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123 replies to this topic

#81 debaser

debaser

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Inviato 15 gennaio 2015 - 19:48

cosa intendi? mica ho capito


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Codeste ambiguità, ridondanze e deficienze ricordano quelle che il dottor Franz Kuhn attribuisce a un'enciclopedia cinese che s'intitola Emporio celeste di conoscimenti benevoli. Nelle sue remote pagine è scritto che gli animali si dividono in (a) appartenenti all'Imperatore, (b) imbalsamati, c) ammaestrati, (d) lattonzoli, (e) sirene, (f) favolosi, (g) cani randagi, (h) inclusi in questa classificazione, (i) che s'agitano come pazzi, (j) innumerevoli, (k) disegnati con un pennello finissimo di pelo di cammello, (l) eccetera, (m) che hanno rotto il vaso, (n) che da lontano sembrano mosche.
 
non si dice, non si scrive solamente si favoleggia


#82 strafanich

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Inviato 15 gennaio 2015 - 20:08

cosa intendi? mica ho capito

Una roba tipo questo: http://www.amazon.co...66896474&sr=1-1

Che puzzi meno di cialtronata asd
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#83 debaser

debaser

    utente stocazzo

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Inviato 16 gennaio 2015 - 02:26

A cosa ti serve di preciso?
E che sarebbero ste spare parts, cosa hanno di particolare? Sull'inventory management c'è un mondo di roba, ma di spare parts non ho mai sentito parlare.


edit: un paio di survey così al volo li ho visti, se hai bisogno te li scarico e te li mando.
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Codeste ambiguità, ridondanze e deficienze ricordano quelle che il dottor Franz Kuhn attribuisce a un'enciclopedia cinese che s'intitola Emporio celeste di conoscimenti benevoli. Nelle sue remote pagine è scritto che gli animali si dividono in (a) appartenenti all'Imperatore, (b) imbalsamati, c) ammaestrati, (d) lattonzoli, (e) sirene, (f) favolosi, (g) cani randagi, (h) inclusi in questa classificazione, (i) che s'agitano come pazzi, (j) innumerevoli, (k) disegnati con un pennello finissimo di pelo di cammello, (l) eccetera, (m) che hanno rotto il vaso, (n) che da lontano sembrano mosche.
 
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#84 strafanich

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Inviato 16 gennaio 2015 - 07:37

A cosa ti serve di preciso?
E che sarebbero ste spare parts, cosa hanno di particolare? Sull'inventory management c'è un mondo di roba, ma di spare parts non ho mai sentito parlare.


edit: un paio di survey così al volo li ho visti, se hai bisogno te li scarico e te li mando.

Di preciso niente, volevo farmi un po' un'idea, mi potrebbe servire per lavoro.

Inventory management in generale ne ho letti un paio e alla fine dicono tutti le stesse cose, però in effetti le spare parts, che poi sarebbero i pezzi di ricambio after sales, sono un po' un discorso a parte, moltissime SKU (stock keeping units) con consumo sporadico.
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#85 Jet

Jet

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Inviato 21 gennaio 2015 - 21:52

Un mio amico che studia Scienze Politiche (fanno Statistica pure lì) mi ha passato questo meme che hanno fatto al loro prof

Mi sono sganasciato la prima volta che le ho viste asd asd (davanti allo sguardo basito di un mio amico che studia Scienze della Comunicazione e non ne ha capita una asd)

 

PsjO8Lk.jpg?1

qwBSNP2.jpg?1

nyyr2z7.jpg?1

WGpDbiU.jpg?1

i9FpB2a.jpg?1

ZwV3NGn.jpg?1

 

piano con gli insulti ashd


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#86 Kalt Kalt

Kalt Kalt

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Inviato 16 febbraio 2015 - 19:12

Mio cruccio personale: so che la combinazione lineare di variabili aleatorie con legge Gaussiana è anche essa una variabile aleatoria con legge Gaussiana. Ma questo risultato da dove lo ottengo? Perché io pensavo fosse una conseguenza di questo teorema Sia X un vettore gaussiano. Allora Y=AX+b è anche esso un vettore gaussiano dove la matrice A può essere di qualsiasi dimensione (quindi anche 1 riga n colonne).
Solo che mi sono ricordato che per definire un vettore gaussiano è necessario e sufficiente che la combinazione lineare delle componenti del vettore mi diano una distribuzione Gaussiana per ogni coefficiente ai che moltiplica la i-esima componente asd

Non so se mi sono spiegato, ciao :)
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#87 debaser

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    utente stocazzo

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Inviato 16 febbraio 2015 - 22:34

Su Wikipedia ci sono tre dimostrazioni diverse
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Codeste ambiguità, ridondanze e deficienze ricordano quelle che il dottor Franz Kuhn attribuisce a un'enciclopedia cinese che s'intitola Emporio celeste di conoscimenti benevoli. Nelle sue remote pagine è scritto che gli animali si dividono in (a) appartenenti all'Imperatore, (b) imbalsamati, c) ammaestrati, (d) lattonzoli, (e) sirene, (f) favolosi, (g) cani randagi, (h) inclusi in questa classificazione, (i) che s'agitano come pazzi, (j) innumerevoli, (k) disegnati con un pennello finissimo di pelo di cammello, (l) eccetera, (m) che hanno rotto il vaso, (n) che da lontano sembrano mosche.
 
