Statistiques et Big Data

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Utilisation du score de propension dans une étude cas-témoins

La théorie du score de propension (PS) suggère qu'il ne devrait être utilisé que pour l'étude de cohorte car PS correspond aux groupes "traités / exposés" aux groupes "non traités / non exposés". Cependant, les cas et les témoins sont les résultats (et non les expositions) d'une étude cas-témoins. Quels …

8 epidemiology propensity-scores

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Quelles sont les principales différences entre les analyses taxométriques (par exemple, MAXCOV, MAXEIG) et les analyses de classe latente?

Des recherches récentes ont tenté de déterminer si certaines constructions psychologiques sont de dimension latente ou taxoniques (c'est-à-dire, y compris les taxons ou les classes). Par exemple, les chercheurs pourraient être intéressés à découvrir s'il existe une certaine «classe» de personnes qui sont plus susceptibles de développer une douleur chronique …

8 clustering latent-variable psychology latent-class model-based-clustering

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Bootstrap vs intégration numérique

Ma compréhension de l'approche bootstrap est basée sur le cadre de Wasserman (presque mot pour mot): Soit une statistique ( est l'échantillon iid tiré de la distribution ). Supposons que nous voulons estimer - la variance de donné .Tn=g(X1,...,Xn)Tn=g(X1,...,Xn)T_n = g(X_1, ..., X_n)XiXiX_iFFFVF(Tn)VF(Tn)V_F(T_n)TnTnT_nFFF L'approche bootstrap suit ces deux étapes: Estimer …

8 bootstrap computational-statistics

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Lecture recommandée pour comprendre quand le bootstrap échouera?

Il est connu que le bootstrap peut échouer. J'ai lu dans la section 6 de Bickel et Freedman (1981) que le bootstrap échoue lorsque vous voulez l'utiliser pour évaluer le MLE pour estimer le paramètre d'une distribution uniforme continue. J'ai lu la section 7.4 du livre d'Efron et Tibshirani, mais …

8 bootstrap references

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Comment est

Je suis tout nouveau en statistiques et j'étudie les mathématiques derrière les tests fractionnés (A / B et multivariés). J'ai appris à calculerχ2χ2\chi^2avec des données de test données, et je comprends comment traduire cela en probabilité via une table, mais j'aimerais pouvoir calculer la probabilité moi-même. J'ai lu quelques explications …

8 chi-squared p-value

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Sélection a priori des poids de classe SVM

Je me souviens avoir vu / lu quelque part que pour les SVM multiclasses avec des données non équilibrées, il y avait un moyen de déterminer les poids de classe à partir des données de formation (plutôt que la validation X). Quelqu'un sait-il quelle est la méthode ou de quel …

8 machine-learning svm unbalanced-classes

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Différence entre le test G et le test t et laquelle devrait être utilisée pour les tests A / B?

Le G-Test est un moyen d'obtenir des estimations rapides d'une distribution chi au carré, et est recommandé par l'auteur de ce tutoriel de test A / B bien connu . Cet outil suppose une distribution normale et utilise la différence de moyens pour calculer la confiance. Quelle est la différence …

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Classificateurs de base pour augmenter

Les algorithmes de stimulation, tels que AdaBoost , combinent plusieurs classificateurs «faibles» pour former un seul classificateur plus fort. Bien qu'en théorie, le renforcement devrait être possible avec n'importe quel classificateur de base, en pratique, il semble que les classificateurs basés sur des arbres soient les plus courants. Pourquoi est-ce? …

8 machine-learning boosting ensemble

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Interprétation des coefficients pour la régression de Poisson

Je ne comprends pas comment interpréter le coefficient d'une régression de Poisson par rapport au coefficient d'une régression OLS. Supposons que j'ai des données de séries chronologiques, ma variable de gauche est le nombre de matchs gagnés par an et ma principale variable de droite est la valeur NASDAQ. Si …

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Introduction aux filtres Kalman

Quels sont les bons livres d'introduction sur les filtres Kalman? J'aime beaucoup d'exemples et de techniques pratiques, et moins de théorie.

8 references kalman-filter

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Est-il judicieux de mesurer le rappel dans les systèmes de recommandation?

Supposons que j'ai construit un système de recommandation qui (étant donné, par exemple, le classement des films ou celui de nombreux utilisateurs) produira une liste de 10 films recommandés pour chaque utilisateur à regarder. Imaginez que j'ai également un grand nombre d'articles de film, ainsi qu'un journal des notes des …

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Taux manquants et imputation multiple

Y a-t-il une limite qui est la moins acceptable lors de l'utilisation de l'imputation multiple (MI)? Par exemple, puis-je utiliser MI si les valeurs manquantes dans une variable représentent 20% des cas alors que d'autres variables ont des valeurs manquantes mais pas à un niveau aussi élevé?

8 missing-data data-imputation

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Transformation Box-Cox pour les modèles mixtes

Existe-t-il une méthode Box-Cox pour les modèles gaussiens linéaires à effets aléatoires?

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Un plan de mesures répété peut-il être de nature non temporelle?

Chaque fois que je lis sur les mesures répétées ou la conception intra-sujets dans différents livres et sur des pages Web, l'exemple qui est toujours évoqué est une sorte de conception de mesures longitudinales ou répétées (par exemple, les personnes sont mesurées sur la même échelle plusieurs fois dans la …

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Inférence bayésienne sur une somme de variables aléatoires à valeur réelle iid

Soit , , ..., iid RV avec une plage mais une distribution inconnue. (Je suis d'accord avec l'hypothèse que la distribution est continue, etc., si nécessaire.)X1X1X_1X2X2X_2XnXnX_n[0,1][0,1][0,1] Définissez .Sn=X1+⋯+XnSn=X1+⋯+XnS_n = X_1 + \cdots + X_n On me donne et je demande: que puis-je déduire, de manière bayésienne, à propos de ?SkSkS_kSnSnS_n …

8 bayesian inference