Statistiques et Big Data

J'ai examiné un ensemble d'articles, chacun indiquant la moyenne et l'écart-type observés d'une mesure de dans son échantillon respectif de taille connue, . Je veux faire la meilleure supposition possible sur la distribution probable de la même mesure dans une nouvelle étude que je suis en train de...

Si le prieur et la probabilité sont très différents l'un de l'autre, il se produit parfois une situation où le postérieur n'est semblable à aucun d'eux. Voir par exemple cette image, qui utilise des distributions normales. Bien que cela soit mathématiquement correct, cela ne semble pas correspondre...

Quelqu'un peut-il fournir une liste claire des différences entre la régression log-linéaire et la régression logistique? Je comprends que le premier est un modèle de régression linéaire simple, mais je ne sais pas quand chacun doit être

Pour un modèle linéaire , le terme de retrait est toujours .y=β0+xβ+εy=β0+Xβ+εy=\beta_0+x\beta+\varepsilonP(β)P(β)P(\beta) Quelle est la raison pour laquelle nous ne rétrécissons pas le terme de biais (interception) ? Faut-il réduire le terme de biais dans les modèles de réseaux de...

Je sais que les a priori n'ont pas besoin d'être appropriés et que la fonction de vraisemblance ne s'intègre pas non plus à 1. Mais le postérieur doit-il être une distribution appropriée? Quelles sont les implications si c'est / n'est

J'ai une expérience à mesures répétées où la variable dépendante est un pourcentage et j'ai plusieurs facteurs comme variables indépendantes. Je voudrais utiliser à glmerpartir du package R lme4pour le traiter comme un problème de régression logistique (en spécifiant family=binomial) car il semble...

Dans un petit ensemble de données ( ) avec lequel je travaille, plusieurs variables me donnent une prédiction / séparation parfaite . J'utilise donc la régression logistique de Firth pour traiter le problème.n∼100n∼100n\sim100 Si je sélectionne le meilleur modèle par AIC ou BIC , dois-je inclure le...

Je suis mathématicien autodidacte en statistique et je lutte particulièrement avec la langue. Dans le livre que j'utilise, il y a le problème suivant: Une variable aléatoire est donnée sous la forme -distribuée avec . (Bien sûr, vous pouvez prendre n'importe quelle distribution en fonction d'un...

J'essaie d'adapter un modèle de régression linéaire multiple à mes données avec quelques paramètres d'entrée, disons 3. F( x )F( x )= A x1+ B x2+ CX3+ dou= ( A B C  )T( x1 X2 X3) + d(je)(ii)(je)F(X)=UNEX1+BX2+CX3+réou(ii)F(X)=(UNE B C)T(X1 X2 X3)+ré\begin{align} F(x) &= Ax_1 + Bx_2 + Cx_3 + d...

J'étudie les arbres de classification et de régression, et l'une des mesures pour l'emplacement divisé est le score GINI. Maintenant, je suis habitué à déterminer le meilleur emplacement divisé lorsque le log du rapport de vraisemblance des mêmes données entre deux distributions est nul, ce qui...

Dans ma classe de probabilité, les termes «sommes de variables aléatoires» sont constamment utilisés. Cependant, je suis coincé sur ce que cela signifie exactement? Parlons-nous de la somme d'un tas de réalisations à partir d'une variable aléatoire? Si oui, cela ne correspond-il pas à un seul...

Quelles sont les méthodes utilisées par les algorithmes d'apprentissage de l'arbre de décision pour gérer les valeurs manquantes. Remplissent-ils simplement l'emplacement en utilisant une valeur appelée manquante?

Cette question a été migrée à partir de Stack Overflow car il est possible d'y répondre sur la validation croisée. Migré il y a 5 ans . J'ai une question concernant l'interprétation des paramètres d'un GLM avec une variable dépendante distribuée gamma. Voici ce que R renvoie pour mon GLM avec un...

Est-ce que dans la standardisation la variance est connue alors que dans la studentisation elle n'est pas connue et donc estimée? Je vous

Lors du calcul de l'AIC, AIC=2k−2lnLAIC=2k−2lnLAIC = 2k - 2 ln L k signifie «nombre de paramètres». Mais qu'est-ce qui compte comme paramètre? Ainsi, par exemple dans le modèle y=ax+by=ax+by = ax + b Est-ce que a et b sont toujours comptés comme paramètres? Et si je ne me soucie pas de la valeur de...

Le maximum de iid Standardnormals converge vers la distribution standard de Gumbel selon Extreme Value Theory .X1, … , Xn. ∼X1,…,Xn.∼X_1,\dots,X_n. \sim Comment pouvons-nous montrer cela? Nous avons P( max Xje≤ x ) = P( X1≤ x , … , Xn≤ x ) = P( X1≤ x ) ⋯ P( Xn≤ x ) = F( x...

Je comprends que si un processus dépend de valeurs antérieures de lui-même, alors c'est un processus AR. Si cela dépend d'erreurs précédentes, c'est un processus MA. Quand se produirait l'une de ces deux situations? Quelqu'un a-t-il un exemple solide qui éclaire le problème sous-jacent concernant...

J'ai 383 échantillons qui ont un biais important pour certaines valeurs communes, comment calculer l'IC à 95% pour la moyenne? L'IC que j'ai calculé semble très éloigné, ce que je suppose parce que mes données ne ressemblent pas à une courbe lorsque je fais un histogramme. Je pense donc que je dois...

Selon un texte que j'utilise, la formule de la variance du ithithi^{th} résiduel est donnée par: σ2(1−1n−(xi−x¯¯¯)2Sxx)σ2(1−1n−(xi−x¯)2Sxx)\sigma^2\left ( 1-\frac{1}{n}-\frac{(x_{i}-\overline{x})^2}{S_{xx}} \right ) Je trouve cela difficile à croire car le ithithi^{th} résiduel est la différence...

Quelle est la différence entre la régression logistique et la régression logit? Je comprends qu'ils sont similaires (ou même la même chose), mais quelqu'un pourrait-il expliquer la différence (s) entre ces deux? Est-ce une question de