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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Quelles sont les branches des statistiques?
En mathématiques, il existe des branches telles que l'algèbre, l'analyse, la topologie, etc. Dans l'apprentissage automatique, il y a l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. Dans chacune de ces branches, il existe des branches plus fines qui divisent davantage les méthodes. J'ai du mal à établir un parallèle avec …
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Quel est l'analyse des séries temporelles?
Quel est l'analyse des séries temporelles? Il existe de nombreuses autres méthodes statistiques, telles que la régression et l'apprentissage automatique, qui ont des cas d'utilisation évidents: la régression peut fournir des informations sur la relation entre deux variables, tandis que l'apprentissage automatique est idéal pour la prédiction. Mais en attendant, …
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Distinguer deux groupes en statistiques et en machine learning: test d'hypothèse vs classification vs clustering
Supposons que j'ai deux groupes de données, étiquetés A et B (contenant chacun par exemple 200 échantillons et 1 fonction), et je veux savoir s'ils sont différents. Je pourrais: a) effectuer un test statistique (par exemple un test t) pour voir s'ils sont statistiquement différents. b) utiliser l'apprentissage automatique supervisé …
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Comment gérer les données hiérarchiques / imbriquées dans l'apprentissage automatique
Je vais expliquer mon problème avec un exemple. Supposons que vous souhaitiez prédire le revenu d'un individu en fonction de certains attributs: {âge, sexe, pays, région, ville}. Vous avez un ensemble de données de formation comme ça train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
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Une méta-analyse d'études qui ne sont pas toutes «statistiquement significatives» peut-elle conduire à une conclusion «significative»?
Une méta-analyse comprend un tas d'études, qui ont toutes rapporté une valeur P supérieure à 0,05. Est-il possible que la méta-analyse globale rapporte une valeur P inférieure à 0,05? Dans quelles circonstances? (Je suis presque sûr que la réponse est oui, mais j'aimerais une référence ou une explication.)
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