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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Demande de référence: statistiques classiques pour les scientifiques travaillant sur les données
Je suis un scientifique des données travaillant avec une solide expérience en régression, en autres algorithmes de type d'apprentissage automatique et en programmation (à la fois pour l'analyse de données et le développement de logiciels en général). La majeure partie de ma vie professionnelle s'est concentrée sur la création de …
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Comparer la signification statistique de la différence entre deux régressions polynomiales dans R
Donc, tout d'abord, j'ai fait des recherches sur ce forum, et je sais que des questions extrêmement similaires ont été posées, mais elles n'ont généralement pas été répondues correctement ou parfois la réponse n'est tout simplement pas assez détaillée pour que je puisse comprendre. Donc cette fois, ma question est: …
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Comment obtenir des «valeurs propres» (pourcentages de variance expliquée) de vecteurs qui ne sont pas des vecteurs propres de l'ACP?
Je voudrais comprendre comment je peux obtenir le pourcentage de variance d'un ensemble de données, non pas dans l'espace de coordonnées fourni par PCA, mais contre un ensemble légèrement différent de vecteurs (tournés). set.seed(1234) xx <- rnorm(1000) yy <- xx * 0.5 + rnorm(1000, sd = 0.6) vecs <- cbind(xx, …
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Attente de
Soit , , , et être indépendant. Quelle est l'attente de ?X1X1X_1X2X2X_2⋯⋯\cdotsXd∼N(0,1)Xd∼N(0,1)X_d \sim \mathcal{N}(0, 1)X41(X21+⋯+X2d)2X14(X12+⋯+Xd2)2\frac{X_1^4}{(X_1^2 + \cdots + X_d^2)^2} Il est facile de trouver par symétrie. Mais je ne sais pas comment trouver l'attente de . Pourriez-vous s'il vous plaît fournir quelques conseils?E(X21X21+⋯+X2d)=1dE(X12X12+⋯+Xd2)=1d\mathbb{E}\left(\frac{X_1^2}{X_1^2 + \cdots + X_d^2}\right) = \frac{1}{d}X41(X21+⋯+X2d)2X14(X12+⋯+Xd2)2\frac{X_1^4}{(X_1^2 + …
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Pourquoi le score bêta définit-il la bêta comme ça?
Il s'agit du score F beta: Fβ=(1+β2)⋅precision⋅recall(β2⋅precision)+recallFβ=(1+β2)⋅precision⋅recall(β2⋅precision)+recallF_\beta = (1 + \beta^2) \cdot \frac{\mathrm{precision} \cdot \mathrm{recall}}{(\beta^2 \cdot \mathrm{precision}) + \mathrm{recall}} L'article de Wikipedia indique que .FβFβF_\beta "measures the effectiveness of retrieval with respect to a user who attaches β times as much importance to recall as precision" Je n'ai pas compris …
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Valeur attendue du rapport maximal de n iid variables normales
Supposons sont IID de et laisser désignent la « e plus petit élément de . Comment pourrait-on dépasser la limite maximale attendue du rapport entre deux éléments consécutifs dans ? Autrement dit, comment pouvez-vous calculer une limite supérieure sur:X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_nN(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2)X(i)X(i)X_{(i)}iiiX1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_nX(i)X(i)X_{(i)} E[maxi=1,...,n−1(X(i+1)X(i))]E[maxi=1,...,n−1(X(i+1)X(i))]E\left[\max\limits_{i=1,...,n-1}\left(\frac{X_{(i+1)}}{X_{(i)}}\right)\right] La littérature que j'ai pu trouver est principalement axée sur …
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Afficher l'estimation converge vers le centile grâce aux statistiques de commande
Soit une séquence de variables aléatoires iid échantillonnées à partir d'une distribution alpha stable , avec les paramètres .X1,X2,…,X3nX1,X2,…,X3nX_1, X_2, \ldots, X_{3n}α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0α=1.5,β=0,c=1.0,μ=1.0\alpha = 1.5, \; \beta = 0, \; c = 1.0, \; \mu = 1.0 Considérons maintenant la séquence , où , pour .Y1,Y2,…,YnY1,Y2,…,YnY_1, Y_2, \ldots, Y_{n}Yj+1=X3j+1X3j+2X3j+3−1Yj+1=X3j+1X3j+2X3j+3−1Y_{j+1} = X_{3j+1}X_{3j+2}X_{3j+3} …
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