Statistiques et Big Data intuition

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Pourquoi la distribution de Poisson est-elle choisie pour modéliser les processus d'arrivée dans les problèmes de la théorie de la file d'attente?

Lorsque nous considérons les scénarios de la théorie de la file d'attente où les individus arrivent à un nœud de service et font la queue, généralement un processus de Poisson est utilisé pour modéliser les heures d'arrivée. Ces scénarios surviennent dans les problèmes de routage réseau. J'apprécierais une explication intuitive …

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Comment expliqueriez-vous la fonction de génération de moment (MGF) en termes simples?

Qu'est-ce qu'une fonction de génération de moment (MGF)? Pouvez-vous l'expliquer en termes simples et avec un exemple simple et facile? Veuillez limiter autant que possible les notations mathématiques formelles.

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La distribution de Cauchy est-elle en quelque sorte une distribution «imprévisible»?

La distribution de Cauchy est-elle en quelque sorte une distribution "imprévisible"? J'ai essayé de faire cs <- function(n) { return(rcauchy(n,0,1)) } dans R pour une multitude de n valeurs et a remarqué qu'elles génèrent occasionnellement des valeurs assez imprévisibles. Comparez cela à par exemple as <- function(n) { return(rnorm(n,0,1)) } …

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Comprendre intuitivement pourquoi la distribution de Poisson est le cas limite de la distribution binomiale

Dans "Data Analysis" de DS Sivia, il y a une dérivation de la distribution de Poisson, à partir de la distribution binomiale. Ils soutiennent que la distribution de Poisson est le cas limite de la distribution binomiale lorsque , où est le nombre d'essais.M→∞M→∞M\rightarrow\inftyMMM Question 1: Comment comprendre intuitivement cet …

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Pour l'intuition, quels sont des exemples concrets de variables aléatoires non corrélées mais dépendantes?

Pour expliquer pourquoi non corrélé n'implique pas indépendant, il existe plusieurs exemples qui impliquent un tas de variables aléatoires, mais elles semblent toutes si abstraites: 1 2 3 4 . Cette réponse semble logique. Mon interprétation: Une variable aléatoire et son carré peuvent ne pas être corrélés (car apparemment, le …

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Explication intuitive de la stationnarité

Je luttais avec la stationnarité dans ma tête pendant un moment ... C'est comme ça que vous en pensez? Tous commentaires ou réflexions seront appréciés. Le processus stationnaire est celui qui génère des valeurs chronologiques telles que la moyenne de distribution et la variance sont maintenues constantes. Strictement parlant, ceci …

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Une explication intuitive pourquoi la procédure FDR de Benjamini-Hochberg fonctionne?

Existe-t-il un moyen simple d'expliquer pourquoi la procédure de Benjamini et Hochberg (1995) contrôle réellement le taux de fausses découvertes (FDR)? Cette procédure est si élégante et compacte et pourtant la preuve de pourquoi elle fonctionne sous indépendance (apparaissant en annexe de leur article de 1995 ) n'est pas très …

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Existe-t-il une caractérisation intuitive de la corrélation de distance?

J'ai regardé la page wikipedia pour la corrélation de distance où elle semble être caractérisée par la façon dont elle peut être calculée. Bien que je puisse faire les calculs, j'ai du mal à obtenir quelles mesures de corrélation de distance et pourquoi les calculs se présentent comme ils le …

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Compréhension intuitive de la différence entre cohérent et asymptotiquement non biaisé

J'essaie d'obtenir une compréhension intuitive et de ressentir la différence et la différence pratique entre le terme cohérent et asymptotiquement impartial. Je connais leurs définitions mathématiques / statistiques, mais je cherche quelque chose d'intuitif. Pour moi, en regardant leurs définitions individuelles, ils semblent presque être la même chose. Je réalise …

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Quelle est la différence entre la fonction de génération de moment et la fonction de génération de probabilité?

Je suis confus entre les deux termes «fonction de génération de probabilité» et «fonction de génération de moment». En quoi ces termes diffèrent-ils?

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Les chances simplifiées

J'ai de la difficulté à comprendre les cotes et je voudrais juste une explication de base pour les interpréter. J'ai trouvé divers articles liés aux cotes, mais la plupart d'entre eux sont plus complexes que ce que j'essaie de comprendre. Voici un exemple de la façon dont j'interprète les cotes: …

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Intuition pour les moments supérieurs dans les statistiques circulaires

Dans les statistiques circulaires, la valeur attendue d'une variable aléatoire avec des valeurs sur le cercle S est définie comme m 1 ( Z ) = ∫ S z P Z ( θ ) d θ (voir wikipedia ). Il s'agit d'une définition très naturelle, tout comme la définition de …

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Compréhension intuitive du théorème de Halmos-Savage

Le théorème de Halmos-Savage dit que pour un modèle statistique dominé ( Ω , A, P)(Ω,A,P)(\Omega, \mathscr A, \mathscr P) une statistique T: ( Ω , A, P) → ( Ω′, A′)T:(Ω,A,P)→(Ω′,A′)T: (\Omega, \mathscr A, \mathscr P)\to(\Omega', \mathscr A') est suffisante si (et seulement si) pour tout { P∈ P}{P∈P}\{P …

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Intuition pour des moments sur la moyenne d'une distribution?

Quelqu'un peut-il fournir une intuition sur la raison pour laquelle les moments supérieurs d'une distribution de probabilité pXpXp_X , comme les troisième et quatrième moments, correspondent respectivement à l'asymétrie et au kurtosis? Plus précisément, pourquoi l'écart par rapport à la moyenne élevée au troisième ou au quatrième pouvoir se traduit-il …

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Quelles sont les statistiques suffisantes et complètes?

J'ai du mal à comprendre des statistiques suffisantes et complètes? Soit une statistique suffisante.T= Σ xjeT=ΣXjeT=\Sigma x_i Si avec probabilité 1, pour une fonction g , alors c'est une statistique complète suffisante.E[ g( T) ] = 0E[g(T)]=0E[g(T)]=0ggg mais qu'est ce que ça veut dire? J'ai vu des exemples d'uniformes et …

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