Statistiques et Big Data

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Lequel converge le plus vite, le moyen ou le médian?

Si je tire des variables iid de N (0,1), la moyenne ou la médiane convergeront-elles plus rapidement? Combien plus rapide? Pour être plus précis, soit une séquence de variables iid tirées de N (0,1). Définissez et \ tilde {x} _n comme étant la médiane de \ {x_1, x_2, \ ldots …

11 normal-distribution mean median

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Tracé QQ en Python

J'ai généré un tracé qq en utilisant le code suivant. Je sais que le tracé qq est utilisé pour vérifier si les données sont distribuées normalement ou non. Ma question est de savoir ce que les étiquettes des axes x et y indiquent dans le tracé qq et quelle est …

11 probability normal-distribution mathematical-statistics descriptive-statistics qq-plot

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Affichage des données ordinales - moyennes, médianes et rangs moyens

J'ai des données ordinales qui ne sont pas normalement distribuées, j'ai donc décidé de faire des tests non paramétriques en utilisant le test U de Mann-Whitney. Je regarde les différences entre les groupes pour sept scores - ces scores sont soit 0, 1, 2 ou 3 pour chaque sujet. J'ai …

11 spss mean wilcoxon-mann-whitney ranks presentation

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Test de Bartlett vs test de Levene

J'essaie actuellement d'adresser les violations aux hypothèses de l'ANOVA. J'ai utilisé Shapiro-Wilk pour tester la normalité et j'ai essayé le test de Levene et le test d'égalité de variance de Bartlett. Depuis lors, j'ai transformé mes données pour essayer de remédier aux inégalités. J'ai relancé le test de Bartlett sur …

11 anova data-transformation heteroscedasticity levenes-test

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Quand les coefficients estimés par régression logistique et logit-linéaire diffèrent-ils?

Lors de la modélisation de proportions continues (par exemple, couverture végétale proportionnelle aux quadrats d'enquête, ou proportion de temps consacré à une activité), la régression logistique est considérée comme inappropriée (par exemple Warton et Hui (2011) L'arc sinus est asinin: l'analyse des proportions en écologie ). Plutôt, une régression OLS …

11 r regression logistic

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R - Régression Lasso - Lambda différente par régresseur

Je veux faire ce qui suit: 1) Régression OLS (pas de terme de pénalisation) pour obtenir les coefficients bêta ; représente les variables utilisées pour régresser. Je le fais enb∗jbj∗b_{j}^{*}jjj lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) 2) Régression au lasso avec un terme de pénalisation, les critères …

11 r regression glmnet lars

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Surdispersion et sous-dispersion en régression binomiale / Poisson négative

J'effectuais une régression de Poisson en SAS et j'ai découvert que la valeur du chi carré de Pearson divisée par les degrés de liberté était d'environ 5, indiquant une surdispersion significative. J'ai donc ajusté un modèle binomial négatif avec proc genmod et j'ai trouvé que la valeur du chi carré …

11 regression binomial underdispersion

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Quelle est l'hypothèse nulle d'une MANOVA?

Contexte Afin d'analyser les différences dans une variable continue entre différents groupes (donnée par une variable catégorielle), on peut effectuer une ANOVA à sens unique. S'il existe plusieurs variables explicatives (catégorielles), on peut effectuer une ANOVA factorielle. Si l'on veut analyser les différences entre les groupes dans plusieurs variables continues …

11 hypothesis-testing anova manova

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Glmm binomial avec une variable catégorique avec plein succès

Je lance un glmm avec une variable de réponse binomiale et un prédicteur catégorique. L'effet aléatoire est donné par le plan imbriqué utilisé pour la collecte de données. Les données ressemblent à ceci: m.gen1$treatment [1] sucrose control protein control no_injection ..... Levels: no_injection control sucrose protein m.gen1$emergence [1] 1 0 …

11 r generalized-linear-model lme4-nlme separation

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Les probabilités d'erreurs de type I et II sont-elles corrélées négativement?

Dans une classe de statistiques élémentaires pour laquelle j'étais TA, le professeur a déclaré que lorsque la probabilité d'une erreur de type I augmente, la probabilité d'une erreur de type II β diminue et l'inverse est également vrai. Cela me suggère donc que ρ α , β < 0 .αα\alphaββ\betaρα …

11 probability hypothesis-testing type-i-and-ii-errors

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Estimer le taux auquel l'écart-type évolue avec une variable indépendante

J'ai une expérience dans laquelle je prends des mesures d'une variable normalement distribuée OuiYY, Oui∼ N( μ , σ)Oui∼N(μ,σ)Y \sim N(\mu,\sigma) Cependant, des expériences antérieures ont fourni des preuves que l'écart-type est une fonction affine d'une variable indépendante , c'est-à-direXσσ\sigmaXXX σ= a | X| +bσ=une|X|+b\sigma = a|X| + b Oui∼ …

11 normal-distribution estimation experiment-design model heteroscedasticity

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Quand utiliser l'impureté Gini et quand utiliser le gain d'informations?

Quelqu'un peut-il m'expliquer quand utiliser l'impureté Gini et le gain d'informations pour les arbres de décision? Pouvez-vous me donner des situations / des exemples de la meilleure façon de les utiliser?

11 machine-learning classification data-mining cart

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Test d'hypothèse et méthode scientifique

En lisant les réponses à ce fil , j'ai commencé à me demander comment le test d'hypothèse est lié à la méthode scientifique . Bien que je comprenne bien les deux, j'ai du mal à établir le lien précis entre eux. À un niveau élevé, la méthode scientifique se résume …

11 hypothesis-testing inference

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Explication de la formule du point médian le plus proche de l'origine des N échantillons de l'unité de balle

Dans Elements of Statistical Learning , un problème est introduit pour mettre en évidence les problèmes de k-nn dans les espaces de grande dimension. Il y a NNN points de données qui sont uniformément distribués dans une boule d'unité ppp dimensionnelle. La distance médiane de l'origine au point de données …

11 self-study proof k-nearest-neighbour

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Quelle est cette astuce avec l'ajout de 1 ici?

Je regardais cette page sur l'implémentation Monte Carlo du test Lillefors. Je ne comprends pas cette phrase: Il y a une erreur aléatoire dans ce calcul à partir de la simulation. Cependant, en raison de l'astuce d'ajouter 1 au numérateur et au dénominateur dans le calcul de la valeur P, …

11 monte-carlo lilliefors