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

1
Estimation des paramètres de RV à somme stable via des estimateurs L
L'une des utilisations supposées des estimateurs L est la capacité d'estimer «de manière robuste» les paramètres d'une variable aléatoire tirée d'une classe donnée. L'un des inconvénients de l'utilisation de distributions stables de Levyαα\alpha est qu'il est difficile d'estimer les paramètres étant donné un échantillon d'observations tirées de la classe. Y …
10
Conférences d'exploration de données? [fermé]
Fermé . Cette question est basée sur l'opinion . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin d'y répondre avec des faits et des citations en modifiant ce message . Fermé il y a 6 mois . Quelles sont les conférences annuelles …
4
FA: Choix de la matrice de rotation, basée sur des «critères de structure simples»
L'une des questions les plus importantes dans l'utilisation de l'analyse factorielle est son interprétation. L'analyse factorielle utilise souvent la rotation des facteurs pour améliorer son interprétation. Après une rotation satisfaisante, la matrice des facteurs de chargement pivotée L » aura la même capacité à représenter la matrice de corrélation et …
1
Sur les tests aberrants univariés (ou: Dixon Q contre Grubbs)
Dans (la plupart) de la littérature en chimie analytique, le test standard pour détecter les valeurs aberrantes dans les données univariées (par exemple une séquence de mesures de certains paramètres) est le test Q de Dixon. Invariablement, toutes les procédures répertoriées dans les manuels vous permettent de calculer une certaine …
2
Validation croisée en très haute dimension (pour sélectionner le nombre de variables utilisées en classification très haute dimension)
Ma question porte sur la validation croisée lorsqu'il y a beaucoup plus de variables que d'observations. Pour fixer les idées, je propose de me limiter au cadre de classification en très haute dimension (plus de fonctionnalités que d'observation). Problème: Supposons que pour chaque variable vous avez une mesure d'importance que …
En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.