Statistiques et Big Data

Je voudrais générer un processus Monte Carlo pour remplir une urne avec N boules de couleurs I, C [i]. Chaque couleur C [i] a un nombre minimum et maximum de boules qui doivent être placées dans l'urne. Par exemple, j'essaie de mettre 100 balles dans l'urne et je peux la remplir de quatre couleurs:...

J'ai trouvé que pour un modèle de régression linéaire simple, OLS et la méthode du maximum de vraisemblance (en supposant une distribution normale) donnent le même résultat (valeurs des paramètres). À partir de là, pouvons-nous dire que l'OLS fait également des hypothèses implicites sur la...

Dans la classe de méthodes statistiques au niveau MS que je prends, j'ai appris différents modèles linéaires pour la conception expérimentale. Prenons, par exemple, pour le modèle RCBD (Randomized Complete Block Design) ( représentant le bloc, représentant les traitements), représentant les effets...

Je ne comprends pas pourquoi je ne peux pas simplement ajouter 1,5 écart-type pour obtenir la réponse. Si 1 écart-type est de 10 kg et que la moyenne est de 400 kg, alors 415 kg correspond à 1,5 écart-type. Je l'ai donc calculé comme ceci: .3413 + ((.4772-.3413)/2) = 0.40925 Cette équation prend...

Dans le livre "Les éléments de l'apprentissage statistique" au chapitre 2 ("Modèles linéaires et moindres carrés; page n °: 12"), il est écrit que Dans l'espace d'entrée-sortie (p + 1), (X, Y) représente un hyperplan. Si la constante est incluse dans X, l'hyperplan inclut l'origine et est un...

Imaginez que nous échantillonnons une matrice de covariance à partir d'une distribution de Wishart par MCMC. À chaque itération, nous obtenons une nouvelle matrice d'échantillon SiSiS_i de la distribution Wishart. Question : Compte tenu de la trace qui contient tous les

Dans un modèle d'équation structurelle, on utilise souvent l'estimateur ML. Dans le cas où les variables ne sont pas normales à plusieurs variables, ML peut-il être utilisé? Souvent, les indicateurs dont vous disposez pour travailler ne sont pas normaux à plusieurs variables. Je ne sais pas comment...

Supposer (a,b)(a,b) (a,b) est un intervalle de confiance de niveau pour un paramètre . Supposons que est une transformation inversible monotone. Alors c'est(1−α)(1−α)(1-\alpha)θθ\thetaηη\eta (η(a),η(b))(η(a),η(b)) \left (\eta(a), \eta(b) \right ) un intervalle de confiance de niveau pour ?...

Prenez un faisceau de particules comme un ensemble de nombreuses particules. Supposons deux variables aléatoires indépendantes et qui s'ajoutent à la position horizontale X d'une particule:XβXβX_\betaδδ\deltaXXX X=Xβ+DxδX=Xβ+Dxδ X = X_\beta + D_x \delta ( DxDxD_x est un nombre simple, la fonction...

Quelle est la difference entre (1|DNA.concentration/mouse.id)et (DNA.concentration|mouse.id)? Que signifient les symboles |et la /signification dans la syntaxe de l'effet aléatoire?

Laisser ( Ω , F, P )(Ω,F,P)(\Omega, \mathscr F, \mathbb P)être un espace de probabilité. Conjecture: Supposons que nous ayons les événements st , ou . Il existe une séquence indépendante d'événements stUNE1,UNE2, . . .A1,A2,...A_1, A_2, ...∀ A ∈ ⋂nσ(UNEn,UNEn + 1, . . . )∀ A∈⋂nσ(An,An+1,...)\forall...

Question simple, mais étonnamment difficile à trouver en ligne. Je sais que pour un RV , on définit le kème moment comme où l'égalité suit si , pour une densité et Lebesgue mesure .XXX∫Xk dP=∫xkf(x) dx∫Xk dP=∫xkf(x) dx\int X^k \ d P = \int x^k f(x) \ dxp=f⋅mp=f⋅mp = f \cdot mfffmmm Alors, quel est...

Dans Applied Predictive Modeling de Kuhn et Johnson, les auteurs écrivent: Enfin, ces arbres souffrent d'un biais de sélection: les prédicteurs avec un nombre plus élevé de valeurs distinctes sont favorisés par rapport aux prédicteurs plus granulaires (Loh et Shih, 1997; Carolin et al., 2007; Loh,...

Défi Dans notre bureau, j'ai participé à une discussion sur la taille de l'échantillon et son influence sur la taille de l'effet - pouvez-vous m'aider et m'expliquer davantage? Base Lors d'une analyse de puissance, on peut déterminer la taille de l'échantillon pour une taille d'effet spécifique...

J'ai lu l'article suivant sur l'indépendance statistique . En résumé, l'article soutient que "Il est temps que la science retire la fiction de l'indépendance statistique" et poursuit en expliquant différentes raisons. Après avoir lu l'article, j'ai tendance à être d'accord. Je voulais savoir ce qui...

Je lis actuellement des articles sur l'ACP probabiliste et je me demande pourquoi un a priori gaussien (et pas un autre a priori) est choisi pour les variables latentes? Est-ce juste parce que c'est simple ou y a-t-il une autre raison? Références: Tipping & Bishop, 1999, Probabilistic Principal...

Disons que j'ai trois ensembles de données de taille chacun:nnn y1y1y_1 = taille des personnes des États-Unis uniquement y2y2y_2 = hauteurs des hommes du monde entier y3y3y_3 = hauteurs des femmes du monde entier Et je construis un modèle linéaire pour chacun avec des facteurs xixix_i ,...

https://www.tensorflow.org/ Tous les projets sur TensorFlow que j'ai vus dans GitHub implémentent une sorte de modèle de réseau neuronal. Étant donné que TensorFlow est une amélioration par rapport au DAG (il n'est plus acyclique), je me demandais si certaines lacunes inhérentes le rendaient...

La notation intégrale de Riemann-Stieltjes est utilisée dans les expressions d'attente dans certains textes de probabilité. Fondamentalement, dF (x) apparaît dans l'intégrale plutôt que f (x) dx dans l'intégrale, car le CDF F (x) peut ne pas être différenciable pour une distribution discrète. La...

comment puis-je calculer la variance de p dérivée d'une distribution binomiale? Disons que je lance n pièces et que j'obtiens k têtes. Je peux estimer p comme k / n, mais comment puis-je calculer la variance de cette estimation? Cela m'intéresse afin de pouvoir contrôler la variance de mes...