Statistiques et Big Data

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Je lis sur le théorème de Guass-Markov sur wikipedia , et j'espérais que quelqu'un pourrait m'aider à comprendre le point principal du théorème. Nous supposons qu'un modèle linéaire, sous forme de matrice, est donné par: et nous recherchons le BLEU, .βy= Xβ+ ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta βˆβ^ \widehat\beta Conformément …

9 regression least-squares mse blue

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Sommes de carrés de type III

J'ai un modèle de régression linéaire avec une variable catégorique (mâle et femelle) et une variable continue .AAABBB J'ai mis en place des codes de contrastes en R avec options(contrasts=c("contr.sum","contr.poly")). Et maintenant, j'ai des sommes de carrés de type III pour , et leur interaction (A: B) en utilisant .AAABBBdrop1(model, …

9 regression anova sums-of-squares

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Hypothèse nulle de Mann-Whitney sous variance inégale

Je suis simplement curieux de savoir l'hypothèse nulle d'un test de Mann-Whitney U. Je vois souvent qu'il est déclaré que l'hypothèse nulle est que deux populations ont des distributions égales. Mais je pense - si j'avais deux populations normales avec la même variance moyenne mais extrêmement inégale, le test de …

9 hypothesis-testing variance wilcoxon-mann-whitney

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Signification de la valeur de p des variables du modèle de régression logistique

Je travaille donc avec des modèles de régression logistique dans R. Bien que je sois encore nouveau dans les statistiques, j'ai l'impression d'avoir une certaine compréhension des modèles de régression, mais il y a encore quelque chose qui me dérange: En regardant l'image liée, vous voyez le résumé des impressions …

9 r regression logistic p-value interpretation

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Prévisions ARIMA avec saisonnalité et tendance, résultat étrange

alors que j'entre dans la prévision avec des modèles ARIMA, j'essaie de comprendre comment je peux améliorer une prévision basée sur ARIMA en fonction de la saisonnalité et de la dérive. Mes données sont les séries chronologiques suivantes (sur 3 ans, avec une tendance claire à la hausse et une …

9 r time-series forecasting arima seasonality

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Estimation moyenne robuste avec efficacité de mise à jour O (1)

Je recherche une estimation robuste de la moyenne qui a une propriété spécifique. J'ai un ensemble d'éléments pour lesquels je veux calculer cette statistique. Ensuite, j'ajoute de nouveaux éléments un par un, et pour chaque élément supplémentaire, je voudrais recalculer la statistique (également connue sous le nom d'algorithme en ligne). …

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L'EPT prend clairement en charge un facteur, la mesure est cohérente en interne, mais le CFA ne convient pas?

J'explore les propriétés psychométriques d'une mesure d'autoévaluation de 10 éléments. J'ai environ 400 cas dans deux échantillons indépendants. Les éléments sont complétés sur des échelles de Likert à 4 points. Un AGE prend clairement en charge une solution à un facteur (par exemple, première valeur propre supérieure à 6, tous …

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Déterminer un nombre inconnu d'emplacements du monde réel à partir de rapports basés sur le GPS

Je travaille sur un logiciel qui devrait déterminer les emplacements du monde réel (par exemple, les radars) à partir de plusieurs rapports basés sur le GPS . Un utilisateur conduira lorsqu'il signalera un emplacement, ce qui rend les rapports très inexacts. Pour résoudre ce problème, je dois regrouper les rapports …

9 k-means expectation-maximization point-estimation

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Qualité de l'ajustement à la distribution de Poisson

Quels sont certains des tests statistiques bien connus pour mesurer l'adéquation des variables aléatoires observées à une distribution de poisson? Je sais que le test de Kolmogorov-Smirnov en fait partie, en existe-t-il d'autres?

9 probability poisson-distribution goodness-of-fit

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Déformation temporelle dynamique et normalisation

J'utilise Dynamic Time Warping pour faire correspondre une "requête" et une courbe "modèle" et j'ai eu un succès raisonnable jusqu'à présent, mais j'ai quelques questions de base: J'évalue une «correspondance» en évaluant si le résultat DTW est inférieur à une valeur seuil que je trouve heuristiquement. Est-ce l'approche générale pour …

9 time-series normalization functional-data-analysis

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Stan fait-il des postérieurs prédictifs?

Stan (en particulier, rstan) a-t-il des installations intégrées pour générer des distributions postérieures prédictives? Il n'est pas difficile de générer la distribution à partir du stan fit, mais je préfère ne pas réinventer la roue.

9 bayesian posterior stan

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Création de données «démo» à partir de données réelles: déguiser sans défigurer

(Je ne sais pas vraiment avec quoi étiqueter cela parce que je ne suis pas un statisticien et je ne sais pas dans quel domaine cela se situe. N'hésitez pas à ajouter des étiquettes plus appropriées.) Je travaille pour une entreprise qui produit un logiciel d'analyse de données, et nous …

9 data-cleaning

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Formule de Doane pour le regroupement d'histogrammes

J'implémente divers algorithmes pour estimer le meilleur nombre de casiers à utiliser pour les histogrammes. La plupart de ceux que j'implémente sont décrits sur la page Wikipedia "Histogramme" dans la section " Nombre de bacs et largeur " *. Je suis coincé sur un problème avec la formule de Doane: …

9 histogram binning

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Comment trouver la distance attendue entre deux points uniformément répartis?

Si je devais définir les coordonnées et où( X 2 ,( X1, Y1)(X1,Oui1)(X_{1},Y_{1})( X2, Y2)(X2,Oui2)(X_{2},Y_{2}) X1, X2∼ Unif ( 0 , 30 ) et Y1, Y2∼ Unif ( 0 , 40 ) .X1,X2∼Unif(0,30) et Oui1,Oui2∼Unif(0,40).X_{1},X_{2} \sim \text{Unif}(0,30)\text{ and }Y_{1},Y_{2} \sim \text{Unif}(0,40). Comment trouver la valeur attendue de la distance entre …

9 expected-value uniform distance

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Des tests d'équivalence pour des données non normales?

J'ai quelques données que je ne peux pas nécessairement supposer être tirées de distributions normales, et je voudrais effectuer des tests d'équivalence entre les groupes. Pour les données normales, il existe des techniques comme TOST (deux tests t unilatéraux). Y a-t-il quelque chose d'analogue à TOST pour les données non …

9 hypothesis-testing equivalence tost