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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Pourquoi les erreurs non distribuées normalement compromettent-elles la validité de nos déclarations de signification?
Il y a une hypothèse de normalité quand il s'agit de considérer les modèles OLS et c'est que les erreurs soient normalement distribuées. J'ai parcouru Cross Validated et il semble que Y et X ne doivent pas être normaux pour que les erreurs soient normales. Ma question est pourquoi, lorsque …
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Comment dois-je interpréter les statistiques GAP?
J'ai utilisé la statistique GAP pour estimer k grappes dans R. Cependant, je ne suis pas sûr de bien l'interpréter. D'après l'intrigue ci-dessus, je suppose que je devrais utiliser 3 clusters. Dans la deuxième parcelle, je devrais choisir 6 grappes. Est-ce une interprétation correcte des statistiques GAP? Je serais reconnaissant …
10 clustering 
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Facteur d'inflation de la variance pour les modèles additifs généralisés
Dans le calcul VIF habituel pour une régression linéaire, chaque variable indépendante / explicative est traitée comme la variable dépendante dans une régression des moindres carrés ordinaires. c'est à direXjXjX_j Xj=β0+∑i=1,i≠jnβiXiXj=β0+∑i=1,i≠jnβiXi X_j = \beta_0 + \sum_{i=1, i \neq j}^n \beta_i X_i Les valeurs sont stockées pour chacune des régressions et …
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Monter un GARCH (1,1) - modèle avec covariables en R
J'ai quelques expériences avec la modélisation de séries chronologiques, sous forme de modèles ARIMA simples et ainsi de suite. Maintenant, j'ai quelques données qui présentent des regroupements de volatilité, et je voudrais essayer de commencer par ajuster un modèle GARCH (1,1) sur les données. J'ai une série de données et …
10 r  regression  garch 
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Quand mettre fin au test bayésien A / B?
Je suis en train de faire des tests A / B la bayésien, comme dans la programmation probabilistes pour les pirates informatiques et bayésienne des tests A / B . Les deux articles supposent que le décideur décide laquelle des variantes est la meilleure en se basant uniquement sur la …
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Identique ou différent? La voie bayésienne
Disons que j'ai le modèle suivant: Poisson(λ)∼{λ1λ2if t<τif t≥τPoisson(λ)∼{λ1si t<τλ2si t≥τ\text{Poisson}(\lambda) \sim \begin{cases} \lambda_1 & \text{if } t \lt \tau \\ \lambda_2 & \text{if } t \geq \tau \end{cases} Et je déduis les postérieurs de et montrés ci-dessous à partir de mes données. Existe-t-il une manière bayésienne de dire (ou …
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Notation pour la modélisation à plusieurs niveaux
La formule que l'on doit spécifier pour la formation d'un modèle à plusieurs niveaux (à l'aide lmerde la lme4 Rbibliothèque) m'obtient toujours. J'ai lu d'innombrables manuels et tutoriels, mais je ne l'ai jamais bien compris. Voici donc un exemple de ce tutoriel que j'aimerais voir formulé dans une équation. Nous …
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Supériorité de LASSO sur la sélection vers l'avant / l'élimination vers l'arrière en termes d'erreur de prédiction de validation croisée du modèle
J'ai obtenu trois modèles réduits à partir d'un modèle complet original en utilisant sélection avant élimination en arrière Technique de pénalisation L1 (LASSO) Pour les modèles obtenus en utilisant la sélection vers l'avant / l'élimination vers l'arrière, j'ai obtenu l'estimation de validation croisée de l'erreur de prédiction en utilisant le …
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Formule d'estimation de régression quantile
J'ai vu deux représentations différentes de l'estimateur de régression quantile qui sont Q(βq)=∑i:yi≥x′iβnq∣yi−x′iβq∣+∑i:yi&lt;x′iβn(1−q)∣yi−x′iβq∣Q(βq)=∑i:yi≥xi′βnq∣yi−xi′βq∣+∑i:yi&lt;xi′βn(1−q)∣yi−xi′βq∣Q(\beta_{q}) = \sum^{n}_{i:y_{i}\geq x'_{i}\beta} q\mid y_i - x'_i \beta_q \mid + \sum^{n}_{i:y_{i}< x'_{i}\beta} (1-q)\mid y_i - x'_i \beta_q \mid et Q(βq)=∑i=1nρq(yi−x′iβq),ρq(u)=ui(q−1(ui&lt;0))Q(βq)=∑i=1nρq(yi−xi′βq),ρq(u)=ui(q−1(ui&lt;0))Q(\beta_q) = \sum^{n}_{i=1} \rho_q (y_i - x'_i \beta_q), \hspace{1cm} \rho_q(u) = u_i(q - 1(u_i < 0 )) où …
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