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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Modèles hiérarchiques pour les comparaisons multiples - contexte à résultats multiples
Je viens de (re) lire pourquoi nous n'avons généralement pas à nous soucier des comparaisons multiples . En particulier, la section «Résultats multiples et autres défis» mentionne l'utilisation d'un modèle hiérarchique pour les situations où il existe plusieurs mesures connexes de la même personne / unité à différents moments / …
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Puis-je utiliser le bootstrap, pourquoi ou pourquoi pas?
Je travaille actuellement sur des estimations de biomasse utilisant l'imagerie satellite. Je vais rapidement définir l'arrière-plan de ma question, puis expliquer la question statistique sur laquelle je travaille. Contexte Problème J'essaie d'estimer la biomasse sur une zone en France. Ma réponse est la densité volumique du bois de vapeur (en …
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Pourquoi les distributions sont-elles importantes?
Cela peut aussi bien descendre que les questions les plus idiotes jamais posées sur ce forum, mais après avoir reçu des réponses judicieuses et significatives à une question précédente, j'ai pensé que j'allais encore tenter ma chance. Je suis très confus depuis un certain temps sur l'importance des distributions statistiques, …
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Suggestion de test statistique
Je dois trouver un test statistique approprié (test de rapport de vraisemblance, test t, etc.) sur les éléments suivants: Soit un échantillon iid d'un vecteur aléatoire et supposons que ~ . Les hypothèses sont: ; ( X ; Y ) ( Y X ) N [ ( μ 1 μ …
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Est-il possible d'avoir une variable qui agit à la fois comme modificateur d'effet et comme facteur de confusion?
Est-il possible d'avoir une variable qui agit à la fois comme modificateur d'effet (mesure) et comme facteur de confusion pour une paire donnée d'associations risque-résultat? Je suis encore un peu incertain de la distinction. J'ai regardé la notation graphique pour m'aider à comprendre la différence, mais les différences de notation …
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Pourquoi Anova () et drop1 () ont-ils fourni des réponses différentes pour les GLMM?
J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou summary(model). Ces deux derniers donnent les mêmes réponses. En utilisant un …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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Comment générer des nombres selon une distribution de Soliton?
La distribution de Soliton est une distribution de probabilité discrète sur un ensemble { 1 , … , N}{1,…,N}\{1,\dots, N\} avec la fonction de masse de probabilité p ( 1 ) = 1N,p ( k ) = 1k ( k - 1 )for k∈{2,…,N}p(1)=1N,p(k)=1k(k−1)for k∈{2,…,N} p(1)=\frac{1}{N},\qquad p(k)=\frac{1}{k(k-1)}\quad\text{for }k\in\{2,\dots, N\} Je …
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Facteurs de Bayes avec des antérieurs incorrects
J'ai une question concernant la comparaison des modèles à l'aide des facteurs Bayes. Dans de nombreux cas, les statisticiens sont intéressés à utiliser une approche bayésienne avec des a priori impropres (par exemple certains a priori de Jeffreys et a priori de référence). Ma question est, dans les cas où …
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Approximation simple de la distribution cumulative de Poisson en longue queue?
Je veux décider de la capacité d'une table afin qu'elle ait des cotes résiduelles inférieures à pour déborder pour un donné , en supposant que le nombre d'entrées suit une loi de Poisson avec une donnée espérance .CCC2−p2−p2^{-p}p∈[40…120]p∈[40…120]p\in[40\dots 120]E∈[103…1012]E∈[103…1012]E\in[10^3\dots 10^{12}] Idéalement, je veux le plus petit entier Ctel que 1-CDF[PoissonDistribution[E],C] …
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