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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Une variable est-elle significative dans un modèle de régression linéaire?
J'ai un modèle de régression linéaire avec l'échantillon et les observations variables et je veux savoir: Si une variable spécifique est suffisamment significative pour rester incluse dans le modèle. Si une autre variable (avec observations) doit être incluse dans le modèle. Quelles statistiques peuvent m'aider? Comment les obtenir le plus …


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Comment puis-je empiler verticalement deux graphiques avec la même échelle x, mais une échelle y différente dans R?
Salutations, Actuellement, je fais ce qui suit dans R: require(zoo) data <- read.csv(file="summary.csv",sep=",",head=TRUE) cum = zoo(data$dcomp, as.Date(data$date)) data = zoo(data$compressed, as.Date(data$date)) data <- aggregate(data, identity, tail, 1) cum <- aggregate(cum, identity, sum, 1) days = seq(start(data), end(data), "day") data2 = na.locf(merge(data, zoo(,days))) plot(data2,xlab='',ylab='compressed bytes',col=rgb(0.18,0.34,0.55)) lines(cum,type="h",col=rgb(0,0.5,0)) Snip de summary.csv: date,revision,file,lines,nclass,nattr,nrel,bytes,compressed,diff,dcomp 2007-07-25,16,model.xml,96,11,22,5,4035,991,0,0 …





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Distribution normale et transformations monotones
J'ai entendu dire que de nombreuses quantités présentes dans la nature sont normalement distribuées. Ceci est généralement justifié en utilisant le théorème de la limite centrale, qui dit que lorsque vous faites la moyenne d'un grand nombre de variables aléatoires iid, vous obtenez une distribution normale. Ainsi, par exemple, un …






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Quel est le problème avec ma preuve de la loi de la variance totale?
Selon la loi de la variance totale, Var( X) = E( Var( X∣ Y) ) + Var( E( X∣ Y) )Var⁡(X)=E⁡(Var⁡(X∣Y))+Var⁡(E⁡(X∣Y))\operatorname{Var}(X)=\operatorname{E}(\operatorname{Var}(X\mid Y)) + \operatorname{Var}(\operatorname{E}(X\mid Y)) En essayant de le prouver, j'écris Var( X)= E( X- EX)2= E{ E[ ( X- EX)2∣ Y] }= E( Var( X∣ Y) )Var⁡(X)=E⁡(X−E⁡X)2=E⁡{E⁡[(X−E⁡X)2∣Y]}=E⁡(Var⁡(X∣Y)) \begin{equation} \begin{aligned} …

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