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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Comprendre intuitivement pourquoi la distribution de Poisson est le cas limite de la distribution binomiale
Dans "Data Analysis" de DS Sivia, il y a une dérivation de la distribution de Poisson, à partir de la distribution binomiale. Ils soutiennent que la distribution de Poisson est le cas limite de la distribution binomiale lorsque , où est le nombre d'essais.M→∞M→∞M\rightarrow\inftyMMM Question 1: Comment comprendre intuitivement cet …
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Pour quels modèles le biais du MLE chute-t-il plus vite que la variance?
θ^θ^\hat\thetaθ∗θ∗\theta^*nnn∥θ^−θ∗∥‖θ^−θ∗‖\lVert\hat\theta-\theta^*\rVertO(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt n)∥Eθ^−θ∗∥‖Eθ^−θ∗‖\lVert \mathbb E\hat\theta - \theta^*\rVert∥Eθ^−θ^∥‖Eθ^−θ^‖\lVert \mathbb E\hat\theta - \hat\theta\rVertO(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt{n}) Je m'intéresse aux modèles qui ont un biais qui rétrécit plus rapidement que O(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt n) , mais où l'erreur ne diminue pas à ce rythme plus rapide car l'écart se rétrécit toujours comme O(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt n) . En particulier, je voudrais …
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Comment les effets aléatoires avec une seule observation affecteront-ils un modèle mixte linéaire généralisé?
J'ai un ensemble de données dans lequel la variable que j'aimerais utiliser comme effet aléatoire n'a qu'une seule observation pour certains niveaux. Sur la base des réponses aux questions précédentes, j'ai compris que, en principe, cela peut convenir. Puis-je adapter un modèle mixte avec des sujets qui n'ont qu'une seule …
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Un exemple de variables (grossièrement) indépendantes qui dépendent de valeurs extrêmes?
Je cherche un exemple de 2 variables aléatoires XXX , YYY telles que |cor(X,Y)|≈0|cor(X,Y)|≈0\newcommand{\cor}{{\rm cor}}|\cor(X,Y)| \approx 0 mais quand on considère la partie queue des distributions, elles sont fortement corrélées. (J'essaie d'éviter la «corrélation» / la «corrélation» pour la queue car elle pourrait ne pas être linéaire). Utilisez probablement ceci: …
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Pourquoi se propager dans le temps dans un RNN?
Dans un réseau de neurones récurrent, vous propagez généralement la propagation en plusieurs étapes, "déroulez" le réseau, puis la propagation en arrière sur la séquence d'entrées. Pourquoi ne mettez-vous pas simplement à jour les poids après chaque étape individuelle de la séquence? (l'équivalent de l'utilisation d'une longueur de troncature de …
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Quelle est la distribution du CDF normal inverse d'une variable aléatoire bêta?
Supposons que vous définissiez: X∼Beta(α,β)X∼Beta(α,β)X\sim\mbox{Beta}(\alpha,\beta) Y∼Φ−1(X)Y∼Φ−1(X)Y\sim \Phi^{-1}(X) où Φ−1Φ−1\Phi^{-1} est l'inverse du CDF de la distribution normale standard . Ma question est: Y aYYYYYY - t-il une distribution simple que Y suit, ou qui peut approximer Y ? Je demande parce que j'ai une forte suspicion basée sur les résultats …
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