Statistiques et Big Data distributions

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Y a-t-il une distance de probabilité qui préserve toutes les propriétés d'une métrique?

En étudiant la distance de Kullback – Leibler, il y a deux choses que nous apprenons très rapidement, c'est qu'elle ne respecte ni l'inégalité du triangle ni la symétrie, propriétés requises d'une métrique. Ma question est de savoir s'il existe une métrique de fonctions de densité de probabilité qui remplit …

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Quelle est la fonction de densité de probabilité d'entropie maximale pour une variable continue positive de moyenne et d'écart type donnés?

Quelle est la distribution d'entropie maximale pour une variable continue positive, compte tenu de ses premier et deuxième moments? Par exemple, une distribution gaussienne est la distribution d'entropie maximale pour une variable non bornée, compte tenu de sa moyenne et de l'écart-type, et une distribution Gamma est la distribution d'entropie …

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Équivalent boxplot pour les distributions à queue lourde?

Pour les données distribuées approximativement normalement, les boîtes à moustaches sont un excellent moyen de visualiser rapidement la médiane et la répartition des données, ainsi que la présence de valeurs aberrantes. Cependant, pour les distributions plus lourdes, de nombreux points sont indiqués comme des valeurs aberrantes, car les valeurs aberrantes …

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Var (X) est connu, comment calculer Var (1 / X)?

Si je n'ai que , comment puis-je calculer ?V a r (X)Var(X)\mathrm{Var}(X)V a r ( 1X)Var(1X)\mathrm{Var}(\frac{1}{X}) Je ne dispose pas d' informations sur la distribution de , donc je ne peux pas utiliser la transformation, ou toute autre méthode utilisant la distribution de probabilité de .XXXXXX

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Le centrage est-il nécessaire lors de l'amorçage de la moyenne de l'échantillon?

En lisant comment approximer la distribution de la moyenne de l'échantillon, je suis tombé sur la méthode de bootstrap non paramétrique. Apparemment, on peut approximer la distribution de X¯n−μX¯n−μ\bar{X}_n-\mu par la distribution de , où désigne la moyenne de l'échantillon de l'échantillon bootstrap.X¯∗n−X¯nX¯n∗−X¯n\bar{X}_n^*-\bar{X}_nX¯∗nX¯n∗\bar{X}_n^* Ma question est alors: ai-je besoin du …

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Dériver la négentropie. Être coincé

Donc, cette question est quelque peu impliquée, mais j'ai soigneusement essayé de la rendre aussi simple que possible. Objectif: Bref, il y a une dérivation de la néguentropie qui n'implique pas de cumulants d'ordre supérieur, et j'essaie de comprendre comment elle a été dérivée. Contexte: (je comprends tout cela) J'étudie …

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Estimation des pourcentages comme variable dépendante dans la régression

J'ai les pourcentages de classement des étudiants dans 38 examens comme variable dépendante dans mon étude. Un pourcentage de classement est calculé par (rang / nombre d'élèves dans un examen). Cette variable dépendante a une distribution presque uniforme et je veux estimer les effets de certaines variables sur la variable …

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Comment tester si un échantillon de données correspond à la famille de distribution Gamma?

J'ai un échantillon de données qui a été généré à partir d'une variable aléatoire continue X. Et à partir de l'histogramme que je dessine en utilisant R, je suppose que peut-être la distribution de X obéit à une certaine distribution Gamma. Mais je ne connais pas les paramètres exacts de …

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Besoin d'aide pour identifier une distribution par son histogramme

J'ai la population d'échantillon des maxima d'amplitude enregistrés d'un certain signal. La population est d'environ 15 millions d'échantillons. J'ai produit un histogramme de la population, mais je ne peux pas deviner la distribution avec un tel histogramme. EDIT1: le fichier contenant les valeurs brutes des échantillons est ici: données brutes …

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LARS vs descente coordonnée pour le lasso

Quels sont les avantages et les inconvénients de l'utilisation de LARS [1] par rapport à l'utilisation de la descente de coordonnées pour ajuster la régression linéaire régularisée L1? Je m'intéresse principalement aux aspects de performance (mes problèmes ont tendance à avoir Ndes centaines de milliers et p<20). Cependant, toute autre …

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Comparaison des queues de deux distributions d'échantillons

J'ai deux ensembles de données qui sont à peu près centrés sur zéro, mais je soupçonne qu'ils ont des queues différentes. Je connais quelques tests pour comparer la distribution à une distribution normale, mais je voudrais comparer directement les deux distributions. Existe-t-il un test simple pour comparer le gras de …

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Vous testez deux échantillons indépendants pour le nul du même biais?

Quels tests sont disponibles pour tester deux échantillons indépendants pour l'hypothèse nulle qu'ils proviennent de populations avec le même biais? Il existe un test classique à 1 échantillon pour savoir si le biais est égal à un nombre fixe (le test implique le 6ème moment de l'échantillon!); y a-t-il une …

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Pourquoi ecdf utilise-t-il une fonction pas à pas et non une interpolation linéaire?

Les fonctions CDF empiriques sont généralement estimées par une fonction de pas. Y a-t-il une raison pour laquelle cela se fait de cette manière et non en utilisant une interpolation linéaire? La fonction pas a-t-elle des propriétés théoriques intéressantes qui nous font la préférer? Voici un exemple des deux: ecdf2 …

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Package GBM vs Caret utilisant GBM

J'ai ajusté le modèle à l'aide caret, mais j'ai ensuite réexécuté le modèle à l'aide du gbmpackage. Je crois comprendre que le caretpackage utilise gbmet que la sortie doit être la même. Cependant, un simple test rapide utilisant data(iris)montre une différence dans le modèle d'environ 5% en utilisant RMSE et …

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La normalité conjointe est-elle une condition nécessaire pour que la somme des variables aléatoires normales soit normale?

Dans les commentaires qui suivent ma réponse à une question connexe, les utilisateurs ssdecontrol et Glen_b ont demandé si la normalité conjointe de et était nécessaire pour affirmer la normalité de la somme ? Bien entendu, le fait que la normalité commune soit suffisante est bien connu. Cette question supplémentaire …

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