Statistiques et Big Data

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Qu'est-ce que cela signifie lorsque tous les bords d'un réseau / graphique du monde réel sont statistiquement tout aussi susceptibles de se produire par hasard?

J'ai utilisé la méthode d'extraction de réseau fédérateur décrite dans cet article: http://www.pnas.org/content/106/16/6483.abstract Fondamentalement, les auteurs proposent une méthode basée sur des statistiques qui produit une probabilité, pour chaque bord du graphique, que le bord aurait pu arriver par hasard. J'utilise le seuil de signification statistique typique de 0,05. J'ai …

11 probability statistical-significance data-visualization graph-theory networks

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Expliquer la méthode généralisée des moments à un non-statisticien

Comment expliquer les méthodes généralisées des moments et comment elles sont utilisées par un non statisticien? Jusqu'à présent, je continue: c'est quelque chose que nous utilisons pour estimer des conditions telles que les moyennes et les variations basées sur les échantillons que nous avons collectés. Comment expliquer la partie où …

11 generalized-moments method-of-moments

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Comment calculer une moyenne et un écart type pour une distribution log-normale en utilisant 2 centiles

J'essaie de calculer une moyenne et un écart-type de 2 centiles pour une distribution log-normale. J'ai réussi à effectuer le calcul d'une distribution normale en utilisant X = mean + sd * Zet en résolvant la moyenne et la sd. Je pense que je manque une équation lorsque j'essaie de …

11 r lognormal

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Pourquoi l'utilisation de données transversales pour déduire / prédire des changements longitudinaux est-elle une mauvaise chose?

Je cherche un papier qui j'espère existe, mais je ne sais pas si c'est le cas. Il pourrait s'agir d'un ensemble d'études de cas et / ou d'un argument de la théorie des probabilités expliquant pourquoi l'utilisation de données transversales pour déduire / prédire des changements longitudinaux peut être une …

11 references panel-data inference causality cross-section

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Distribution de la somme des carrés des variables aléatoires distribuées en T

Je regarde la distribution de la somme des carrés des variables aléatoires T-distribuées, avec l'exposant de queue αα\alpha . Où X est le rv, la transformée de Fourier pour X2X2X^2 , me donne une solution pour le carré avant la convolution . F ( t ) n F ( t …

11 probability sums-of-squares

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Comment expliqueriez-vous la signification statistique aux personnes sans formation statistique?

Contexte: J'ai dû effectuer une analyse de données pour un client (une sorte d'avocat) qui était un débutant absolu en statistique. Il m'a demandé ce que le terme "signification statistique" signifie et j'ai vraiment essayé de l'expliquer ... mais comme je ne suis pas bon pour expliquer les choses, j'ai …

11 statistical-significance inference communication

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Quelle est l'intuition derrière la métrique de variation de l'information (VI) pour la validation de cluster?

Pour les non-statisticiens comme moi, il est très difficile de saisir l'idée de VImétrique (variation des informations) même après avoir lu l'article pertinent de Marina Melia " Comparing clusterings - An information based distance " (Journal of Multivariate Analysis, 2007). En fait, je ne connais pas la plupart des termes …

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Estimation de la variance des échantillons normaux censurés au centre

J'ai des processus normalement distribués à partir desquels j'obtiens de petits échantillons ( n généralement 10-30) que je veux utiliser pour estimer la variance. Mais souvent, les échantillons sont si proches les uns des autres que nous ne pouvons pas mesurer des points individuels près du centre. J'ai cette vague …

11 normal-distribution estimation rayleigh

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Pourquoi les diagnostics sont-ils basés sur les résidus?

Dans une régression linéaire simple, on veut souvent vérifier si certaines hypothèses sont remplies pour pouvoir faire l'inférence (par exemple, les résidus sont normalement distribués). Est-il raisonnable de vérifier les hypothèses en vérifiant si les valeurs ajustées sont normalement distribuées?

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Les résultats de la régression de crête diffèrent en utilisant lm.ridge et glmnet

J'ai appliqué quelques données pour trouver la meilleure solution de variables du modèle de régression en utilisant la régression de crête dans R. J'ai utilisé lm.ridgeet glmnet(quand alpha=0), mais les résultats sont très différents, surtout quand lambda=0. Il suppose que les deux estimateurs de paramètres ont les mêmes valeurs. Alors, …

11 r regression ridge-regression glmnet

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Modèles mixtes linéaires généralisés: diagnostics

J'ai une régression logistique d'interception aléatoire (due à des mesures répétées) et je voudrais faire quelques diagnostics, en particulier concernant les valeurs aberrantes et les observations influentes. J'ai regardé les résidus pour voir s'il y a des observations qui ressortent. Mais je voudrais aussi regarder quelque chose comme la distance …

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Pour quelles distributions la non-corrélation implique-t-elle l'indépendance?

Un rappel historique des statistiques est que "la non-corrélation n'implique pas l' indépendance". Habituellement, ce rappel est complété par l'affirmation psychologiquement apaisante (et scientifiquement correcte) "quand, néanmoins, les deux variables sont distribuées normalement conjointement , alors l'absence de corrélation implique l'indépendance". Je peux augmenter le nombre d'exceptions heureuses de un …

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Probabilité qu'une variable aléatoire continue suppose un point fixe

Je suis dans une classe de statistiques d'introduction dans laquelle la fonction de densité de probabilité pour les variables aléatoires continues a été définie comme . Je comprends que l'intégrale de mais je ne peux pas rectifier cela avec mon intuition d'une variable aléatoire continue. Disons que X est la …

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Document sur la réalisation de tests d'hypothèse sur la base des résultats d'un autre test

Il est bien connu qu'il est problématique de choisir un test statistique basé sur le résultat d'un autre test statistique, car les valeurs de p sont difficiles à impossibles à interpréter (par exemple choisir un test statistique basé sur le résultat d'un autre (par exemple la normalité) ) . Cependant, …

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Intervalle de prédiction = intervalle crédible?

Je me demande si l'intervalle de prédiction et l'intervalle crédible évaluent la même chose. Par exemple, avec une régression linéaire, lorsque vous estimez l'intervalle de prédiction d'une valeur ajustée, vous estimez les limites de l'intervalle dans lequel vous vous attendez à ce que votre valeur tombe. À l'inverse d'un intervalle …

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