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作者 raiderho 在 PTT [ Statistics ] 看板的留言(推文), 共71則

限定看板：Statistics

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[問題] 有凹型的機率分配嗎

[ Statistics ]16 留言, 推噓總分: +4

作者: tku3124 - 發表於 2023/07/17 11:25(2年前)

7^F推raiderho: 幫答: 機率密度函數為 f(x)= max(0, 1-|x|)07/20 22:04

[討論] 關於機器學習裡 imbalance 資料

[ Statistics ]42 留言, 推噓總分: +3

作者: evilove - 發表於 2022/09/15 23:25(3年前)

11^F推raiderho: 警察例行巡查碰到罪犯的頻率很低，但平時訓練會針對罪犯09/21 07:16

12^F→raiderho: 情境啊。如一樓說的，重點在於目標函數的設定，遇到罪犯09/21 07:16

13^F→raiderho: 的頻率雖少但很重要，權重很大，這時候召回率(抓到罪犯09/21 07:16

14^F→raiderho: 的比率)是重要的指標，而召回率根本不考慮守法份子，但09/21 07:16

15^F→raiderho: 只考慮召回率也有問題(將全部路人指認為罪犯，召回率高09/21 07:16

16^F→raiderho: 達1)，所以會有其他權衡(例如f1 score)，這樣訓練時將資09/21 07:16

17^F→raiderho: 料平衡就很合理了09/21 07:16

[問題] F檢定自由度問題與機器學習迴歸預測F檢定

[ Statistics ]9 留言, 推噓總分: +1

作者: shy7shawn - 發表於 2022/08/18 16:59(3年前)

1^F→raiderho: 既然是機器學習，準確度的判準幹嘛看R^208/18 17:41

2^F→raiderho: 另外預測準確度、和係數顯著是否異於0是兩回事08/18 17:42

3^F推raiderho: 口委說的應該是 Lack-of-fit sum of squares 的 F test08/18 17:47

[問題] 調節效果的解讀

[ Statistics ]6 留言, 推噓總分: +1

作者: yuseke - 發表於 2021/12/22 17:53(4年前)

6^F推raiderho: 變數都去中心化以後，才能說調節效果是"增強"還是"減弱"12/23 22:43

[問題] AMOS路徑係數不合理，該調整研究架構嗎？

[ Statistics ]11 留言, 推噓總分: +4

作者: Westmon - 發表於 2021/12/23 17:59(4年前)

4^F推raiderho: 安慰你：教科書或論文的結果通常都被tune很多次了12/23 22:28

5^F→raiderho: 只是寫得很理所當然，看起來各種指標都好到不可思議...12/23 22:29

6^F→raiderho: 不過，可能要自己去認一下(我猜你做過了): 顯著性12/23 22:31

7^F→raiderho: 樣本數量是否足夠 (因為低樣本數的SEM很不穩定)12/23 22:31

8^F推raiderho: 假如這些都沒問題... 我會重新檢討自己研究架構，做探12/23 22:38

9^F→raiderho: 索式分析，看有無其他架構既能拓展文獻，又能擬合背後的12/23 22:39

10^F→raiderho: 斜方差矩陣。做研究就是探索、說服自己、說服他人的過程12/23 22:41

[問題] infinite state markov chain的相關文章

[ Statistics ]1 留言, 推噓總分: +1

作者: iphone2003 - 發表於 2021/12/03 21:39(4年前)

1^F推raiderho: 看你目的吧，那種直覺式的說明網路上蠻多的12/05 00:14

[問題] 請教一題中介變項的問題

[ Statistics ]5 留言, 推噓總分: +4

作者: preed - 發表於 2021/10/10 19:01(4年前)

4^F推raiderho: C是0.373，A是0.758，0.393=0.373+0.758*0.02710/11 15:36

5^F推raiderho: 我覺得題目的0.393應改成學習成就對自我效能跑迴歸才對10/11 16:25

[問題] 要素分析和主成分分析的目的

[ Statistics ]33 留言, 推噓總分: +2

作者: incessantgas - 發表於 2021/09/23 06:25(4年前)

27^F推raiderho: 同意樓上，PCA更偏探索性的分析，找到主軸以後再解釋為09/24 18:34

28^F→raiderho: 何(或者甚至不解釋，丟入機器學習模型訓練)，但FA的因子09/24 18:34

29^F→raiderho: 已經是「事先知道是什麼」才進行測量了，就算是探索式因09/24 18:34

30^F→raiderho: 素分析(EFA)，決定的也是因子個數篩選、或用來琢磨潛變09/24 18:34

31^F→raiderho: 量概念和因子的關係。至於SEM，是明確所有因子和潛變量09/24 18:34

32^F→raiderho: 關係以後，根據領域知識進行潛變量關係的探討，是驗證性09/24 18:34

33^F→raiderho: 的分析了。09/24 18:34

[問題] t test vs. chi-sq contingency test

[ Statistics ]30 留言, 推噓總分: +1

作者: neutralID - 發表於 2021/07/31 23:47(4年前)

12^F→raiderho: 假如不管論文其他部分, 直接兩組各68個樣本直接作t-test08/02 03:12

13^F→raiderho: 也蠻符合合理的, 結果也是不顯著(p=0.20)08/02 03:13

14^F→raiderho: 同事作法真正問題是, 完全浪費樣本數的資訊, 原本有13608/02 03:14

15^F→raiderho: 個binary樣本, 被硬生生弄成只有10個樣本, 資訊少更多08/02 03:14

16^F→raiderho: 而且, 這10個數字因為取樣小又不定, 數字沒有辦法很穩定08/02 03:15

17^F→raiderho: 所以, 不難想像想想, 在兩組同分布的樣本, 可以因為切分08/02 03:18

18^F→raiderho: 的不同, 只看批次切分的結果, 反而有統計性差異08/02 03:19

19^F推raiderho: 講更具體一點, 把第三次和第五次控制組的一隻死魚給第二08/02 03:27

20^F→raiderho: 次，而第二次各拿一隻活魚給第三次和第五次，這樣08/02 03:28

21^F→raiderho: 控制組變為 .181818, .24, .1 0.090909, 0.090909，但是08/02 03:29

22^F→raiderho: p上升為0.14，這顯示出，這種統計手法的分析不穩健08/02 03:30

Re: [討論] 彩金分配問題

[ Statistics ]9 留言, 推噓總分: 0

作者: bathtub - 發表於 2021/06/24 15:47(4年前)

3^F→raiderho: 題目敘述清楚，五次抽獎是抽五個獨立的「變化袋子」，06/24 18:33

4^F→raiderho: 還是對一個不斷變化的袋子抽五次？06/24 18:34

5^F→raiderho: 初始值是啥? 14張10元彩券? 那第2列9張20元彩券是06/24 18:38

6^F→raiderho: 原本題目也寫不清楚, 把題目釐清, 才可以計算啊06/24 18:40

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