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 puis-je estimer les intervalles de confiance à 95% en utilisant le profilage des paramètres estimés en maximisant une fonction log-vraisemblance en utilisant optim dans R?
Comment puis-je estimer les intervalles de confiance à 95% en utilisant le profilage des paramètres estimés en maximisant une fonction log-vraisemblance en utilisant optim dans R? Je sais que je peux estimer asymptotiquement la matrice de covariance en inversant la toile de jute , mais je crains que mes données …
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Simuler des distributions
Je travaille sur une mission de planification des capacités et j'ai lu quelques livres. Il s'agit spécifiquement des distributions. J'utilise R. Quelle est l'approche recommandée pour identifier ma distribution de données? Existe-t-il des méthodes statistiques pour l'identifier? J'ai ce schéma. Quelles sont les approches de simulation disponibles avec R? Ici, …
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Confusion concernant le krigeage
Je lisais cet article wikipedia sur le krigeage. Je n'ai pas compris la partie quand on dit que Le krigeage calcule le meilleur estimateur linéaire sans biais, , de telle sorte que la variance de krigeage de est minimisée avec la condition de non biais. Je n'ai pas obtenu la …
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Distribution estimée des valeurs propres pour les données iid (uniformes ou normales)
En supposant que j'ai un ensemble de données avec dimensions (par exemple ) de sorte que chaque dimension soit iid (alternativement, chaque dimension ) et indépendante de L'une et l'autre.dddd=20d=20d=20Xi∼U[0;1]Xi∼U[0;1]X_i \sim U[0;1]Xi∼N[0;1]Xi∼N[0;1]X_i \sim \mathcal N[0;1] Maintenant, je dessine un objet aléatoire de cet ensemble de données et prends les voisins …
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Comment quantifier l'insignifiance statistique?
Je suis relativement nouveau dans les statistiques et je comprends que ma question est peut-être complètement erronée. Je teste mon propre algorithme contre un autre. Bien que les sorties ne soient pas identiques, je veux montrer que les différences sont "statistiquement insignifiantes". Comment puis-je quantifier cela, pour faire valoir mon …
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Bootstrap paramétrique, semi-paramétrique et non paramétrique pour les modèles mixtes
Les greffes suivantes sont extraites de cet article . Je suis novice dans le bootstrap et j'essaie d'implémenter le bootstrap paramétrique, semi-paramétrique et non paramétrique pour le modèle mixte linéaire avec le R bootpackage. Code R Voici mon Rcode: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 
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