Statistiques et Big Data

27

Existe-t-il des manuels de statistiques gratuits?

119 teaching references

5

Quelle est la différence entre normalisation et normalisation?

Au travail, nous en discutions, mon patron n’ayant jamais entendu parler de la normalisation. En algèbre linéaire, la normalisation semble faire référence à la division d'un vecteur par sa longueur. Et en statistique, la normalisation semble faire référence à la soustraction d’une moyenne puis à sa division par son SD. …

118 descriptive-statistics normalization standardization

8

La causalité implique-t-elle une corrélation?

La corrélation n'implique pas de causalité, car il pourrait y avoir de nombreuses explications à la corrélation. Mais la causalité implique-t-elle une corrélation? Intuitivement, je penserais que la présence de causalité signifie qu'il y a nécessairement une corrélation. Mais mon intuition ne m'a pas toujours bien servi en statistiques. La …

118 correlation causality

9

Quand est-il possible de supprimer l'interception dans un modèle de régression linéaire?

J'utilise des modèles de régression linéaire et me demande quelles sont les conditions pour supprimer le terme d'interception. En comparant les résultats de deux régressions différentes où l’une a l’interception et l’autre pas, je remarque que le de la fonction sans interception est beaucoup plus élevé. Y a-t-il certaines conditions …

118 regression linear-model r-squared intercept

9

Exemple numérique pour comprendre l'attente-maximisation

J'essaie de bien comprendre l'algorithme EM, de pouvoir l'implémenter et de l'utiliser. J'ai passé une journée entière à lire la théorie et un article dans lesquels EM est utilisé pour suivre un avion en utilisant les informations de position provenant d'un radar. Honnêtement, je ne pense pas comprendre parfaitement l’idée …

117 regression probability mathematical-statistics intuition expectation-maximization

21

Quelle est la différence entre probabilité et statistique?

Quelle est la différence entre probabilité et statistique et pourquoi sont-ils étudiés ensemble?

116 probability teaching mathematical-statistics

6

Pourquoi les valeurs p sont-elles uniformément distribuées sous l'hypothèse nulle?

Récemment, j'ai trouvé dans un article de Klammer et al. une déclaration indiquant que les valeurs-p doivent être uniformément distribuées. Je crois les auteurs, mais je ne comprends pas pourquoi. Klammer, AA, Park, CY et Stafford Noble, W. (2009) Étalonnage statistique de la fonction SEQUEST XCorr . Journal of Proteome …

115 p-value uniform

3

Comment les erreurs-types des coefficients sont-elles calculées dans une régression?

Pour ma propre compréhension, je suis intéressé par la réplication manuelle du calcul des erreurs types des coefficients estimés, car, par exemple, le résultat de la lm()fonction est fourni R, mais je n’ai pas pu le localiser. Quelle est la formule / mise en œuvre utilisée?

115 r regression standard-error lm

16

Si 900 personnes sur 1000 déclarent qu'une voiture est bleue, quelle est la probabilité qu'elle soit bleue?

Ceci est apparu initialement dans le cadre de certains travaux que nous effectuons sur un modèle de classification de texte naturel, mais je l’ai simplifié ... Peut-être trop. Vous avez une voiture bleue (par une mesure scientifique objective - elle est bleue). Vous le montrez à 1000 personnes. 900 disent …

114 probability

2

Dérivation des distributions conditionnelles d'une distribution normale multivariée

Nous avons un vecteur normal multivarié Y∼N(μ,Σ)Y∼N(μ,Σ){\boldsymbol Y} \sim \mathcal{N}(\boldsymbol\mu, \Sigma) . Envisagez de partitionner μμ\boldsymbol\mu et YY{\boldsymbol Y} en μ=[μ1μ2]μ=[μ1μ2]\boldsymbol\mu = \begin{bmatrix} \boldsymbol\mu_1 \\ \boldsymbol\mu_2 \end{bmatrix} Y=[y1y2]Y=[y1y2]{\boldsymbol Y}=\begin{bmatrix}{\boldsymbol y}_1 \\ {\boldsymbol y}_2 \end{bmatrix} avec une partition similaire de ΣΣ\Sigma en [Σ11Σ21Σ12Σ22][Σ11Σ12Σ21Σ22] \begin{bmatrix} \Sigma_{11} & \Sigma_{12}\\ \Sigma_{21} & \Sigma_{22} \end{bmatrix} …

114 normal-distribution conditional-probability

10

Quelle est la différence entre un réseau de neurones et un réseau de neurones profonds, et pourquoi les réseaux profonds fonctionnent-ils mieux?

Je n'ai pas vu la question posée précisément en ces termes, et c'est pourquoi je pose une nouvelle question. Ce qui m'intéresse, ce n'est pas la définition d'un réseau de neurones, mais la différence réelle avec un réseau de neurones profonds. Pour plus de contexte: je sais ce qu'est un …

114 neural-networks deep-learning

13

Quel est le problème avec la bande dessinée Frequentists vs. Bayesians de XKCD?

Cette bande dessinée xkcd (Frequentists vs. Bayesians) se moque d’un statisticien fréquentiste qui obtient un résultat manifestement faux. Cependant, il me semble que son raisonnement est en fait correct dans le sens où il suit la méthodologie fréquentiste standard. Donc ma question est "applique-t-il correctement la méthodologie fréquentiste?" Si non: …

113 bayesian frequentist

4

Corrélation de Pearson ou Spearman avec des données non normales

Je reçois assez souvent cette question dans le cadre de mon travail de consultant en statistiques et je pensais la poster ici. J'ai une réponse, qui est affichée ci-dessous, mais je tenais à entendre ce que les autres ont à dire. Question: Si vous avez deux variables qui ne sont …

113 correlation normality-assumption pearson-r spearman-rho

1

Comment inverser la PCA et reconstruire les variables originales à partir de plusieurs composantes principales?

L'analyse en composantes principales (ACP) peut être utilisée pour la réduction de la dimensionnalité. Une fois cette réduction de dimension effectuée, comment peut-on reconstruire approximativement les variables / entités d'origine à partir d'un petit nombre de composants principaux? Sinon, comment peut-on supprimer ou écarter plusieurs composants principaux des données? En …

113 pca dimensionality-reduction svd

19

Paradoxes statistiques les plus intéressants

Parce que je les trouve fascinantes, j'aimerais savoir ce que les gens de cette communauté considèrent comme le paradoxe statistique le plus intéressant et pourquoi.

112 paradox