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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Empêcher l'échec de Pareto de l'importance lissée (PSIS-LOO) d'échouer
J'ai récemment commencé à utiliser la validation croisée par échantillonnage d'importance non lissée de Pareto (PSIS-LOO), décrite dans ces articles: Vehtari, A. et Gelman, A. (2015). Pareto a lissé l'échantillonnage d'importance. préimpression arXiv ( lien ). Vehtari, A., Gelman, A., et Gabry, J. (2016). Évaluation pratique du modèle bayésien à …
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Dans CLT, pourquoi ?
Soit X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_n des observations indépendantes d'une distribution ayant la moyenne μμ\mu et la variance σ2&lt;∞σ2&lt;∞\sigma^2 < \infty , lorsque n→∞n→∞n \rightarrow \infty , alors n−−√X¯n−μσ→N(0,1).nX¯n−μσ→N(0,1).\sqrt{n}\frac{\bar{X}_n-\mu}{\sigma} \rightarrow N(0,1). Pourquoi cela implique-t-il que X¯n∼ N( μ , σ2n) ?X¯n∼N(μ,σ2n)?\bar{X}_n \sim N\left(\mu, \frac{\sigma^2}{n}\right)?
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Est-ce jamais une bonne idée d'accorder un «crédit partiel» (résultat continu) à la formation d'une régression logistique?
J'entraîne une régression logistique pour prédire quels coureurs sont les plus susceptibles de terminer une course d'endurance exténuante. Très peu de coureurs terminent cette course, j'ai donc un grave déséquilibre de classe et un petit échantillon de succès (peut-être quelques dizaines). Je sens que je pourrais obtenir un bon "signal" …
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Pourquoi le théorème de Rao-Blackwell requiert-il ?
Les états du théorème de Rao-Blackwell Soit un estimateur de avec pour tout . Supposons que soit suffisant pour , et que Alors pour tout , L'inégalité est stricte à moins que soit une fonction de θE( θ 2)&lt;∞θTθθ*=E( θ |T)θE(θ*-θ)2≤E( θ -θ)2 θ Tθ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaE(θ^2)&lt;∞E(θ^2)&lt;∞\Bbb E (\hat{\theta}^2) < \inftyθθ\thetaTTTθθ\thetaθ∗=E(θ^|T)θ∗=E(θ^|T)\theta ^ …
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Fonctionnalités de classement dans la régression logistique
J'ai utilisé la régression logistique. J'ai six fonctionnalités, je veux connaître les fonctionnalités importantes de ce classificateur qui influencent le résultat plus que d'autres fonctionnalités. J'ai utilisé Information Gain mais il semble que cela ne dépende pas du classificateur utilisé. Existe-t-il une méthode pour classer les entités en fonction de …
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La fonction delta de Dirac doit-elle être considérée comme une sous-classe de la distribution gaussienne?
Dans Wikidata, il est possible de lier des distributions de probabilité (comme tout le reste) dans une ontologie, par exemple, que la distribution t est une sous-classe de la distribution t non centrale, voir, par exemple, https://angryloki.github.io/wikidata-graph-builder/?property=P279&amp;item=Q209675&amp;iterations=3&amp;limit=3 Il existe différents cas limites, par exemple, lorsque les degrés de liberté dans …
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Test du chi carré à deux échantillons
Cette question est extraite du livre de Van der Vaart Asymptotic Statistics, p. 253. # 3: Supposons que et sont des vecteurs multinomiaux indépendants avec des paramètres et . Sous l'hypothèse nulle que montre queXmXm\mathbf{X}_mYnYn\mathbf{Y}_n(m,a1,…,ak)(m,a1,…,ak)(m,a_1,\ldots,a_k)(n,b1,…,bk)(n,b1,…,bk)(n,b_1,\ldots,b_k)ai=biai=bia_i=b_i ∑i=1k(Xm,i−mc^i)2mc^i+∑i=1k(Yn,i−nc^i)2nc^i∑i=1k(Xm,i−mc^i)2mc^i+∑i=1k(Yn,i−nc^i)2nc^i\sum_{i=1}^k \dfrac{(X_{m,i} - m\hat{c}_i)^2}{m\hat{c}_i} + \sum_{i=1}^k \dfrac{(Y_{n,i} - n\hat{c}_i)^2}{n\hat{c}_i} a la . où .χ2k−1χk−12\chi^2_{k-1}c^i=(Xm,i+Yn,i)/(m+n)c^i=(Xm,i+Yn,i)/(m+n)\hat{c}_i = …
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NeuralNetwork monocouche avec activation ReLU égale à SVM?
Supposons que j'ai un réseau neuronal simple couche, avec n entrées et une seule sortie (tâche de classification binaire). Si je définis la fonction d'activation dans le nœud de sortie comme une fonction sigmoïde, le résultat est un classificateur de régression logistique. Dans ce même scénario, si je change l'activation …
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