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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Constante de normalisation dans le théorème de Bayes
Pr(data)Pr(data)\Pr(\textrm{data}) Pr(parameters∣data)=Pr(data∣parameters)Pr(parameters)Pr(data)Pr(parameters∣data)=Pr(data∣parameters)Pr(parameters)Pr(data)\Pr(\text{parameters} \mid \text{data}) = \frac{\Pr(\textrm{data} \mid \textrm{parameters}) \Pr(\text{parameters})}{\Pr(\text{data})} est appelé une constante de normalisation . C'est quoi exactement? Quel est son objectif? Pourquoi ressemble-t-il à ? Pourquoi cela ne dépend-il pas des paramètres?Pr(data)Pr(data)\Pr(data)
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Y a-t-il plus à la probabilité que le bayésianisme?
En tant qu'étudiant en physique, j'ai fait l'expérience de la conférence «Pourquoi je suis un bayésien» peut-être une demi-douzaine de fois. C'est toujours la même chose - le présentateur explique avec suffisance comment l'interprétation bayésienne est supérieure à l'interprétation fréquentiste prétendument employée par les masses. Ils mentionnent la règle de …
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CDF élevé au pouvoir?
Si est un CDF, il semble que ( ) soit également un CDF.FZFZF_ZFZ(z)αFZ(z)αF_Z(z)^\alphaα>0α>0\alpha \gt 0 Q: Est-ce un résultat standard? Q: Existe-t-il un bon moyen de trouver une fonction avec X \ equiv g (Z) st F_X (x) = F_Z (z) ^ \ alpha , où x \ equiv g …
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Appliquer une régression logistique avec un faible taux d'événements
J'ai un ensemble de données dans lequel le taux d'événements est très faible (40 000 sur ). J'applique une régression logistique à ce sujet. J'ai eu une discussion avec quelqu'un où il s'est avéré que la régression logistique ne donnerait pas une bonne matrice de confusion sur des données à …
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Sélection de pénalité optimale pour le lasso
Existe-t-il des résultats analytiques ou des articles expérimentaux concernant le choix optimal du coefficient du terme de pénalité ℓ1ℓ1\ell_1 ? Par optimal , je veux dire un paramètre qui maximise la probabilité de sélectionner le meilleur modèle, ou qui minimise la perte attendue. Je pose la question car il est …
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Comment calculer la variance d'une partition de variables
J'exécute une expérience où je collecte des échantillons (indépendants) en parallèle, je calcule la variance de chaque groupe d'échantillons et maintenant je veux combiner ensuite tout pour trouver la variance totale de tous les échantillons. J'ai du mal à trouver une dérivation pour cela car je ne suis pas sûr …
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Quand utiliser un GAM vs GLM
Je me rends compte que cela peut être une question potentiellement large, mais je me demandais s'il existe des hypothèses généralisables qui indiquent l'utilisation d'un GAM (modèle additif généralisé) par rapport à un GLM (modèle linéaire généralisé)? Quelqu'un m'a récemment dit que les GAM ne devraient être utilisés que lorsque …
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