Пытаюсь почистить здесь свои заметки — определенно, я не так много технической работы, как раньше, но что-то всегда может пригодиться. Просто выкладываю эти вещи сюда. Это случайный набор статических методов, которые я прочитал или использовал за последние несколько лет:
- Нежное введение в оценку максимального правдоподобия
- Многомерное распределение Гаусса
- НЛП в R
- Обзор литературы по моделированию поднятия
- Контрфактическая оценка и оптимизация показателей кликов
- Иерархическая линейная регрессия в PyMC3 (байесовская) и Иерархическое частичное объединение, сила Байесовского A/B-тестирования, Длинная статья Криса Стуккио и интуитивные объяснения, bayesAB (R), Коэффициенты конверсии с правилом Байеса, другой блог, общее введение в rstanarm
- CUPED — корректировка ковариации
- Альфа-функция расходов на последовательный анализ [ftp://maia-2.biostat.wisc.edu/pub/chappell/641/papers/paper35.pdf /MATH301/PracticalSession3/LanDeMets.pdf»] и промежуточный анализ, всегда действительное значение p, тесты Peeking AB, Booking.com и многовариантные тесты, статья платформа в Интернете контролируемые эксперименты, всегда верный вывод
- Дельта-метод — приближенное среднее и дисперсия отношения
- Интересный бюджет обучения в рамках сеанса рекомендательных систем
- Кластеризация: пакет clusterR
- Обобщенные линейные модели
- Рабоче-Хотеллинг процедура (Одновременный вывод)
- Построение условий взаимодействия коэффициентов, пакет эффектов
- Сопоставление показателей склонности, Учебник по R,
- Учебный курс по глубокому обучению с подкреплением (2017)
- Моделирование ковариационных структур
- Фреймворк для тестирования многорукого бандита
- Расширенный R - электронная книга
- Смерть статистической проверки гипотезы
- Внешне несвязанные регрессии
- Двойной / Дебиазированный ML
- Несовершенное назначение лечения в онлайн-экспериментах
- Оценщик Каплана-Мейера
- СТАН моделлер
- Мантель-Хензель
- Доверительные интервалы против доверительных интервалов
- Тест Даннета: одновременные доверительные интервалы 1 vs. много тестов
- Анализ многомерных временных рядов с использованием пакета MARSS
- Плотность дистрибутива R-пакета
- Гибкие методы вменения
- ЭМ-алгоритм для смесей многочленов
- Подгонка данных к распределениям, оценка полиномиальных распределений Дирхельта
- Многочлен максимизации ожидания, MLE для неполных данных
- Материалы байесовского семинара JSM2019 (пакет R brms)
- Ограничение предвзятости из-за вмешательства тестового контроля в эксперименты онлайн-рынка
- Дополнительные интересные R-пакеты (ggeconodist, brms, проверка гипотез точки изменения), моделирование DAG, построение байесовских факторов, оценка производительности регрессионной модели, dagitty, ggdag, pdqr, корреляционная воронка, skimr, visDat, naniar, UpSetR , млн
- Причинно-следственные связи
- Мета-регрессия: Сетевой мета-анализ, nmaINLA, Мета-регрессия
- Эмпирический Байес
- Методы заполнения матриц Эйтея
- Двухвыборочное сравнение квантилей
- Книга R-пакетов и функции p-value
