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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Valeur attendue pour Worm et Apple
Une pomme est situé au sommet AAA de pentagone , et une vis sans fin se trouve à une distance deux sommets, à . Chaque jour, le ver rampe avec une probabilité égale à l'un des deux sommets adjacents. Ainsi, après un jour, le ver est au sommet ou , …
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Distribution normale
Il y a un problème de statistiques, je n'ai malheureusement aucune idée par où commencer (j'étudie par moi-même donc il n'y a personne à qui je puisse demander, si je ne comprends pas quelque chose. La question est iid N ( a , b 2 ) ; a = 0 …
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Puis-je sous-échantillonner un grand ensemble de données à chaque itération MCMC?
Problème: je veux effectuer un échantillonnage de Gibbs pour en déduire une partie postérieure sur un grand ensemble de données. Malheureusement, mon modèle n'est pas très simple et donc l'échantillonnage est trop lent. J'envisagerais des approches variationnelles ou parallèles, mais avant d'aller aussi loin ... Question: Je voudrais savoir si …
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Limiter la distribution de
Soit une séquence de variables aléatoires iid . Définissez et pour . Trouver la distribution limite de(Xn)(Xn)(X_n)N( 0 , 1 )N(0,1)\mathcal N(0,1)S0= 0S0=0S_0=0Sn=∑nk = 1XkSn=∑k=1nXkS_n=\sum_{k=1}^n X_kn ≥ 1n≥1n\geq 11n∑k = 1n|Sk - 1| (X2k- 1 )1n∑k=1n|Sk−1|(Xk2−1)\frac1n \sum_{k=1}^{n}|S_{k-1}|(X_k^2 - 1) Ce problème provient d'un livre de problèmes sur la théorie des …
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Quelle est la bonne façon d'écrire le filet élastique?
Je suis confus quant à la bonne façon d'écrire le filet élastique. Après avoir lu certains documents de recherche, il semble y avoir trois formes 1)exp{−λ1|βk|−λ2β2k}exp⁡{−λ1|βk|−λ2βk2}\exp\{-\lambda_1|\beta_k|-\lambda_2\beta_k^2\} 2)exp{−(λ1|βk|+λ2β2k)σ2√}exp⁡{−(λ1|βk|+λ2βk2)σ2}\exp\{-\frac{(\lambda_1|\beta_k|+\lambda_2\beta_k^2)}{\sqrt{\sigma^2}}\} 3)exp{−(λ1|βk|+λ2β2k)2σ2}exp⁡{−(λ1|βk|+λ2βk2)2σ2}\exp\{-\frac{(\lambda_1|\beta_k|+\lambda_2\beta_k^2)}{2\sigma^2}\} Je ne comprends tout simplement pas la bonne façon d'ajouter . L'une des expressions ci-dessus est-elle correcte?σ2σ2\sigma^2
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Intuitivement, comment fonctionne le bootstrap sauvage?
J'essaie de comprendre l'intuition derrière le bootstrap sauvage. Que fait-il réellement? Je dois être capable de comprendre ce qu'il essaie de faire par rapport à une régression conventionnelle. Mes données ont une hétéroscédasticité et la méthode que j'utilise fait 5000 réplications. Comment génère-t-il 5000 données supplémentaires?
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