり混乱させ、専門用語に慣れていないように感じます。 したがって、私の推論では、アルゴリズムとMATLABはソルバーではありません。しかし、最適化の問題を解決するためにGurobiやYALMIPなどのソフトウェアをダウンロードしたとしたら、これらのソフトウェアはソルバーと呼ばれますか？私は、あなたが使用している「ソフトウェア」と同じトーンで、あなたが使用している「ソルバー」を参照している人をよく耳にします。最適化ソフトウェアとソルバーの違いは何ですか？ これは本当に初歩的な質問のように聞こえますが、MATLABでのみ最適化を行いました。

8 optimization  terminology  software  definition 

あると仮定します n×pn×p\\n\times p マトリックス MM\mathbf{M}。異なる列ごとの演算子を使用した異なる変換は、新しいp×pp×p\\p\times p 対称行列 SS\mathbf{S}。たとえば、共分散行列 CC\mathbf{C}内積演算子を使用して計算できます。これにより、共分散行列の各値は、元の行列の2つの列の内積になります。MM\mathbf{M} （で割った n−1n−1n-1）： C=1n−1MT⋅MC=1n−1MT⋅M\mathbf{C} = { 1 \over {n-1} } \mathbf{M}^{T} \cdot \mathbf{M} 同様に、相関行列 PP\mathbf{P} によって定義することができます Pij=corr(Ci,Cj)Pij=corr(Ci,Cj)\mathbf{P}_{ij} = \mathrm{corr}(C_i,C_j) どこ CiCi\mathbf{C}_i そして CjCj\mathbf{C}_j の列です CC\mathbf{C}、および corrcorr\mathrm{corr}は、ピアソンの積率係数のような相関の尺度です。この場合、演算子は2変量相関係数です。 この演算子依存の変換には名前がありますか？

8 correlation  terminology  covariance-matrix 

変数間のU字型または逆U字型の関係を（回帰フレームワークで）分析するいくつかの論文を見てきました。私がそこから得た一般的な理解は、私たち全員が簡単に視覚化できる特定のタイプの非線形関係であるということです。 しかし、U字型の回帰関数を正確に数学的に定義する方法について少し混乱しています。簡単にするために、リグレッサだけがあると仮定しますバツxx。 U字型の回帰関数を持つことは、回帰関数が凸状であり、ある点までで減少し、その後が凸状でで増加することを意味しますか？バツxxccccccバツxx または、単に回帰関数がある点まで減少し、その後がで増加することを単に意味しますか？バツxxccccccバツxx

7 regression  references  terminology  nonlinear-regression  definition 

「カーネルメソッド」と「カーネルヒルベルト空間の再現」は関連していますか？ 具体的には、「カーネルメソッド」という用語で使用されている「カーネル」は、「カーネルヒルベルト空間の再現」という用語で使用されている「カーネル」と同じ（タイプ）ですか？ すでに2つのトピックについてWikipediaのページを確認しましたが、「カーネルヒルベルト空間を再現する」ためのページに「カーネルメソッド」についての言及はありませんでした。 カーネルヒルベルト空間の再現に関するテキスト（ここを参照）を見つけたいと思います。「カーネルメソッド」は機械学習のテキストで頻繁に取り上げられるトピックのようなので、2つの概念が本質的に同じであればこれははるかに簡単です。 。 一方、それらが異なる場合は、混乱を避けるために、2つの違いを理解できるように努力する必要があります。

7 machine-learning  terminology  kernel-trick 

では、このスレッド@ttnphns書き込みます これは回帰係数なので[...]「変数負荷係数」よりも「変数負荷変数」の方がいいと主張します。 ここから、因子分析モデルは方程式系であることを学びました V1=a1IFI+a1IIFII+E1V1=a1IFI+a1IIFII+E1V_1 = a_{1I}F_I + a_{1II}F_{II} + E_1 V2=a2IFI+a2IIFII+E2V2=a2IFI+a2IIFII+E2V_2 = a_{2I}F_I + a_{2II}F_{II} + E_2 ......... Vp=…Vp=…V_p = … ここで、係数aは負荷、Fは係数[...]、変数Eは回帰残差です。 しかし、その逆ではなく、「ファクターロード変数」と言うべきだとは言えません。「ローディング」という用語について、それを後にするのは何ですか？ また、すでに「回帰係数」という用語があったのに、なぜ「ローディング」という用語が必要なのかまったくわかりません。それは、回帰係数が相関係数を兼ねることもあり、統計学者が両方のケースをカバーする総称的な用語を必要としていたからですか？ この質問に対する答えが、学生が因子が観測された変数をロードするのではなく、その逆であることを覚えやすくなることを願っています。

7 factor-analysis  terminology  teaching 

統計学の文献ではバイアスという用語がよく使われていると聞いています。 例えば、 平均的な補完を使用することにより、推定にバイアスを加えています。 もう一つの例、 バイアス分散のトレードオフは、モデルを選択する際の重要な課題です。 これらは同じ「バイアス」ですか？

7 terminology  bias 

ヒストグラムについて話すとき、なぜx軸を「ビン」と呼ぶのですか？

6 terminology  histogram