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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Cohérence de 2SLS avec la variable endogène binaire
J'ai lu que l'estimateur 2SLS est toujours cohérent même avec la variable endogène binaire ( http://www.stata.com/statalist/archive/2004-07/msg00699.html ). Dans un premier temps, un modèle de traitement probit sera exécuté au lieu d'un modèle linéaire. Existe-t-il une preuve formelle pour montrer que 2SLS est toujours cohérent même lorsque la 1ère étape est …
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La sortie de Scikit SVM dans la classification multiclasse donne toujours la même étiquette
J'utilise actuellement Scikit learn avec le code suivant: clf = svm.SVC(C=1.0, tol=1e-10, cache_size=600, kernel='rbf', gamma=0.0, class_weight='auto') puis ajuster et prévoir pour un ensemble de données avec 7 étiquettes différentes. J'ai une sortie bizarre. Quelle que soit la technique de validation croisée que j'utilise, l'étiquette prédite sur l'ensemble de validation sera …
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Régression avec variable indépendante inverse
Supposons que j'ai un -vecteur Y de variables dépendantes et un N -vecteur X de variable indépendante. Lorsque Y est tracé contre 1NNNYOuiYNNNXXXYOuiY , je vois qu'il y a une relation linéaire (tendance à la hausse) entre les deux. Maintenant, cela aussi signifie qu'il ya une tendancebaisse linéaire entreYetX.1X1X\frac{1}{X}YYYXXX Maintenant, …
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Confus au sujet de l'explication visuelle des vecteurs propres: comment des ensembles de données visuellement différents peuvent-ils avoir les mêmes vecteurs propres?
De nombreux manuels de statistiques fournissent une illustration intuitive de ce que sont les vecteurs propres d'une matrice de covariance: Les vecteurs u et z forment les vecteurs propres (enfin les axes propres). C'est logique. Mais la seule chose qui me déroute, c'est que nous extrayons des vecteurs propres de …
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Coefficient de corrélation intraclasse dans un modèle mixte à pentes aléatoires
J'ai le modèle suivant m_plotéquipé d' lme4::lmereffets aléatoires croisés pour les participants ( lfdn) et les éléments ( content): Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. Corr lfdn (Intercept) 172.173 13.121 role1 62.351 7.896 0.03 inference1 24.640 4.964 0.08 -0.30 inference2 52.366 7.236 -0.05 0.17 -0.83 inference3 21.295 4.615 -0.03 0.22 …
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Inférence du modèle de mélange 2-gaussien avec MCMC et PyMC
Le problème Je veux ajuster les paramètres du modèle d'une population de mélange 2-gaussien simple. Étant donné tout le battage médiatique autour des méthodes bayésiennes, je veux comprendre si pour ce problème l'inférence bayésienne est un meilleur outil que les méthodes d'ajustement traditionnelles. Jusqu'à présent, MCMC fonctionne très mal dans …
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Comment choisir la formation, la validation croisée et la taille des ensembles de tests pour les données de petite taille d'échantillon?
Supposons que j'ai un petit échantillon, par exemple N = 100 et deux classes. Comment dois-je choisir la formation, la validation croisée et la taille des ensembles de tests pour l'apprentissage automatique? Je choisirais intuitivement Taille de l'ensemble d'entraînement: 50 Ensemble de validation croisée taille 25, et Taille du test: …
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