Statistiques et Big Data

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Tracés de dépendance partielle et renforcement du gradient (package GBM)

Est-il possible de tracer un graphique de dépendance partielle pour afficher la probabilité de classe et estimer les effets d'un prédicteur pour un modèle GBM ? Quelque chose de similaire à celui partialPlotdu randomForestpackage. Selon cet article , un tracé partiel est réalisable avec gbm. Merci...

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Modélisation pour les scores de football

Dans Dixon, Coles ( 1997 ), ils ont utilisé l'estimation du maximum de vraisemblance pour les deux modèles de Poisson indépendants modifiés en (4.3) pour modéliser les scores au soccer. J'essaie d'utiliser R afin de "reproduire" les paramètres alpha et bêta ainsi que les paramètres de l'effet home...

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Comprendre les distributions prédictives bayésiennes

Je prends un cours d'introduction à Bayes et j'ai du mal à comprendre les distributions prédictives. Je comprends pourquoi ils sont utiles et je connais la définition, mais il y a certaines choses que je ne comprends pas très bien. 1) Comment obtenir la bonne distribution prédictive pour un vecteur...

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Trois problèmes philosophiques ouverts en statistique

J'ai récemment fini de lire The Lady Tasting Tea , un livre amusant sur l'histoire des statistiques. À la fin du livre, l'auteur, David Salsburg , propose trois problèmes philosophiques ouverts en statistique, dont les solutions selon lui auraient des implications plus importantes pour...

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Coefficient de corrélation entre deux tableaux de points 2D?

J'ai deux tableaux de points 2D et j'ai besoin d'estimer leur corrélation. Quelle formule dois-je utiliser? Exemple de tableaux: X: ( ( 1 , 5 ) , ( 2 , 5 ) , ( 1 , 7 ) , ( 4 , 1 ) ) ,X:((1,5),(2,5),(1,7),(4,1)),X: ((1,5),(2,5),(1,7),(4,1)), Oui: ( ( 3 , 4 ) , ( 1 , 6 ) , ( 4 , 6 ) , ( 4 , 3 ) )...

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Lasso-ing l'ordre d'un décalage?

Supposons que j'ai des données longitudinales de la forme (j'ai plusieurs observations, ce n'est que la forme d'une seule). Je suis intéressé par les restrictions sur . Un sans restriction équivaut à prendre avec .Y =( Y1, … , YJ) ∼ N( μ , Σ )Y=(Y1,…,YJ)∼N(μ,Σ)\mathbf Y = (Y_1, \ldots, Y_J) \sim...