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#88 Kalt Kalt

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Inviato 16 febbraio 2015 - 23:00

Dove? Perché io su Wikipedia, alla pagina Distribuzione Normale, mi era parso di leggere solo l'enunciato, senza alcuna dimostrazione o motivazione del perché. Intendi magari Wikipedia anglosassone?
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#89 debaser

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Inviato 17 febbraio 2015 - 08:37

Certo, intendo quella in inglese.
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Codeste ambiguità, ridondanze e deficienze ricordano quelle che il dottor Franz Kuhn attribuisce a un'enciclopedia cinese che s'intitola Emporio celeste di conoscimenti benevoli. Nelle sue remote pagine è scritto che gli animali si dividono in (a) appartenenti all'Imperatore, (b) imbalsamati, c) ammaestrati, (d) lattonzoli, (e) sirene, (f) favolosi, (g) cani randagi, (h) inclusi in questa classificazione, (i) che s'agitano come pazzi, (j) innumerevoli, (k) disegnati con un pennello finissimo di pelo di cammello, (l) eccetera, (m) che hanno rotto il vaso, (n) che da lontano sembrano mosche.
 
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#90 Marguati

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Inviato 17 marzo 2015 - 22:44

C'è una cosa che mi ronza in testa da quando sono stato ad un seminario molto interessante, e mi pare la cosa giusta da condividere su questo topic perché è un'idea molto bella, magari chi studia statistica apprezza.

Shannon nel suo lavoro sulla teoria dell'informazione aveva dimostrato che se hai due variabili casuali indipendenti e identicamente distribuite allora
Entropia((X + Y)/√2) ≥ Entropia(X),
cioè l'entropia della somma normalizzata non può essere inferiore all'entropia di una singola variabile. Iterando questo comporta la stessa disuguaglianza per somme che contengono un numero di termini che è una potenza di due, ma è rimasto a lungo un problema aperto di capire se si potesse dire
Entropia( S_n ) ≥ Entropia( S_(n−1) )
per tutti gli n, dove S_n è la somma normalizzata di n variabili
S_n = (X_1 + ... + X_n)/√n.
Questo è stato dimostrato nel 2004.

Quindi quando prendete la somma normalizzata di variabili casuali i.i.d. state facendo aumentare l'entropia. Più ne prendete, più l'entropia cresce. Questo significa che l'entropia si approssima all'entropia massima concessa. E cosa realizza l'entropia massima di una distribuzione di probabilità? una normale gaussiana.
La morale è
 

Il Teorema Centrale del Limite è guidato da un principio che è analogo al Secondo principio della termodinamica.


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#91 Ganzfeld

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Inviato 13 giugno 2015 - 22:09

Qualcuno sa utilizzare il software R per fare analisi statistiche? Chi è interessato preferirei che mi contattasse in privato. Naturalmente sono disposto a pagare per l' eventuale "servizio".
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Tuttavia nella mia vita non ho mai smesso di masturbarmi


#92 good vibrations

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Inviato 13 giugno 2015 - 22:19

Su Coursera ci sono buoni corsi per imparare a smanettarci
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#93 Ganzfeld

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Inviato 13 giugno 2015 - 22:24

Su Coursera ci sono buoni corsi per imparare a smanettarci

Diciamo che è una cosa che purtroppo mi serve sull' immediato.


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Tuttavia nella mia vita non ho mai smesso di masturbarmi


#94 Ortodosso

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Inviato 14 giugno 2015 - 18:34

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Battibecco dovete domandare a Sarri, che è un razzista; e gli uomini come lui non possono stare nel mondo del calcio.


#95 arvic

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Inviato 03 febbraio 2017 - 13:54

Qualcuno sa utilizzare il software R per fare analisi statistiche? Chi è interessato preferirei che mi contattasse in privato. Naturalmente sono disposto a pagare per l' eventuale "servizio".

 

Prendo spunto da questo richiesta di aiuto di Ganz per farne una a mia volta: per monitorare un impianto abbiamo costruito un db che ne acquisisce i dati di funzionamento in forma costante.

