分治预测编码:一种结构化贝叶斯推理算法2408
其次,后验的拉普拉斯近似仅推断每个潜在变量的最大后验(MAP)估计和高斯协方差,导致PC无法捕获多模态或相关分布。第三,这种对后验分布的宽松近似导致生成模型参数的更新不准确且方差较高。在这项工作中,我们提出了一种新的算法——分而治之预测编码(DCPC),该算法使用蒙特卡洛样本群体来近似结构化目标分布。DCPC超...
SPSS、Python员工满意度问卷调查激励保健理论研究|附代码数据
这是一个两样本均值左尾t检验。由于t>左临界值,没有落入拒绝域,因此接受原假设,接受备选假设。即不同工龄满意度是没有显著性差别的。5.2不同工龄人群满意度的方差分析利用spss进行方差分析:ANOVA满意度公式:sum(F2:O2)/50平方和df均方F显著性组间5.000组内129总数134由于F>Fcr...
高频交易,足矣!_新浪财经_新浪网
但这里有一些不一样,这里要求两只股票他们的beta之差的均值是在一个标准差之内,也就是要使这两只股票的beta大小一致最好完全一样;然后还要求这两只股票的alpha差别足够大,也就是他们的alpha之差的均值至少是在两个标准差以外,因为这个差别是L&S策略的收益来源,所以肯定希望越大越显著越好。这里还是像之前说的一样...
社会流动效应及其拓展:方法发展、争论与评议
由于流动对照模型是饱和估计模型(3×3流动表,9个参数),且模拟数据设定了固定的样本量和方差,因此四种情境下模型对数据的拟合优度都是一致的。不仅如此,流动对照模型的拟合优度与各情境下对角线参照模型的第四个子模型也完全相同。这是因为它们都用相同的参数个数实现了对流动表各单元格均值的完全拟合。这也意味着...
如何通俗理解协方差、相关系数?
这种情况下某些的值与的值乘积为正,某些的值与的值乘积为负。加在一起后,其中的一些正负项就会抵消掉,最后平均得出的值就是协方差,通过协方差的数值大小,就可以判断这两个变量同向或反向的程度了。所以,在7个样本中,与的乘积为正的越多,说明同向变化的次数越多,亦即同向程度越高,反之亦然。总而言之,...
数据变异性的度量-极差、IQR、方差和标准偏差
零方差——所有数据值都相同标准差(StandardDeviation)标准偏差是数据集中的平均变异量(www.e993.com)2024年10月24日。它平均表示每个数据点与平均值相差多远。标准差越大,数据集的可变性越大。为什么使用n-1作为样本标准差?当拥有总体数据时可以获得总体标准差的准确值。可以从每个总体成员收集数据,因此标准差反映了分布(总体)中的精...
诺奖委员会评述:为什么复杂系统研究受诺贝尔物理学奖青睐?
其中,Jik是非关联的高斯随机变量,均值为零,方差由于同时允许铁磁和反铁磁耦合,便会出现阻挫,因此我们预期会出现一个“凹凸起伏”的能量地形图和许多长寿命的亚稳态。在这个框架内,我们可以用启发式的术语来概括发展。Edwards和Anderson[24]考虑一种短程相互作用,Kik随着i-k距离的增大而迅速减小。重要的是,他...
2022考研统计学知识点:重复抽样和不重复抽样
样本均值的方差与抽样方法有关,在重复抽样条件下,样本均值的方差为总体方差的1/n,即在不重复抽样条件下,样本均值的方差则需要用修正系数去修正重复抽样时样本均值的方差,即不重复抽样的样本均值的方差小于重复抽样时的样本均值的方差对于无限总体进行不重复抽样时,可以按照重复抽样来处理,对于有限总体,当...
深度学习三大谜团:集成、知识蒸馏和自蒸馏
经典的统计学认为,如果所有的ξ???是大致独立的,那么求取他们的平均值能够大大减少噪音量。因此,“集成能够减少方差”真的是集成能提高提高性能的原因吗?证据表明,在深度学习的背景下,这种减少方差来提升性能的假设是值得怀疑的:1.集成并不能无限制地提高测试的准确性。集成...
高斯混合模型 GMM 的详细解释
1、初始化均值、协方差和权重参数mean(μ):随机初始化协方差(Σ):随机初始化权重(混合系数)(π):每个类的分数是指特定数据点属于每个类的可能性。一开始,这对所有簇都是平等的。假设我们用三个分量拟合GMM,那么每个组件的权重参数可能设置为1/3,这样概率分布为(1/3,1/3,1/3)。