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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Qu'est-ce qu'une erreur asymptotique?
Ng, AY et Jordan, MI (2001). Sur les classificateurs discriminants et génératifs: une comparaison de la régression logistique et des Bayes naïfs . Advances in Neural Information Processing Systems, 14 , pp. 841-8, MIT Press. Dans l'article ci-dessus, les auteurs ont mentionné "l'erreur asymptotique". Quelqu'un peut-il expliquer un peu cela? …
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Coefficient de corrélation pour une distribution uniforme sur une ellipse
Je lis actuellement un article qui prétend que le coefficient de corrélation pour une distribution uniforme à l' intérieur d'une ellipse fX,Y(x,y)={constant0if (x,y) inside the ellipseotherwisefX,Y(x,y)={constantif (x,y) inside the ellipse0otherwisef_{X,Y} (x,y) = \begin{cases}\text{constant} & \text{if} \ (x,y) \ \text{inside the ellipse} \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases} est donné par ρ …
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limite de
Je me demande de montrer que la limite: limx→∞xF¯¯¯¯(x)=0limx→∞xF¯(x)=0 \lim_{x \to \infty} x\overline{F}(x) =0 où est la fonction de distribution de queue, \ overline {F} (x) = 1 − F (x) , où F est la fonction de distribution cumulativeF¯¯¯¯=1−FF¯=1−F\overline{F} =1-FF¯¯¯¯(x)=1−F(x)F¯(x)=1−F(x)\overline{F}(x)=1−F(x)FFF Comme x→∞x→∞x \to \infty , F¯¯¯¯→0F¯→0\overline{F} \to 0 , …
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Intervalles de confiance pour ECDF
L'inégalité Dvoretzky – Kiefer – Wolfowitz est la suivante: Pr ( sup |F^n( x ) - F( x ) | > ϵ ) ≤ 2 exp( - 2 nϵ2)Pr(sup|F^n(x)−F(x)|>ϵ)≤2exp⁡(−2nϵ2)Pr(\text{sup}|\hat{F}_n(x)-F(x)|>\epsilon)\leq 2\exp(-2n\epsilon^2) , et il prédit à quel point une fonction de distribution déterminée empiriquement sera proche de la fonction de distribution …
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Régression bayésienne au singulier
Communauté SE, j'espère avoir un aperçu du problème suivant. Étant donné un modèle de régression linéaire simpleY=Xβ+ϵ , where Y∈RT,X∈RT×N.Y=Xβ+ϵ , where Y∈RT,X∈RT×N.Y=X\beta+\epsilon\text{ , where } Y\in\mathbb{R}^T,X\in\mathbb{R}^{T \times N}. Sous une fonction de vraisemblance gaussienne avec des termes d'erreur homoscédastiques, la distribution conditionnelle de la variable dépendante prend la forme …
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