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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Si un test paramétrique ne rejette pas la valeur nulle, son alternative non paramétrique fait-elle de même?
Si les tests non paramétriques sont supposés avoir moins de puissance que leurs alternatives paramétriques, cela signifie-t-il que si un test paramétrique ne rejette pas null, alors son alternative non paramétrique ne rejette pas aussi null? Comment cela peut-il changer si les hypothèses du test paramétrique ne sont pas remplies …
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Comment appliquer des réseaux de neurones sur des problèmes de classification multi-labels?
La description: Soit le domaine problématique la classification de documents où il existe un ensemble de vecteurs de caractéristiques, chacun appartenant à 1 ou plusieurs classes. Par exemple, un document doc_1peut appartenir aux catégories Sportset English. Question: En utilisant le réseau de neurones pour la classification, quelle serait l'étiquette pour …
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Modèle mixte avec 1 observation par niveau
J'adapte un modèle d'effets aléatoires glmerà certaines données d'entreprise. L'objectif est d'analyser la performance commerciale par distributeur en tenant compte des variations régionales. J'ai les variables suivantes: distcode: ID distributeur, avec environ 800 niveaux region: ID géographique de haut niveau (nord, sud, est, ouest) zone: géographie de niveau intermédiaire imbriquée …
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Critères de sélection du «meilleur» modèle dans un modèle de Markov caché
J'ai un ensemble de données de série chronologique auquel j'essaie d'adapter un modèle de Markov caché (HMM) afin d'estimer le nombre d'états latents dans les données. Mon pseudo-code pour ce faire est le suivant: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = …
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Quand un effet fixe est-il vraiment fixe?
Considérons un modèle d'effets non observés linéaire du type: où est une caractéristique non observée mais invariable dans le temps et est une erreur, et indexer les observations individuelles et le temps, respectivement. L'approche typique dans une régression à effets fixes (FE) serait de supprimer via des variables muettes individuelles …
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Intégration de l'estimateur de densité de noyau en 2D
Je viens de cette question au cas où quelqu'un voudrait suivre la piste. Fondamentalement, j'ai un ensemble de données composé de objets où chaque objet a un nombre donné de valeurs mesurées qui lui sont attachées (deux dans ce cas):NΩΩ\OmegaNNN Ω=o1[x1,y1],o2[x2,y2],...,oN[xN,yN]Ω=o1[x1,y1],o2[x2,y2],...,oN[xN,yN]\Omega = o_1[x_1, y_1], o_2[x_2, y_2], ..., o_N[x_N, y_N] J'ai …
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