Statistiques et Big Data

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Livre sur les statistiques plus légères que les statistiques académiques

Noël approche et j'aimerais faire un cadeau sur le thème des statistiques. Le destinataire a acheté et aimé How Not to Be Wrong par Jordan Ellenberg (en passant, j'aime aussi ce livre). Il aimait aussi le signal et le bruit , même s'il trouvait cela un peu léger en mathématiques. …

8 references

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Quel est le nom de la distribution avec une densité de probabilité comme ?

Veuillez pardonner mon ignorance, quel est le nom de la distribution avec une densité de probabilité comme celle-ci? ou plus généralement ou where est une constante de normalisation.p ( x ) ∝11 +eX,x > 0,p(X)∝11+eX,X>0,p(x) \propto \frac{1}{1 + e^x},\quad x > 0\,,p ( x ) ∝11 + αeβX,x > 0,p(X)∝11+αeβX,X>0,p(x) …

8 probability distributions

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Identité intégrale du lemme contenue dans le papier infoGAN

J'ai rencontré un lemme dans le papier infoGAN . Je ne comprends pas la dérivation du lemme 5.1 dans l'addendum du document. Il se déroule comme suit (inclus en png): Je ne comprends pas la dernière étape. Pourquoi peut-on tirer dans l'intégrale la plus intérieure, en la transformant en ? …

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tester si une chaîne de Markov est égale à une chaîne théorique

J'ai une matrice de comptage de transitions empirique Q. J'ai une chaîne de Markov théorique de premier ordre P. Dites N est le nombre de transitions. Je voudrais tester si Q est compatible avec P. Est-il correct de trouver la matrice de transition de comptage théorique (N * P) calculant …

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Résolution de l'hétéroscédasticité dans le GLMM de Poisson

J'ai des données de collecte à long terme et j'aimerais tester si le nombre d'animaux collectés est influencé par les effets météorologiques. Mon modèle ressemble à ci-dessous: glmer(SumOfCatch ~ I(pc.act.1^2) +I(pc.act.2^2) + I(pc.may.1^2) + I(pc.may.2^2) + SampSize + as.factor(samp.prog) + (1|year/month), control=glmerControl(optimizer="bobyqa", optCtrl=list(maxfun=1e9,npt=5)), family="poisson", data=a2) Explication des variables utilisées: SumOfCatch: …

8 r poisson-distribution heteroscedasticity glmm

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CLT avec des variables aléatoires non intégrables

L'exercice 15.5.1 de la «théorie des probabilités: un cours complet» de Klenke se lit comme suit. Trouver une séquence de variables aléatoires réelles indépendantes avec pour tous les telle sorte que Je ne sais pas comment cela est possible si la moyenne n'est même pas définie dans ce cas. Tous …

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Une entreprise d'électronique produit des appareils qui fonctionnent correctement 95% du temps

Une entreprise d'électronique produit des appareils qui fonctionnent correctement 95% du temps. Les nouveaux appareils sont expédiés en boîtes de 400. La société veut garantir que k ou plusieurs appareils par boîte fonctionnent. Quel est le plus grand k pour qu'au moins 95% des boîtes répondent à la garantie? Tentative: …

8 self-study binomial central-limit-theorem

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Est

Est-ce que ? Et qu'en est-il de Je suis confus par les relations. Cela semble intuitivement être le cas. S'il est correct, comment puis-je le prouver mathématiquement. J'ai cherché sur ce site et ailleurs ...E[E(X|Y)|Z]=E[X|Y,Z]E[E(X|Y)|Z]=E[X|Y,Z]E[E(X|Y)|Z] =E[X|Y,Z]E[ E( X| Oui= y) | Z= z] = E[ X| Oui= y, Z= z]E[E(X|Y=y)|Z=z]=E[X|Y=y,Z=z]E[E(X|Y=y)|Z=z] …

8 conditional-expectation

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Chez les chenilles, le régime alimentaire est-il plus important que la taille dans la résistance aux prédateurs?

J'essaie de déterminer si les chenilles qui ont une alimentation naturelle (fleur de singe) sont plus résistantes aux prédateurs (fourmis) que les chenilles qui ont une alimentation artificielle (un mélange de germe de blé et de vitamines). J'ai fait une étude d'essai avec un petit échantillon (20 chenilles; 10 par …

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Quel est le problème avec cette résolution proposée pour le paradoxe de Saint-Pétersbourg?

Nous avons un jeu où votre paiement est de où est le nombre de fois que vous lancez une pièce pour atterrir sur des têtes (si votre premier lancer est une tête, alors ). Le paiement attendu est alors:2k2k2^kkkkk=1k=1k=1E=12(2)+14( 4 ) +18( 8 ) + . . .E=12(2)+14(4)+18(8)+...E = \frac{1}{2}(2) …

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Tester le modèle de régression logistique en utilisant la déviance résiduelle et les degrés de liberté

Je lisais cette page sur Princeton.edu . Ils effectuent une régression logistique (avec R). À un moment donné, ils calculent la probabilité d'obtenir une déviance résiduelle supérieure à celle qu'ils ont obtenue sur une avec des degrés de liberté égaux aux degrés de liberté du modèle. Copier-coller à partir de …

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La régression fonctionne-t-elle sur des données qui ne sont pas normalement distribuées?

J'essaie de voir si les variables x et y ensemble ou séparément affectent significativement Q_7 (dont l'histogramme est ci-dessus). J'ai exécuté un test de normalité Shapiro-Wilk et j'ai obtenu ce qui suit shapiro.test(Q_7) ## data: Q_7 ## W = 0.68439, p-value < 2.2e-16 Avec cette distribution, la régression suivante fonctionnera-t-elle? …

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Régression (non) linéaire à l'arbre de décision des feuilles

Est-il courant d'avoir une technique de régression différente aux feuilles d'un arbre de régression (par exemple la régression linéaire)? Je le cherche depuis une heure, mais je ne trouve que des implémentations qui ont une valeur constante aux feuilles des arbres. Y a-t-il une raison pour laquelle cela est / …

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Dans l'analyse du score de propension, quelles sont les options pour gérer les propensions très petites ou grandes?

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Je m'intéresse aux données d'observation dans lesquelles l'assignation de traitement peut être extrêmement bien expliquée. Par exemple, une régression logistique de P (A=1 | X) = ( 1 + exp( - ( Xβ) ))- 1P(A=1|X)=(1+exp⁡(−(Xβ)))−1\P(A =1 |X) = (1+ \exp(-(X\beta)))^{-1} wehre UNEAA affectation de traitement et des covariables XXX …

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Équation pour les facteurs d'inflation de la variance

Suite à une question posée précédemment, les facteurs d'inflation de la variance (VIF) peuvent être exprimés comme est la version mise à l'échelle de la longueur unitaire deVIFj=Var(b^j)σ2=[w′jwj−w′jW−j(W′−jW−j)−1W′−jwj]−1VIFj=Var(b^j)σ2=[wj′wj−wj′W−j(W−j′W−j)−1W−j′wj]−1 \textrm{VIF}_j = \frac{\textrm{Var}(\hat{b}_j)}{\sigma^2} = [\mathbf{w}_j^{\prime} \mathbf{w}_j - \mathbf{w}_j^{\prime} \mathbf{W}_{-j} (\mathbf{W}_{-j}^{\prime} \mathbf{W}_{-j})^{-1} \mathbf{W}_{-j}^{\prime} \mathbf{w}_j]^{-1} WW\mathbf{W}XX\mathbf{X} Quelqu'un peut-il me montrer comment aller d'ici à …

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