Statistiques et Big Data

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Un terme d'interaction positive implique-t-il une corrélation entre ses variables constitutives?

Supposons que j'exécute une régression linéaire qui a la forme .y=β0+β1A+β2B+β3AB+ϵy=β0+β1A+β2B+β3AB+ϵy = \beta_0 + \beta_1A+\beta_2B+\beta_3AB +\epsilon Si est positif, cela implique-t-il une corrélation positive entre A et B ? (Inversement, une corrélation négative si β 3 est négatif?)β3β3\beta_3AAABBBβ3β3\beta_3

9 regression interaction

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Si j'ai la valeur attendue du logarithme d'un VR, puis-je obtenir la valeur attendue du VR lui-même?

Supposons que soit donné, puis-je dériver dans un format de formulaire fermé? E [ log( X) ]E[log⁡(X)]\text{E}[\log(X)] E [ X]E[X]\text{E}[X]

9 expected-value logarithm

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Comprendre ce graphique PCA des ventes de glaces en fonction de la température

Je prends une donnée factice de la température par rapport aux ventes de crème glacée et la classe en utilisant K Means (n grappes = 2) pour distinguer 2 catégories (totalement factice). Maintenant, je fais une analyse en composantes principales sur ces données et mon objectif est de comprendre ce …

9 pca interpretation k-means dimensionality-reduction

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Variables aléatoires pour lesquelles les inégalités de Markov et Chebyshev sont serrées

Je m'intéresse à la construction de variables aléatoires pour lesquelles les inégalités de Markov ou Chebyshev sont serrées. Un exemple trivial est la variable aléatoire suivante. . Sa moyenne est nulle, la variance est 1 et P ( | X | ≥ 1 ) = 1 . Pour cette variable …

9 probability distributions random-variable probability-inequalities

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Deux quantiles d'une distribution bêta déterminent-ils ses paramètres?

Si je donne deux quantiles (q1,q2)(q1,q2)(q_1,q_2) et leurs emplacements correspondants (l1,l2)(l1,l2)(l_1,l_2) (chacun) dans l'intervalle ouvert (0,1)(0,1)(0,1) , puis-je toujours trouver les paramètres d'une distribution bêta qui a ces quantiles à les emplacements spécifiés?

9 quantiles curve-fitting beta-distribution

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Est-il permis d'utiliser des moyennes sur un ensemble de données pour améliorer la corrélation?

J'ai un ensemble de données avec une variable dépendante et indépendante. Les deux ne sont pas une série chronologique. J'ai 120 observations. Le coefficient de corrélation est de 0,43 Après ce calcul, j'ai ajouté une colonne pour les deux variables avec la moyenne pour 12 observations, résultant en 2 nouvelles …

9 regression correlation mean predictor cross-section

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Modèle linéaire où les données sont incertaines, en utilisant R

Disons que j'ai des données qui ont une certaine incertitude. Par exemple: X Y 1 10±4 2 50±3 3 80±7 4 105±1 5 120±9 La nature de l'incertitude pourrait être des mesures ou des expériences répétées, ou la mesure de l'incertitude des instruments par exemple. Je voudrais lui adapter une …

9 r least-squares error-propagation

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Régression sur le disque unitaire à partir d'échantillons «uniformément espacés»

J'ai besoin de résoudre un problème de régression compliqué sur le disque de l'unité. La question d'origine a suscité quelques commentaires intéressants, mais malheureusement aucune réponse. En attendant, j'ai appris quelque chose de plus sur ce problème, donc je vais essayer de diviser le problème d'origine en sous-problèmes, et voir …

9 regression spatial circular-statistics

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Quelqu'un peut-il expliquer que j'ai 5 ans à propos de ce problème dans le livre ESL de Hastie?

Je travaille sur le livre ESL de Hastie et j'ai du mal avec la question 2.3. La question est la suivante: Nous considérons une estimation du plus proche voisin à l'origine, et la distance médiane de l'origine au point de données le plus proche est donnée par cette équation. Je …

9 machine-learning computational-statistics

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Détection en ligne des points de changement bayésiens (distribution prédictive marginale)

Je lis le document bayésien en ligne sur la détection des points de changement d'Adams et MacKay ( lien ). Les auteurs commencent par écrire la distribution prédictive marginale: oùP(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,x(r)t)P(rt|x1:t)(1)P(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,xt(r))P(rt|x1:t)(1) P(x_{t+1} | \textbf{x}_{1:t}) = \sum_{r_t} P(x_{t+1} | r_t, \textbf{x}_t^{(r)}) P(r_t | \textbf{x}_{1:t}) \qquad \qquad (1) XtXtx_t est l'observation au temps …

9 time-series bayesian inference change-point

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Un Poisson tronqué à zéro et un Poisson de base sont-ils imbriqués ou non?

J'en ai vu beaucoup qui discutent si une régression de Poisson de base est une version imbriquée d'une régression de Poisson gonflée à zéro. Par exemple, ce site soutient que c'est le cas, car ce dernier inclut des paramètres supplémentaires pour modéliser des zéros supplémentaires, mais inclut autrement les mêmes …

9 poisson-regression zero-inflation

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Je voudrais en savoir plus sur la théorie des probabilités, la théorie des mesures et enfin l'apprentissage automatique. Où est-ce que je commence? [fermé]

Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Vous souhaitez améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle se concentre sur un seul problème en modifiant ce post . Fermé il y a 3 ans . Je voudrais en savoir plus …

9 machine-learning probability references measure-theory

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Comment répartir de manière optimale les tirages lors du calcul de plusieurs attentes

Supposons que nous voulons calculer une certaine attente: EYEX|Y[f(X, Y) ]EOuiEX|Oui[F(X,Oui)]E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] Supposons que nous voulions l'approcher en utilisant la simulation de Monte Carlo. EOuiEX| Oui[ f( X, Y) ] ≈ 1R S∑r = 1R∑s = 1SF( xr , s, yr)EOuiEX|Oui[F(X,Oui)]≈1RS∑r=1R∑s=1SF(Xr,s,yr)E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] \approx \frac1{RS}\sum_{r=1}^R\sum_{s=1}^Sf(x^{r,s},y^r) Mais supposons qu'il est coûteux de prélever des …

9 optimization conditional-probability simulation expected-value monte-carlo

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Jeux olympiques - La Hongrie a une avance à deux chiffres dans l'or? (Population relative)

J'ai créé une page Web qui présente les résultats des médailles olympiques en direct de Thompson Reuters et les chiffres de population mondiale de la CIA. Les résultats m'intéressent - la Hongrie possède une avance à deux chiffres dans les médailles d'or dans le reste du monde. En outre, les …

9 statistical-significance

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Comment fonctionne l'apprenant de base linéaire pour stimuler? Et comment ça marche dans la bibliothèque xgboost?

Je sais comment implémenter une fonction objectif linéaire et des boosts linéaires dans XGBoost. Ma question concrète est la suivante: lorsque l'algorithme correspond au résiduel (ou au gradient négatif), utilise-t-il une caractéristique à chaque étape (c.-à-d. Modèle univarié) ou toutes les caractéristiques (modèle multivarié)? Toute référence à la documentation sur …

9 regression machine-learning boosting xgboost