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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La valeur absolue d'une série stationnaire est-elle également stationnaire?
Je sais que les transformations linéaires des séries temporelles résultant de processus (faiblement) stationnaires sont également stationnaires. Est-ce vrai, cependant, pour une transformation d'une série en prenant également la valeur absolue de chaque élément? En d'autres termes, si est stationnaire, alors stationnaire?{xi,i∈N}{Xje,je∈N}\{x_i,i\in\mathbb{N}\}{|xi|,i∈N}{|Xje|,je∈N}\{|x_i|,i\in\mathbb{N}\}
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Fonction logistique avec une pente mais sans asymptotes?
La fonction logistique a une plage de sortie de 0 à 1 et la pente asymptotique est nulle des deux côtés. Qu'est-ce qu'une alternative à une fonction logistique qui ne s'aplatit pas complètement à ses extrémités? Dont les pentes asymptotiques approchent de zéro mais pas de zéro et la plage …
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Quel est le but de l'utilisation d'un arbre de décision?
Je ne comprends pas quel est le but de l'arbre de décision? Pour moi, c'est une série de si-sinon. Pourquoi est-ce que je n'utilise pas simplement if-else au lieu d'utiliser un arbre de décision? Est-ce parce que cela diminue la complexité de mon code? Je suis toujours épargné par le …
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Attente conditionnelle d'une variable aléatoire uniforme compte tenu des statistiques d'ordre
Supposons que X =(X1,...,Xn)(X1,...,Xn)(X_1, ..., X_n) ~ U(θ,2θ)U(θ,2θ)U(\theta, 2\theta), où θ∈R+θ∈R+\theta \in \Bbb{R}^+. Comment calcule-t-on l'espérance conditionnelle de E[X1|X(1),X(n)]E[X1|X(1),X(n)]E[X_1|X_{(1)},X_{(n)}], où X(1)X(1)X_{(1)} et X(n)X(n)X_{(n)} sont les statistiques de commande les plus petites et les plus importantes respectivement? Ma première pensée serait que, puisque les statistiques de commande limitent la plage, il …
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Quand et impliquent-ils ?
La question: Xn→dXXn→dXX_n\stackrel{d}{\rightarrow}X etYn→dY⟹?Xn+Yn→dX+YYn→dY⟹?Xn+Yn→dX+YY_n\stackrel{d}{\rightarrow}Y \stackrel{?}{\implies} X_n+Y_n\stackrel{d}{\rightarrow}X+Y Je sais que cela ne tient pas en général; Le théorème de Slutsky ne s'applique que lorsqu'une ou les deux convergences sont probables. Cependant, y at - il des cas où il ne cale? Par exemple, si les séquences et sont indépendantes.XnXnX_nYnYnY_n
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Dans la régression multiple, pourquoi les interactions sont-elles modélisées comme des produits, et pas autre chose, des prédicteurs?
Envisagez une régression linéaire multiple. Cette question peut être d'une simplicité trompeuse, mais j'essaie de comprendre intuitivement pourquoi, disons que si j'ai des prédicteurs X1 et X2, les interactions entre ces prédicteurs peuvent être correctement capturées par X1 * X2. Je sais que les termes d'interaction sont modélisés comme des …
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Que sont les «fringeliers»?
J'ai récemment reçu un commentaire d'un examinateur à partir d'une soumission de journal qui m'a demandé de rapporter comment j'ai traité les valeurs aberrantes et les fringeliers . Je n'avais pas entendu parler du terme "fringeliers" et quand j'ai googlé, il y avait quelques articles, mais pas de définition concise. …
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