Questions marquées «mathematical-statistics»

Théorie mathématique des statistiques, concernée par les définitions formelles et les résultats généraux.

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Comment générer des matrices orthogonales uniformément aléatoires de déterminant positif?
J'ai probablement une question stupide à propos de laquelle, je dois l'avouer, je suis confus. Imaginez la génération répétée d' une matrice orthogonale (orthonormale) aléatoire uniformément distribuée d'une certaine taille . Parfois, la matrice générée a le déterminant et parfois elle a le déterminant . (Il n'y a que deux …

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Informations de Fisher observées en cours de transformation
D'après "In All Lik vraisemblance: modélisation statistique et inférence utilisant la vraisemblance" de Y. Pawitan, la probabilité d'une re-paramétrisation θ↦g(θ)=ψθ↦g(θ)=ψ\theta\mapsto g(\theta)=\psi est définie comme L∗(ψ)=max{θ:g(θ)=ψ}L(θ)L∗(ψ)=max{θ:g(θ)=ψ}L(θ) L^*(\psi)=\max_{\{\theta:g(\theta)=\psi\}} L(\theta) sorte que si ggg est un- à un, puis L∗(ψ)=L(g−1(ψ))L∗(ψ)=L(g−1(ψ))L^*(\psi)=L(g^{-1}(\psi)) (p. 45). J'essaie de montrer l'exercice 2.20 qui déclare que si θθ\theta est …

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Le binôme négatif n'est-il pas exprimable comme dans la famille exponentielle s'il y a 2 inconnues?
J'ai eu un devoir pour exprimer la distribution binomiale négative comme une famille exponentielle de distributions étant donné que le paramètre de dispersion était une constante connue. C'était assez facile, mais je me demandais pourquoi ils exigeraient que nous maintenions ce paramètre fixe. J'ai trouvé que je ne pouvais pas …


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Simuler la convergence des probabilités à une constante
Les résultats asymptotiques ne peuvent pas être prouvés par simulation informatique, car ce sont des déclarations impliquant le concept de l'infini. Mais nous devrions être capables de sentir que les choses marchent effectivement comme le dit la théorie. Considérons le résultat théorique limn→∞P(|Xn|>ϵ)=0,ϵ>0limn→∞P(|Xn|>ϵ)=0,ϵ>0\lim_{n\rightarrow\infty}P(|X_n|>\epsilon) = 0, \qquad \epsilon >0 où XnXnX_n …

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Quels sont les cours de mathématiques pures importants pour un doctorant en statistique prospective?
Je sais que l'algèbre linéaire et l'analyse (en particulier la théorie des mesures) sont importantes. Est-il utile de suivre des cours de deuxième cycle en analyse réelle et complexe? Dois-je suivre des cours d'algèbre abstraite au-delà des cours d'introduction, par exemple l'algèbre commutative et la géométrie algébrique?

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Fonction de génération de moment du produit intérieur de deux vecteurs aléatoires gaussiens
Quelqu'un peut-il suggérer comment je peux calculer la fonction de génération de moment du produit intérieur de deux vecteurs aléatoires gaussiens, chacun distribué comme , indépendamment l'un de l'autre? Y a-t-il un résultat standard disponible pour cela? Tout pointeur est très apprécié.N( 0 , σ2)N(0,σ2)\mathcal N(0,\sigma^2)



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Pourquoi la quantité de variance expliquée par mon 1er PC est-elle si proche de la corrélation moyenne par paire?
Quelle est la relation entre la ou les premières composantes principales et la corrélation moyenne dans la matrice de corrélation? Par exemple, dans une application empirique, j'observe que la corrélation moyenne est presque la même que le rapport de la variance de la première composante principale (première valeur propre) à …

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Comment comparer les événements observés aux événements attendus?
Supposons que j'ai un échantillon de fréquences de 4 événements possibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 et j'ai les probabilités attendues que mes événements se produisent: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Avec la somme des fréquences …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

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Comment puis-je prouver que les données de l'expérience suivent la distribution à queue lourde?
J'ai plusieurs résultats de test de délai de réponse du serveur. Selon notre analyse théorique, la distribution de retard (la fonction de distribution de probabilité du retard de réponse) devrait avoir un comportement de queue lourde. Mais comment pourrais-je prouver que le résultat du test suit la distribution à queue …


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Calculer la courbe ROC pour les données
Donc, j'ai 16 essais dans lesquels j'essaie d'authentifier une personne à partir d'un trait biométrique en utilisant Hamming Distance. Mon seuil est fixé à 3,5. Mes données sont ci-dessous et seul l'essai 1 est un vrai positif: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 …
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Les estimateurs efficaces sans biais dominent-ils stochastiquement par rapport aux autres estimateurs sans biais (médians)?
Description générale Un estimateur efficace (dont la variance d'échantillon est égale à la borne de Cramér – Rao) maximise-t-il la probabilité d'être proche du vrai paramètre ?θθ\theta Disons que nous comparons la différence ou la différence absolue entre l'estimation et le vrai paramètreΔ^=θ^−θΔ^=θ^−θ\hat\Delta = \hat \theta - \theta La distribution …

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