Questo mi permette, ad un primo livello, di scegliere solo i dati che reputo interessanti (diciamo 5 variabili su 100) e analizzarle tra loro per capire come sta andando l'impianto. Ad un livello superiore però, mi piacerebbe capire se e quanto le altre 95 variabili possano influenzare il funzionamento dell'impianto (diciamo le 5 che inizialmente ho analizzato).

Ora, io non so praticamente nulla di programmazione e di statistica e quindi sta cosa la farà un'altra persona per me, ma vorrei capirne qualcosa in più, visto che la userò sempre di più.

Mi han detto di usare la Principal Component Analisys ma non ci capisco un cazzo  asd .

 

Qualcuno mi sa dire se c'è qualche corso on line per iniziare a capirne qualcosa in più su analisi dati e se questo metodo è sensato rispetto a quanto mi serve?

O non son riuscito neanche a spiegarmi?

 

Sono sempre nella tragica situazione in cui non so se vale la pena iniziare a studiare da zero o arrendermi all'evidenza di non poter ricucire il gap, cosa dite?


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#96 Ganzfeld

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Inviato 03 febbraio 2017 - 14:41

Leggo solo ora la risposta di orotodosso! (vabbè, alla fine ero riuscito a combinare lo stesso asd)


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Tuttavia nella mia vita non ho mai smesso di masturbarmi


#97 pooneil

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Inviato 03 febbraio 2017 - 18:33

Io sto cercando di costruirmi una carriera nell'analisi dati, ed ho trovato molto utili i corsi di Udacity Descriptive Statistics e Inferential Statistics. Per quanto riguarda la programmazione c'è Intro to Computer Science sempre su Udacity (per Python) e i due super bignami di Datacamp (Intro to Data Science rispettivamente per Python e per R).

Non ho trovato invece altrettanto utili i corsi di Intro to Data Science di Udacity sia per R che per Python: al livello a cui sono arrivato, richiedono troppo tempo per approfondire gli spunti che offrono. Tempo che ora non ho, dato che al momento ricerco l'efficienza più che l'efficacia per fare salti di qualità.

Pensavo invece di cominciare a girare su Github, evitare gli errori del neofita, entrare a fare parte di qualche lobby, compilare il programma della settimana con scala voti oggettiva, commentare le pietre miliari, accumulare punti reputazione, lanciare qualche hype e poi lamentarmi del declino della piattaforma.

 

Per quanto riguarda la tua preoccupazione corrente, se le variabili fossero (molte) meno, io farei una regressione lineare multipla.

Ma te lo dico più come esercizio mio per vedere se sono in grado di rispondere alla tua domanda.


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#98 Ortodosso

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Inviato 05 febbraio 2017 - 08:56


Non ti sei spiegato benissimo. Impianto di che? Hai una misurazione che ne riassume la qualità di funzionamento? Si può passare a parlare di modelli (tra cui PCA) solo quando hai un'idea di quello che vorresti predirre/spiegare.
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#99 arvic

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Inviato 05 febbraio 2017 - 12:52

Impianto di aria compressa e l'obiettivo è ridurre al massimo il consumo energetico specifico, diciamo kWh/Nm3 prodotto, per adesso ignorando il modo in cui viene usata.
Voglio capire: a) quali variabili infuenzano il consumo specifico, b) quanto lo influiscono e c) trovare l'ottimo per ridurre al minimo il consumo specifico
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#100 debaser

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Inviato 05 febbraio 2017 - 14:35

Ohhh che bel problemino. Ma su quali variabili puoi agire?

Ci sono tante cose diverse che potresti fare; quello che farei io personalmente così al buio (non è detto sia la cosa più giusta, se ce n'è una) è cercare di modellare il sistema (pure questo puoi farlo in diversi modi - in soldoni, capire come varia il consumo in funzione delle variabili che puoi e non puoi controllare) e, in seconda battuta, infilarlo in un problema di ottimizzazione (o se vuoi vederlo come un problema di controllo ottimo, se hai un sistema dinamico nel tempo). Disclaimer: immagino che ortodosso potrebbe vedere tutta la faccenda un altro punto di vista..

La seconda fase in prima analisi potrebbe anche limitarsi pragmaticamente al dire: ok, queste sono le variabili del modello che più influenzano l'output in questa/quella direzione, modifichiamole di tot in questa/quella direzione. Se uno ha un modello accurato/complicato, si può anche fare cose più sofisticate (a piacere asd).

Il suggerimento della PCA non l'ho tanto capito a dire il vero: ti permette di avere una riduzione di dimensionalità ma proiettando le tue variabili di partenza in uno spazio che non ha un significato "fisico". A te servirebbe più quella che viene chiamata "feature selection" forse? Anche se pure la PCA potresti usarla nel tuo modello.
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