Statistiques et Big Data

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Processus de mélange et de division

Sur la figure suivante à gauche, deux réalisations de processus ponctuels avec une densité (intensité) différente et sont mélangées en faisant correspondre le centre des zones d'appartenance pour construire un processus ponctuel au milieu avec une intensité . Ensuite, des points sélectionnés au...

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Le paradoxe du magicien de prestige

Vous connaissez probablement l'astuce dans le film The Prestige : [SPOILER DU FILM] Un magicien a trouvé un tour de magie impressionnant: il entre dans une machine, ferme la porte, puis disparaît et réapparaît de l'autre côté de la pièce. Mais la machine n'est pas parfaite: au lieu de simplement le...

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Valeurs deux échantillons de Kolmogorov-Smirnov

J'utilise le test à deux échantillons de Kolmogorov – Smirnov pour comparer les distributions, et j'ai remarqué qu'une valeur de est fréquemment indiquée comme statistique de test. Comment cette valeur est-elle déterminée? Je sais que c'est la probabilité d'obtenir un résultat au moins aussi grand...

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Comment calculer

J'essaie de résoudre un problème pour ma thèse et je ne vois pas comment le faire. J'ai 4 observations tirées au hasard d'une distribution uniforme ( 0 , 1 )(0,1)(0,1) . Je veux calculer la probabilité que 3 X( 1 )≥ X( 2 )+ X( 3 )3X(1)≥X(2)+X(3)3 X_{(1)}\ge X_{(2)}+X_{(3)} . X( i )X(i)X_{(i)} est...

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Lignes pointillées dans le tracé ACF en R

Je passe en revue le livre «Introductory Time Series with R» de Cowpertwait et Metcalfe. À la page 36, il indique que les lignes sont à: . J'ai lu ici R forum que les lignes sont à . −1/n±2/n−−√−1/n±2/n-1/n \pm 2/\sqrt{n}±1.96/n−−√±1.96/n\pm 1.96/\sqrt{n} J'ai exécuté le code suivant: b =...

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Cohérence du processus d'apprentissage

J'ai deux questions liées au concept de "cohérence d'apprentissage" pour ceux qui connaissent la théorie de l'apprentissage statistique à la Vapnik. Question 1. Le processus d'apprentissage est appelé cohérent (pour la classe de fonctions et la distribution de probabilité ) siFF\mathcal{F}PPP...

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Trouver des intervalles de densité de probabilité

J'ai le vecteur x <- c(1,2,3,4,5,5,5,6,6,6,6, 7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7, 7,7,7,7,7,7,7,7,8,8,8,8,9,9,9,10) (mon vecteur réel a une longueur> 10 000) et je voudrais trouver les intervalles où se trouvent les 90% de la densité. Est-ce quantile(x, probs=c(0.05,0.95), type=5)le plus...