Quelle est la différence intuitive entre une variable aléatoire convergeant en probabilité et une variable aléatoire convergeant en distribution? J'ai lu de nombreuses définitions et équations mathématiques, mais cela n'aide pas vraiment. (Veuillez garder à l'esprit que je suis un étudiant de...
Citant la grande réponse de Gung Apparemment, un chercheur a déjà approché Fisher avec des résultats «non significatifs», lui demandant ce qu'il devait faire, et Fisher a déclaré: «Allez chercher plus de données». Du point de vue de Neyman-Pearson, il s'agit d'un hachage flagrant , mais y a-t-il un...
Je sais que la régression linéaire peut être considérée comme "la ligne verticalement la plus proche de tous les points" : Mais il y a une autre façon de le voir, en visualisant l'espace des colonnes, comme "la projection sur l'espace enjambé par les colonnes de la matrice des coefficients" : Ma...
Cela peut être difficile à trouver, mais j'aimerais lire un exemple ARIMA bien expliqué qui utilise un minimum de mathématiques étend la discussion au-delà de la construction d'un modèle en utilisant ce modèle pour prévoir des cas spécifiques utilise des graphiques ainsi que des résultats...
Disons que je mange des hamburgers tous les mardis depuis des années. On pourrait dire que je mange des hamburgers 14% du temps, ou que la probabilité que je mange un hamburger au cours d'une semaine donnée est de 14%. Quelles sont les principales différences entre les probabilités et les...
L'estimation de la densité de fenêtre de Parzen est décrite comme p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh)p(x)=1n∑i=1n1h2ϕ(xi−xh) p(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{1}{h^2} \phi \left(\frac{x_i - x}{h} \right) où est le nombre d'éléments dans le vecteur, x est un vecteur, p ( x ) est une densité de probabilité de...
J'ai utilisé le principe de l'entropie maximale pour justifier l'utilisation de plusieurs distributions dans divers contextes; cependant, je n'ai pas encore été en mesure de formuler une interprétation statistique, par opposition à une théorie de l'information, de l'entropie maximale. En d'autres...
Quelqu'un peut-il expliquer suffisamment de statistiques en termes très basiques? Je viens d'un milieu d'ingénierie et j'ai traversé beaucoup de choses mais je n'ai pas réussi à trouver une explication
J'ai essayé de développer une compréhension basée sur l'intuition du théorème de Bayes en termes de probabilité antérieure , postérieure , de probabilité et marginale . Pour cela, j'utilise l'équation suivante: où représente une hypothèse ou une croyance et représente des données ou des preuves....
Pourquoi dans "Méthode des moments", nous assimilons les moments de l'échantillon aux moments de la population pour trouver l'estimateur ponctuel? Où est la logique derrière tout
Dans les statistiques classiques, il existe une définition selon laquelle une statistique TTT d'un ensemble de données y1,…,yny1,…,yny_1, \ldots, y_n est définie pour être complète pour un paramètre θθ\theta il est impossible de former un estimateur sans biais de 000 partir de celui-ci de manière...
Nous avons beaucoup de bonnes discussions sur la séparation parfaite dans la régression logistique. Telles que, la régression logistique dans R a conduit à une séparation parfaite (phénomène de Hauck-Donner). Maintenant quoi? et le modèle de régression logistique ne converge pas . Personnellement,...
Je connais la définition de la matrice définie positive symétrique (SPD), mais je veux en savoir plus. Pourquoi sont-ils si importants, intuitivement? Voici ce que je sais. Quoi d'autre? Pour une donnée donnée, la matrice de co-variance est SPD. La matrice de co-variance est une métrique...
Intuitivement, la moyenne n'est que la moyenne des observations. La variance est la différence entre ces observations et la moyenne. Je voudrais savoir pourquoi l'inverse de la variance est connu comme la précision. Quelle intuition pouvons-nous en tirer? Et pourquoi la matrice de précision...
J'essaie d'obtenir une compréhension intuitive du fonctionnement de l'analyse en composantes principales (ACP) dans l'espace (double) sujet . Considérons un ensemble de données 2D avec deux variables, et , et points de données (la matrice de données est et est supposée être centrée). La...
J'ai vu et apprécié la question Comprendre l'analyse des composants principaux , et maintenant j'ai la même question pour l'analyse des composants indépendants. Je veux dire que je veux poser une question complète sur les façons intuitives de comprendre l'ICA? Je veux le comprendre . Je veux en...
J'ai pensé à écrire un article de blog sur cette intéressante analyse de Kleinberg (2002) qui explore la difficulté du clustering. Kleinberg décrit trois desiderata apparemment intuitifs pour une fonction de clustering et prouve ensuite qu'aucune fonction de ce type n'existe. Il existe de nombreux...
Des questions): Quelle est l'idée et l'intuition derrière l'estimation du maximum de vraisemblance (QMLE; également connue sous le nom d'estimation du pseudo maximum de vraisemblance, PMLE)? Qu'est-ce qui fait que l'estimateur fonctionne lorsque la distribution d'erreur réelle ne correspond pas à...
J'ai lu ici que, étant donné un échantillon d'une distribution continue avec cdf , l'échantillon correspondant à suit une distribution uniforme standard.X1,X2,...,XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n FXFX F_X Ui=FX(Xi)Ui=FX(Xi) U_i = F_X(X_i) J'ai vérifié cela en utilisant des simulations qualitatives en...
J'ai travaillé avec la conviction que la médiane de l'échantillon est une mesure plus robuste de la tendance centrale que la moyenne de l'échantillon, car elle ignore les valeurs aberrantes. J'ai donc été surpris d'apprendre (dans la réponse à une autre question ) que pour les échantillons tirés...