Statistiques et Big Data

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Densité de Y = log (X) pour X distribué gamma

Cette question est étroitement liée à ce post Supposons que j'ai une variable aléatoire et que je définisse . Je voudrais trouver la fonction de densité de probabilité de .Y = log ( X ) YX∼ Gamma ( k , θ )X∼Gamma(k,θ)X \sim \text{Gamma}(k, \theta)Oui= journal( X)Y=log⁡(X)Y = \log(X)OuiOuiY Je …

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Probabilité vs distribution conditionnelle pour l'analyse bayésienne

Nous pouvons écrire le théorème de Bayes comme p(θ|x)=f(X|θ)p(θ)∫θf(X|θ)p(θ)dθp(θ|x)=f(X|θ)p(θ)∫θf(X|θ)p(θ)dθp(\theta|x) = \frac{f(X|\theta)p(\theta)}{\int_{\theta} f(X|\theta)p(\theta)d\theta} où est la postérieure, f (X | \ theta) est la distribution conditionnelle et p (\ theta) est la précédente.p(θ|x)p(θ|x)p(\theta|x)f(X|θ)f(X|θ)f(X|\theta)p(θ)p(θ)p(\theta) ou p(θ|x)=L(θ|x)p(θ)∫θL(θ|x)p(θ)dθp(θ|x)=L(θ|x)p(θ)∫θL(θ|x)p(θ)dθp(\theta|x) = \frac{L(\theta|x)p(\theta)}{\int_{\theta} L(\theta|x)p(\theta)d\theta} où p(θ|x)p(θ|x)p(\theta|x) est la fonction postérieure, L(θ|x)L(θ|x)L(\theta|x) est la fonction de vraisemblance et …

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Sélection des fonctionnalités et réglage des paramètres avec curseur pour la forêt aléatoire

J'ai des données avec quelques milliers de fonctionnalités et je souhaite effectuer une sélection récursive des fonctionnalités (RFE) pour supprimer celles qui ne sont pas informatives. Je le fais avec caret et RFE. Cependant, j'ai commencé à penser, si je veux obtenir le meilleur ajustement de régression (forêt aléatoire, par …

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Classification stratifiée avec forêts aléatoires (ou autre classificateur)

Donc, j'ai une matrice d'environ 60 x 1000. Je la considère comme 60 objets avec 1000 fonctionnalités; les 60 objets sont regroupés en 3 classes (a, b, c). 20 objets dans chaque classe, et nous connaissons la véritable classification. J'aimerais faire un apprentissage supervisé sur cet ensemble de 60 exemples …

12 machine-learning classification multilevel-analysis random-forest stratification

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Quelles sont les normes

J'ai vu beaucoup d'articles sur les représentations clairsemées récemment, et la plupart d'entre eux utilisent la norme et font une certaine minimisation. Ma question est, quelle est la norme et la norme mixte ? Et comment sont-ils pertinents pour la régularisation?ℓpℓp\ell_pℓpℓp\ell_pℓp,qℓp,q\ell_{p, q} Merci

12 machine-learning regularization sparse

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Sac de mots vs modèle d'espace vectoriel?

Quelle (s) est / sont la différence (s) entre ces modèles de représentation textuelle: sac de mots et modèle d'espace vectoriel?

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Quelle est la différence entre linéairement dépendant et linéairement corrélé?

Veuillez expliquer quelle est la différence si deux variables sont linéairement dépendantes ou linéairement corrélées . J'ai recherché l'article de wikipedia mais je n'ai pas obtenu d'exemple approprié. Veuillez l'expliquer avec un exemple.

12 correlation non-independent

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Quels sont les tests statistiques standard pour voir si les données suivent des distributions exponentielles ou normales?

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Distribution normale multivariée du coefficient de régression?

En lisant un manuel sur la régression, j'ai rencontré le paragraphe suivant: L'estimation des moindres carrés d'un vecteur de coefficients de régression linéaire ( ) estββ\beta β^= ( XtX)- 1Xtyβ^=(XtX)−1Xty \hat{\beta} = (X^{t}X)^{-1}{X^t}y qui, considérée en fonction des données (en considérant les prédicteurs comme des constantes), est une combinaison linéaire …

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Qu'est-ce que cela indique lorsque la corrélation de Spearman est nettement inférieure à Pearson?

J'ai un tas d'ensembles de données connexes. Les corrélations Pearson entre des paires d'entre elles sont généralement nettement plus importantes que les corrélations du lancier. Cela suggère que toute corrélation est linéaire, mais on pourrait s'attendre à ce que même si le Pearson et le lancier étaient les mêmes. Qu'est-ce …

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Comment ajuster un modèle d'effets mixtes non linéaires pour les données de mesures répétées à l'aide de nlmer ()?

J'essaie d'analyser les données de mesures répétées et j'ai du mal à les faire fonctionner R. Mes données sont essentiellement les suivantes, j'ai deux groupes de traitement. Chaque sujet de chaque groupe est testé tous les jours et obtient un score (le pourcentage correct sur un test). Les données sont …

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Relation entre deux séries chronologiques: ARIMA

Étant donné les deux séries chronologiques suivantes ( x , y ; voir ci-dessous), quelle est la meilleure méthode pour modéliser la relation entre les tendances à long terme de ces données? Les deux séries chronologiques ont des tests de Durbin-Watson significatifs lorsqu'elles sont modélisées en fonction du temps et …

12 regression time-series arima

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Preuve que si un moment supérieur existe alors un moment inférieur existe également

Le rrr ème moment d'une variable aléatoire XXX est fini si E(|Xr|)<∞E(|Xr|)<∞ \mathbb E(|X^r|)< \infty J'essaie de montrer que pour tout entier positif s<rs<rs<r , alors le sss ème instant E[|Xs|]E[|Xs|]\mathbb E[|X^s|] est également fini.

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Bootstrap, Monte Carlo

On m'a posé la question suivante dans le cadre des devoirs: Concevoir et mettre en œuvre une étude de simulation pour examiner les performances du bootstrap pour obtenir des intervalles de confiance à 95% sur la moyenne d'un échantillon univarié de données. Votre implémentation peut être en R ou SAS. …

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Comment rééchantillonner en R sans répéter les permutations?

Dans R, si je mets set.seed (), puis utilise l'exemple de fonction pour randomiser une liste, puis-je garantir que je ne générerai pas la même permutation? c'est à dire... set.seed(25) limit <- 3 myindex <- seq(0,limit) for (x in seq(1,factorial(limit))) { permutations <- sample(myindex) print(permutations) } Cela produit [1] 1 …

12 r sampling combinatorics resampling