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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Comment spécifier une matrice de contraste (en R) pour la différence entre un niveau et la moyenne des autres?
J'ai un modèle de régression qui ressemble à ceci:Oui= β0+ β1X1+ β2X2+ β3X3+ β12X1X2+ β13X1X3+ β123X1X2X3Oui=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β12X1X2+β13X1X3+β123X1X2X3Y = \beta_0+\beta_1X_1 + \beta_2X_2 + \beta_3X_3 +\beta_{12}X_1X_2+\beta_{13}X_1X_3+\beta_{123}X_1X_2X_3 ... ou en notation R: y ~ x1 + x2 + x3 + x1:x2 + x1:x3 + x1:x2:x3 Supposons que et sont des variables catégorielles et est …
9 r  contrasts 
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Choisir des clusters pour k-means: le cas de 1 cluster
Quelqu'un connaît-il une bonne méthode pour déterminer si le regroupement à l'aide de kmeans est même approprié? Autrement dit, que se passe-t-il si votre échantillon est réellement homogène? Je sais que quelque chose comme un modèle de mélange (via mclust dans R) fournira des statistiques d'ajustement pour le cas de …
9 r  clustering  k-means 
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Fonction de génération de moment du produit intérieur de deux vecteurs aléatoires gaussiens
Quelqu'un peut-il suggérer comment je peux calculer la fonction de génération de moment du produit intérieur de deux vecteurs aléatoires gaussiens, chacun distribué comme , indépendamment l'un de l'autre? Y a-t-il un résultat standard disponible pour cela? Tout pointeur est très apprécié.N( 0 , σ2)N(0,σ2)\mathcal N(0,\sigma^2)
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Livre pour les statistiques non paramétriques
Quel serait un bon livre pour les statistiques non paramétriques. Pas seulement l'introduction mais le niveau avancé. Je regarde aussi quelque chose que je peux utiliser pour apprendre et non pour référence. En particulier, je recherche un livre qui peut contenir les bases des méthodes non paramétriques, l'inférence non paramétrique, …
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Régression vers le casse-tête moyen
Dans le chapitre "Regression to the Mean" de "Thinking, Fast and Slow" de Daniel Kahneman, un exemple est donné et le lecteur est invité à prévoir les ventes des magasins individuels compte tenu des prévisions de ventes globales et des chiffres de ventes de l'année précédente . Par exemple (l'exemple …
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Comment pourrais-je visualiser l'importance des différentes entrées dans les prévisions pour un modèle non linéaire à boîte noire?
Je crée un outil de prévision interactif (en python) pour aider à la prévision qui se fait dans mon organisation. À ce jour, le processus de prévision a été largement conduit par l'homme, les prévisionnistes assimilant les données dans leurs réseaux neuronaux naturels et utilisant leur intuition acquise pour faire …
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Comprendre les moustaches d'un boxplot
J'ai une question concernant l'interprétation des moustaches d'un boxplot. J'ai lu ce qui suit: "En haut et en bas du rectangle, les" moustaches "montrent la plage de 1,5 fois la distance entre les quantiles de 0,25 et 0,75", mais je ne comprends pas entièrement ce que l'on entend par "distance" …
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Calcul de Jaccard ou d'un autre coefficient d'association pour des données binaires en utilisant la multiplication matricielle
Je veux savoir s'il existe un moyen possible de calculer le coefficient de Jaccard en utilisant la multiplication matricielle. J'ai utilisé ce code jaccard_sim <- function(x) { # initialize similarity matrix m <- matrix(NA, nrow=ncol(x),ncol=ncol(x),dimnames=list(colnames(x),colnames(x))) jaccard <- as.data.frame(m) for(i in 1:ncol(x)) { for(j in i:ncol(x)) { jaccard[i,j]= length(which(x[,i] & x[,j])) …
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