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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Pourquoi l'analyse des séries chronologiques n'est pas considérée comme un algorithme d'apprentissage automatique
Pourquoi l'analyse des séries chronologiques n'est-elle pas considérée comme un algorithme d'apprentissage automatique (contrairement à la régression linéaire). La régression et l'analyse des séries chronologiques sont des méthodes de prévision. Alors pourquoi l'un d'eux est-il considéré comme un algorithme d'apprentissage mais pas l'autre?
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Le test exact de Fisher donne des valeurs de p non uniformes
J'essaie d'appliquer le test exact de Fisher dans un problème génétique simulé, mais les valeurs de p semblent être biaisées vers la droite. En tant que biologiste, je suppose qu'il me manque quelque chose d'évident pour chaque statisticien, donc j'apprécierais grandement votre aide. Ma configuration est la suivante: (configuration 1, …
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Prior de Jeffreys pour une distribution normale avec une moyenne et une variance inconnues
Je lis sur les distributions antérieures et j'ai calculé Jeffreys a priori pour un échantillon de variables aléatoires normalement distribuées avec une moyenne et une variance inconnues. Selon mes calculs, ce qui suit vaut pour Jeffreys a priori: p(μ,σ2)=det(I)−−−−−√=det(1/σ2001/(2σ4))−−−−−−−−−−−−−−−−−−√=12σ6−−−−√∝1σ3.p(μ,σ2)=réet(je)=réet(1/σ2001/(2σ4))=12σ6∝1σ3. p(\mu,\sigma^2)=\sqrt{det(I)}=\sqrt{det\begin{pmatrix}1/\sigma^2 & 0 \\ 0 & 1/(2\sigma^4)\end{pmatrix}}=\sqrt{\frac{1}{2\sigma^6}}\propto\frac{1}{\sigma^3}. Ici,IjeIla matrice d'information de …
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Pourquoi pas une régression robuste à chaque fois?
Des exemples de cette page montrent que la régression simple est nettement affectée par les valeurs aberrantes et cela peut être surmonté par des techniques de régression robuste: http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regression-in-R/ . Je pense que lmrob et ltsReg sont d'autres techniques de régression robustes. Pourquoi ne devrait-on pas effectuer une régression robuste …
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Dimension VC des modèles de régression
Dans la série de conférences Learning from Data , le professeur mentionne que la dimension VC mesure la complexité du modèle sur le nombre de points qu'un modèle donné peut briser. Donc, cela fonctionne parfaitement pour les modèles de classification où nous pourrions dire sur N points si le classificateur …
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pdf d'un produit de deux variables aléatoires uniformes indépendantes
Soit ~ et ~ deux variables aléatoires indépendantes avec les distributions données. Quelle est la distribution de ?U ( 0 , 2 ) Y U ( - 10 , 10 ) V = X YXXXU(0,2)U(0,2)U(0,2)YYYU(−10,10)U(−10,10)U(-10,10)V=XYV=XYV=XY J'ai essayé la convolution, sachant que h(v)=∫y=+∞y=−∞1yfY(y)fX(vy)dyh(v)=∫y=−∞y=+∞1yfY(y)fX(vy)dyh(v) = \int_{y=-\infty}^{y=+\infty}\frac{1}{y}f_Y(y) f_X\left (\frac{v}{y} \right ) dy Nous …
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