Statistiques et Big Data

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Prévision de séries chronologiques horaires avec périodicité quotidienne, hebdomadaire et annuelle

Édition majeure: Je voudrais dire un grand merci à Dave et Nick jusqu'à présent pour leurs réponses. La bonne nouvelle est que j'ai réussi à faire fonctionner la boucle (principe emprunté à la publication du professeur Hydnman sur la prévision par lots). Pour consolider les requêtes en attente: a) Comment …

12 forecasting arima predictor seasonality multiple-seasonalities

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Hétéroscédasticité et normalité des résidus

J'ai une régression linéaire qui est assez bonne, je suppose (c'est pour un projet universitaire donc je n'ai pas vraiment besoin d'être super précis). Le fait est que, si je trace les valeurs résiduelles par rapport aux valeurs prédites, il y a (selon mon professeur) une pointe d'hétéroskédasticité. Mais si …

12 regression normal-distribution residuals heteroscedasticity

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tests vs tests?

J'essaie de comprendre exactement quelle est la différence entre les tests et les tests .ztttzzz Pour autant que je sache, pour les deux classes de tests, on utilise la même statistique de test, quelque chose de la forme b^−Cseˆ(b^)b^−Cse^(b^)\frac{\hat{b} - C}{\widehat{\operatorname{se}}(\hat{b})} où est un exemple de statistique, est une constante …

12 hypothesis-testing t-test small-sample

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Analyse factorielle dynamique vs modèle d'espace d'état

Le package MARSS en R offre une fonction pour l'analyse factorielle dynamique. Dans ce package, le modèle de facteur dynamique est écrit comme une forme spéciale de modèle d'espace d'état et ils supposent que les tendances communes suivent le processus AR (1). Comme je ne connais pas très bien ces …

12 r time-series forecasting factor-analysis state-space-models

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Manipulation du modèle de régression logistique

Je voudrais comprendre ce que fait le code suivant. La personne qui a écrit le code ne travaille plus ici et il est presque complètement sans papiers. Une personne qui pense que " c'est un modèle de régression logistique bayésienne " m'a demandé d'enquêter bglm <- function(Y,X) { # Y …

12 r logistic bayesian generalized-linear-model

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Comment savoir si les résidus sont auto-corrélés à partir d'un graphique

Lorsque vous effectuez une régression OLS et tracez les résidus résultants, comment savoir si les résidus sont autocorrélés? Je sais qu'il existe des tests pour cela (Durbin, Breusch-Godfrey) mais je me demandais si vous pouvez simplement regarder un tracé pour évaluer si l'autocorrélation pourrait être un problème (car pour l'hétéroskédasticité, …

12 regression autocorrelation residuals

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Quelle est la différence entre les statistiques / méthodes sans distribution et les statistiques non paramétriques?

De Wikipédia La première signification du terme non paramétrique couvre les techniques qui ne reposent pas sur des données appartenant à une distribution particulière. Il s'agit notamment: les méthodes sans distribution, qui ne reposent pas sur des hypothèses selon lesquelles les données sont tirées d'une distribution de probabilité donnée. En …

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Quels sont les avantages de la régression de Poisson sur la régression linéaire dans ce cas?

On m'a donné un ensemble de données qui contient le nombre de bourses obtenues par les élèves d'une école secondaire où les prédicteurs du nombre de bourses gagnées comprennent le type de programme auquel l'étudiant était inscrit et le score à son examen final en mathématiques. Je me demandais si …

12 regression generalized-linear-model poisson-distribution count-data

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ajustement d'une fonction exponentielle en utilisant les moindres carrés vs le modèle linéaire généralisé vs les moindres carrés non linéaires

J'ai un ensemble de données qui représente la décroissance exponentielle. Je voudrais adapter une fonction exponentielle à ces données. J'ai essayé de transformer la variable de réponse en journal puis d'utiliser les moindres carrés pour ajuster une ligne; utiliser un modèle linéaire généralisé avec une fonction de liaison logarithmique et …

12 modeling generalized-linear-model least-squares nonlinear-regression curve-fitting

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Interprétation du résultat du clustering k-means dans R

J'utilisais l' kmeansinstruction de R pour effectuer l'algorithme k-means sur l'ensemble de données iris d'Anderson. J'ai une question sur certains paramètres que j'ai obtenus. Les résultats sont: Cluster means: Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 1 5.006000 3.428000 1.462000 0.246000 Dans ce cas, que signifie "Cluster"? Est-ce la moyenne des distances de …

12 r machine-learning clustering interpretation k-means

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Comment combiner les résultats de la régression logistique et de la forêt aléatoire?

Je suis nouveau dans l'apprentissage automatique. J'ai appliqué une régression logistique et une forêt aléatoire sur un même ensemble de données. J'obtiens donc une importance variable (coefficient absolu pour la régression logistique et importance variable pour la forêt aléatoire). Je pense à combiner les deux pour obtenir une importance variable …

12 machine-learning logistic random-forest

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Comparaison de deux modèles de régression linéaire

Je voudrais comparer deux modèles de régression linéaire qui représentent les taux de dégradation d'un ARNm dans le temps dans deux conditions différentes. Les données de chaque modèle ont été collectées indépendamment. Voici l'ensemble de données. Journal de temps (heures) (traitement A) journal (traitement B) 0 2,02 1,97 0 2,04 …

12 regression model-comparison

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Kernelized k le plus proche voisin

Je suis nouveau dans les noyaux et j'ai rencontré un problème en essayant de noyauer kNN. Préliminaires J'utilise un noyau polynomiale: K(x,y)=(1+⟨x,y⟩)dK(x,y)=(1+⟨x,y⟩)dK(\mathbf{x},\mathbf{y}) = (1 + \langle \mathbf{x},\mathbf{y} \rangle)^d Votre kNN euclidien typique utilise la métrique de distance suivante: d(x,y)=||x−y||d(x,y)=||x−y||d(\mathbf{x}, \mathbf{y}) = \vert\vert \mathbf{x} - \mathbf{y} \vert\vert Soit mapper x dans …

12 machine-learning kernel-trick k-nearest-neighbour

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Les solutions PCA sont-elles uniques?

Lorsque j'exécute PCA sur un certain ensemble de données, la solution qui m'est donnée est-elle unique? C'est-à-dire que j'obtiens un ensemble de coordonnées 2d, basé sur des distances entre points. Est-il possible de trouver au moins une autre disposition des points qui répondrait à ces contraintes? Si la réponse est …

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Prédire le logit ordonné dans R

J'essaie de faire une régression logit ordonnée. J'exécute le modèle comme ça (juste un petit modèle stupide qui estime le nombre d'entreprises sur un marché à partir des mesures du revenu et de la population). Ma question concerne les prédictions. nfirm.opr<-polr(y~pop0+inc0, Hess = TRUE) pr_out<-predict(nfirm.opr) Lorsque je lance Predict (que …

12 r econometrics logit ordered-logit