Statistiques et Big Data

Q & A pour les personnes intéressées par les statistiques, l'apprentissage automatique, l'analyse de données, l'exploration de données et la visualisation de données

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Modèles en deux étapes: différence entre les modèles de Heckman (pour gérer la sélection des échantillons) et les variables instrumentales (pour gérer l'endogénéité)
J'essaie de comprendre la différence entre la sélection d'échantillons et l'endogénéité et à mon tour, comment les modèles de Heckman (pour traiter la sélection d'échantillons) diffèrent des régressions de variables instrumentales (pour traiter l'endogénéité). Est-il exact de dire que la sélection des échantillons est une forme spécifique d'endogénéité, où la …
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Pearson VS Deviance Residuals dans la régression logistique
Je sais que les résidus Pearson standardisés sont obtenus de manière probabiliste traditionnelle: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} et les résidus de déviance sont obtenus de manière plus statistique (la contribution de chaque point à la vraisemblance): di=si−2[yilogπi^+(1−yi)log(1−πi)]−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√di=si−2[yilog⁡πi^+(1−yi)log⁡(1−πi)] d_i = s_i \sqrt{-2[y_i \log \hat{\pi_i} + (1 - y_i)\log(1-\pi_i)]} où = 1 …
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Vous avez mal compris une valeur P?
J'ai donc beaucoup lu sur la façon d'interpréter correctement une valeur P, et d'après ce que j'ai lu, la valeur p ne dit RIEN sur la probabilité que l'hypothèse nulle soit vraie ou fausse. Cependant, lors de la lecture de la déclaration suivante: La valeur p représente la probabilité de …
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Pourquoi le ρ de Pearson n'est-il qu'une mesure exhaustive de l'association si la distribution conjointe est normale à plusieurs variables?
Cette affirmation a été soulevée dans la première réponse à cette question . Je pense que la question du «pourquoi» est suffisamment différente pour qu'elle mérite un nouveau fil. Googler "mesure exhaustive de l'association" n'a produit aucun résultat, et je ne sais pas ce que signifie cette expression.
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Pourquoi transformer les données en journaux avant d'effectuer l'analyse des composants principaux?
Im suivant un tutoriel ici: http://www.r-bloggers.com/computing-and-visualizing-pca-in-r/ pour acquérir une meilleure compréhension de PCA. Le didacticiel utilise l'ensemble de données Iris et applique une transformation de journal avant PCA: Notez que dans le code suivant, nous appliquons une transformation de journal aux variables continues comme suggéré par [1] et défini centeret …
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Pourquoi avons-nous besoin de Bootstrapping?
Je lis actuellement "Toutes les statistiques" de Larry Wasserman et je suis perplexe à propos de quelque chose qu'il a écrit dans le chapitre sur l'estimation des fonctions statistiques des modèles non paramétriques. Il a écrit "Parfois, nous pouvons trouver l'erreur-type estimée d'une fonction statistique en effectuant quelques calculs. Cependant, …
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Intégration Metropolis-Hastings - pourquoi ma stratégie ne fonctionne-t-elle pas?
Supposons que j'ai une fonction g(x)g(x)g(x) que je souhaite intégrer ∫∞−∞g(x)dx.∫−∞∞g(x)dx. \int_{-\infty}^\infty g(x) dx. Bien sûr, en supposant que g(x)g(x)g(x) passe à zéro aux points d'extrémité, pas d'explosions, belle fonction. Une façon avec laquelle j'ai joué est d'utiliser l'algorithme Metropolis-Hastings pour générer une liste d'échantillons x1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx_1, x_2, \dots, x_n partir …
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tanh vs sigmoid dans le réseau neuronal
Je m'excuse à l'avance pour le fait que j'arrive toujours à ce sujet. J'essaie de comprendre les avantages et les inconvénients de l'utilisation de tanh (carte -1 à 1) par rapport à sigmoïde (carte 0 à 1) pour ma fonction d'activation des neurones. D'après ma lecture, cela ressemblait à une …
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Fonction ETS (), comment éviter des prévisions non conformes aux données historiques?
Je travaille sur un alogorithme en R pour automatiser un calcul de prévision mensuelle. J'utilise, entre autres, la fonction ets () du package de prévisions pour calculer les prévisions. Cela fonctionne très bien. Malheureusement, pour certaines séries temporelles spécifiques, le résultat que j'obtiens est bizarre. Veuillez trouver ci-dessous le code …
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