Statistiques et Big Data

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Je veux échantillonner selon une densité où et sont strictement positifs. (Motivation: cela pourrait être utile pour l'échantillonnage de Gibbs lorsque le paramètre de forme d'une densité gamma a une priorité uniforme.)F( A ) α cuneréa - 1Γ ( a )1( 1 , ∞ )( A )F(une)∝cuneréune-1Γ(une)1(1,∞)(une) f(a) \propto \frac{c^a …

19 distributions sampling gamma-distribution

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Comment utiliser DLM avec le filtrage de Kalman pour les prévisions

Quelqu'un pourrait-il me montrer un exemple sur la façon d'utiliser le filtrage DLM Kalman en R sur une série temporelle. Disons que j'ai ces valeurs (valeurs trimestrielles avec saisonnalité annuelle); comment utiliseriez-vous DLM pour prédire les prochaines valeurs? Et BTW, ai-je suffisamment de données historiques (quel est le minimum)? 89 …

19 r time-series forecasting

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Modèle linéaire simple avec erreurs autocorrélées dans R [fermé]

Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 8 mois . Comment ajuster un modèle linéaire avec des erreurs autocorrélées dans R? …

19 r time-series autocorrelation

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Dans l'analyse de régression, quelle est la différence entre le processus de génération de données et le modèle?

Dans l'analyse de régression, quelle est la différence entre «processus de génération de données» et «modèle»?

19 econometrics

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Quels algorithmes / techniques MCMC sont utilisés pour les paramètres discrets?

Je connais assez bien l'ajustement de paramètres continus, en particulier les méthodes basées sur le gradient, mais pas beaucoup d'ajustement de paramètres discrets. Quels sont les algorithmes / techniques MCMC couramment utilisés pour ajuster des paramètres discrets? Existe-t-il des algorithmes à la fois assez généraux et assez puissants? Existe-t-il des …

19 bayesian mcmc

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Les statistiques bayésiennes sont-elles vraiment une amélioration par rapport aux statistiques traditionnelles (fréquentistes) pour la recherche comportementale?

Lors de la participation à des conférences, les partisans des statistiques bayésiennes ont poussé un peu à évaluer les résultats des expériences. Elle est considérée comme à la fois plus sensible, appropriée et sélective vis-à-vis des découvertes authentiques (moins de faux positifs) que les statistiques fréquentistes. J'ai exploré un peu …

19 bayesian power frequentist

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Calcul de la frontière de décision d'un modèle SVM linéaire

Étant donné les vecteurs de support d'un SVM linéaire, comment puis-je calculer l'équation de la frontière de décision?

19 machine-learning svm

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Quand le «plus proche voisin» a-t-il un sens aujourd'hui?

En 1999, Beyer et al. a demandé: Quand le "plus proche voisin" a-t-il un sens? Existe-t-il de meilleures façons d'analyser et de visualiser l'effet de la planéité des distances sur la recherche NN depuis 1999? Un ensemble de données [donné] fournit-il des réponses significatives au problème 1-NN? Le problème des …

19 machine-learning k-nearest-neighbour

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Interprétation des tracés d'analyse de correspondance 2D

J'ai cherché sur Internet de très loin ... Je n'ai pas encore trouvé un très bon aperçu de la façon d'interpréter les tracés d'analyse de correspondance 2D. Quelqu'un pourrait-il donner des conseils sur l'interprétation des distances entre les points? Un exemple pourrait peut-être aider, voici un complot que l'on trouve …

19 interpretation correspondence-analysis biplot

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Comment puis-je calculer la probabilité conditionnelle de plusieurs événements?

Pourriez-vous m'informer, comment puis-je calculer la probabilité conditionnée de plusieurs événements? par exemple: P (A | B, C, D) -? Je le sais: P (A | B) = P (A B) / P (B)∩∩\cap Mais, malheureusement, je ne trouve aucune formule si un événement A dépend de plusieurs variables. Merci …

19 conditional-probability

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Mesures de la complexité du modèle

Comment comparer la complexité de deux modèles avec le même nombre de paramètres? Edit 19/19 : Pour clarifier, la complexité du modèle est une mesure de la difficulté d'apprendre à partir de données limitées. Lorsque deux modèles correspondent aussi bien aux données existantes, un modèle avec une complexité moindre donnera …

19 model-selection

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Des ressources pour apprendre à créer des visualisations de données?

Je souhaite apprendre à créer le type de visualisations que vous voyez sur http://flowingdata.com et informationisbeautiful. EDIT: Signification, visualisations qui sont intéressantes en elles-mêmes - un peu comme les graphiques du NY Times, par opposition à quelque chose de rapide pour un rapport. Quels types d'outils sont utilisés pour les …

19 data-visualization

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Quelle est la différence entre l'exploration de données et l'analyse statistique?

Quelle est la différence entre l'exploration de données et l'analyse statistique? Pour certains antécédents, mon éducation statistique a été, je pense, plutôt traditionnelle. Une question spécifique est posée, la recherche est conçue et les données sont collectées et analysées pour donner un aperçu de cette question. Par conséquent, j'ai toujours …

19 data-mining terminology analysis

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Quelle est l'idée «fondamentale» de l'apprentissage automatique pour estimer les paramètres?

L'idée «fondamentale» des statistiques pour estimer les paramètres est le maximum de vraisemblance . Je me demande quelle est l'idée correspondante dans l'apprentissage automatique. Qn 1. Serait-il juste de dire que l'idée «fondamentale» de l'apprentissage automatique pour estimer les paramètres est: «Fonctions de perte» [Remarque: J'ai l'impression que les algorithmes …

19 machine-learning maximum-likelihood loss-functions pac-learning

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Pourquoi l'estimateur de James-Stein est-il appelé un estimateur de «rétrécissement»?

J'ai lu sur l'estimateur de James-Stein. Il est défini, dans ces notes , comme θ^=(1−p−2∥X∥2)Xθ^=(1−p−2‖X‖2)X \hat{\theta}=\left(1 - \frac{p-2}{\|X\|^2}\right)X J'ai lu la preuve mais je ne comprends pas l'énoncé suivant: Géométriquement, l'estimateur de James – Stein rétrécit chaque composante de XXX vers l'origine ... Que signifie exactement "rétrécit chaque composant de …

19 estimation terminology shrinkage steins-phenomenon