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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Comment utiliser correctement la corrélation de Pearson avec les séries chronologiques
J'ai deux séries chronologiques (lisses) que j'aimerais corréler entre elles pour voir leur corrélation. J'ai l'intention d'utiliser le coefficient de corrélation de Pearson. Est-ce approprié? Ma deuxième question est que je peux choisir d’échantillonner les 2 séries chronologiques aussi bien que je le souhaite. c'est-à-dire que je peux choisir combien …
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Comprendre les Naives Bayes
Extrait de StatSoft, Inc. (2013), Manuel de statistiques électroniques , "Naive Bayes Classifier" : Pour illustrer le concept de classification naïve de Bayes, considérons l'exemple présenté dans l'illustration ci-dessus. Comme indiqué, les objets peuvent être classés en VERT ou en ROUGE. Ma tâche consiste à classer les nouveaux cas au …
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Si le test t et l'ANOVA de deux groupes sont équivalents, pourquoi leurs hypothèses ne sont-elles pas équivalentes?
Je suis sûr que je suis complètement enroulé autour de ma tête, mais je n'arrive pas à comprendre. Le test t compare deux distributions normales utilisant la distribution Z. C'est pourquoi il y a une hypothèse de normalité dans les DONNÉES. L'ANOVA équivaut à une régression linéaire avec des variables …
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Quelles sont les alternatives de descente de gradient?
Gradient Descent a le problème de rester bloqué dans les minima locaux. Nous devons exécuter des temps exponentiels de descente sur gradient afin de trouver les minima globaux. Quelqu'un peut-il me parler de toute alternative de descente de gradient telle qu'appliquée dans l'apprentissage par réseau de neurones, ainsi que de …
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Pourquoi les réseaux de neurones de convolution n’utilisent-ils pas une machine à vecteurs de support pour la classification?
Au cours des dernières années, les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont devenus le nec plus ultra en matière de reconnaissance d’objets en vision par ordinateur. En règle générale, un CNN se compose de plusieurs couches convolutives, suivies de deux couches entièrement connectées. L'intuition derrière cela est que les couches …
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Pourquoi un Bayésien n'est-il pas autorisé à regarder les résidus?
Dans l'article "Discussion: les écologistes doivent-ils devenir bayésiens?" Brian Dennis donne une vision étonnamment équilibrée et positive des statistiques bayésiennes alors que son objectif semble être de mettre les gens en garde. Cependant, dans un paragraphe, sans aucune citation ni justification, il dit: Les Bayésiens, voyez-vous, ne sont pas autorisés …
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Pourquoi les tests d'hypothèses fréquentistes deviennent-ils biaisés en faveur du rejet de l'hypothèse nulle avec des échantillons suffisamment grands?
Je venais de lire cet article sur le facteur Bayes pour un problème totalement sans rapport lorsque je suis tombé sur ce passage Les tests d’hypothèses avec des facteurs Bayes sont plus robustes que les tests d’hypothèses fréquentistes, dans la mesure où la forme bayésienne évite les biais de sélection …
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Que dit la matrice inverse de covariance à propos des données? (Intuitivement)
Je suis curieux de connaître la nature de . Quelqu'un peut-il dire quelque chose d'intuitif sur "Que dit propos des données?" Σ - 1Σ−1Σ−1\Sigma^{-1}Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} Modifier: Merci pour les réponses Après avoir suivi d'excellents cours, j'aimerais ajouter quelques points: C'est une mesure d'information, c'est-à-dire que est la quantité d'informations le long …
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Modèle linéaire à réponse logarithmique vs modèle linéaire généralisé à liaison logarithmique
Dans cet article intitulé "CHOISIR ENTRE DES MODÈLES LINÉAIRES GÉNÉRALISÉS APPLIQUÉS AUX DONNÉES MÉDICALES", les auteurs écrivent: Dans un modèle linéaire généralisé, la moyenne est transformée, par la fonction de lien, au lieu de transformer la réponse elle-même. Les deux méthodes de transformation peuvent conduire à des résultats très différents. …
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