Questions marquées «computational-statistics»

Désigne l'interface des statistiques et de l'informatique; l'utilisation d'algorithmes et de logiciels à des fins statistiques.

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Quel algorithme devrais-je utiliser pour détecter des anomalies sur des séries chronologiques?
Contexte Je travaille dans le centre d'opérations réseau, nous surveillons les systèmes informatiques et leurs performances. L'un des indicateurs clés à surveiller est le nombre de visiteurs \ clients actuellement connectés à nos serveurs. Pour le rendre visible, nous (l'équipe d'opérations) collectons des métriques telles que des données de séries …
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Excel comme un atelier de statistiques
Il semble que beaucoup de personnes (y compris moi-même) aiment effectuer une analyse exploratoire de données dans Excel. Certaines limitations, telles que le nombre de lignes autorisées dans une feuille de calcul, sont pénibles, mais dans la plupart des cas, il n’est pas impossible d’utiliser Excel pour jouer avec les …
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Concept statistique pour expliquer pourquoi vous êtes moins susceptible de retourner le même nombre de têtes que de queues, à mesure que le nombre de retournements augmente?
Je travaille sur l'apprentissage des probabilités et des statistiques en lisant quelques livres et en écrivant du code, et en simulant des lancers de pièces, j'ai remarqué quelque chose qui m'a semblé légèrement contraire à l'intuition naïve. Si vous lancez une pièce juste fois, le rapport des têtes aux queues …
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Quelles sont les valeurs correctes pour la précision et le rappel dans les cas de bord?
La précision est définie comme: p = true positives / (true positives + false positives) Est - il exact que, true positiveset false positivesapproche 0, la précision approche 1? Même question pour rappel: r = true positives / (true positives + false negatives) J'implémente actuellement un test statistique où j'ai …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
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Comment ajuster une distribution discrète pour compter des données?
J'ai l'histogramme suivant des données de comptage. Et je voudrais y adapter une distribution discrète. Je ne sais pas comment je dois procéder. Dois-je d'abord superposer une distribution discrète, disons distribution binomiale négative, sur l'histogramme afin d'obtenir les paramètres de la distribution discrète, puis d'exécuter un test de Kolmogorov-Smirnov pour …
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Quelles sont les utilisations importantes de la génération de nombres aléatoires dans les statistiques de calcul?
Comment et pourquoi les générateurs de nombres aléatoires (RNG) sont-ils importants dans les statistiques de calcul? Je comprends que le caractère aléatoire est important lors du choix des échantillons pour de nombreux tests statistiques afin d'éviter tout biais vers l'une ou l'autre hypothèse, mais y a-t-il d'autres domaines des statistiques …
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Comment la descente de gradient stochastique pourrait-elle gagner du temps par rapport à la descente de gradient standard?
La descente de gradient standard calculerait le gradient pour l'ensemble des données d'apprentissage. for i in range(nb_epochs): params_grad = evaluate_gradient(loss_function, data, params) params = params - learning_rate * params_grad Pour un nombre prédéfini d'époques, nous calculons d'abord le vecteur de gradient weights_grad de la fonction de perte pour l'ensemble de …
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Quels livres donnent un aperçu des statistiques de calcul applicables à l'informatique?
En tant qu'ingénieur logiciel, je m'intéresse à des sujets tels que les algorithmes statistiques, l'exploration de données, l'apprentissage automatique, les réseaux bayésiens, les algorithmes de classification, les réseaux de neurones, les chaînes de Markov, les méthodes de Monte Carlo et la génération de nombres aléatoires. Personnellement, je n'ai pas eu …
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Quelle méthode de comparaison multiple utiliser pour un modèle lmer: lsmeans ou glht?
J'analyse un ensemble de données à l'aide d'un modèle à effets mixtes avec un effet fixe (condition) et deux effets aléatoires (participant en raison de la conception et de la paire du sujet). Le modèle a été généré avec le lme4package: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Ensuite, j'ai effectué un test de rapport de …
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