Questions marquées «mathematical-statistics»

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

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Quelle est la relation entre la distribution bêta et le modèle de régression logistique?
Ma question est: quelle est la relation mathématique entre la distribution bêta et les coefficients du modèle de régression logistique ? Pour illustrer: la fonction logistique (sigmoïde) est donnée par f(x)=11+exp(−x)f(x)=11+exp⁡(−x)f(x) = \frac{1}{1+\exp(-x)} et il est utilisé pour modéliser les probabilités dans le modèle de régression logistique. Soit un résultat …
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Pourquoi le supremum du pont brownien a-t-il la distribution de Kolmogorov – Smirnov?
La distribution de Kolmogorov – Smirnov est connue d'après le test de Kolmogorov – Smirnov . Mais c'est aussi la distribution du supremum du pont brownien. Comme c'est loin d'être évident (pour moi), je voudrais vous demander une explication intuitive de cette coïncidence. Les références sont également les bienvenues.
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Quelle est l'intuition derrière les échantillons échangeables sous l'hypothèse nulle?
Les tests de permutation (également appelés test de randomisation, test de re-randomisation ou test exact) sont très utiles et s'avèrent utiles lorsque l'hypothèse de distribution normale requise par exemple t-testn'est pas remplie et lorsque la transformation des valeurs par classement des un test non paramétrique comme Mann-Whitney-U-testcela entraînerait la perte …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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Le lemme de Neyman-Pearson peut-il s'appliquer au cas où le simple nul et l'alternative n'appartiennent pas à la même famille de distributions?
Le lemme de Neyman-Pearson peut-il s'appliquer au cas où un simple nul et une simple alternative n'appartiennent pas à la même famille de distributions? De sa preuve, je ne vois pas pourquoi il ne peut pas. Par exemple, lorsque le simple null est une distribution normale et l'alternative simple est …
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Pourquoi stabilisons-nous la variance?
Je suis tombé sur une transformation stabilisant la variance en lisant la méthode Kaggle Essay Eval . Ils utilisent une transformation de stabilisation de variance pour transformer les valeurs kappa avant de prendre leur moyenne, puis de les retransformer. Même après avoir lu le wiki sur les transformations de stabilisation …
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Quelques questions sur l'aléatoire statistique
De la statistique aléatoire de Wikipédia : Le hasard global et le hasard local sont différents. La plupart des conceptions philosophiques du caractère aléatoire sont globales, car elles sont basées sur l'idée que "à long terme", une séquence semble vraiment aléatoire, même si certaines sous-séquences ne semblent pas aléatoires. Dans …
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Qu'est-ce que l '«attente de probabilité maximale ciblée»?
J'essaie de comprendre certains articles de Mark van der Laan. Il est un statisticien théorique à Berkeley travaillant sur des problèmes qui se chevauchent de manière significative avec l'apprentissage automatique. Un problème pour moi (en plus des mathématiques approfondies) est qu'il finit souvent par décrire des approches d'apprentissage machine familières …
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Wolfram Mathworld fait-il une erreur en décrivant une distribution de probabilité discrète avec une fonction de densité de probabilité?
Habituellement, une distribution de probabilité sur des variables discrètes est décrite à l'aide d'une fonction de masse de probabilité (PMF): Lorsque nous travaillons avec des variables aléatoires continues, nous décrivons les distributions de probabilité en utilisant une fonction de densité de probabilité (PDF) plutôt qu'une fonction de masse de probabilité. …
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Exemples d'une statistique qui n'est pas indépendante de la distribution de l'échantillon?
Ceci est la définition de la statistique sur wikipedia Plus formellement, la théorie statistique définit une statistique comme une fonction d'un échantillon où la fonction elle-même est indépendante de la distribution de l'échantillon; c'est-à-dire que la fonction peut être indiquée avant la réalisation des données. Le terme statistique est utilisé …
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Si
Question Si sont IID, alors calculez , où .X1,⋯,Xn∼N(μ,1)X1,⋯,Xn∼N(μ,1)X_1,\cdots,X_n \sim \mathcal{N}(\mu, 1)E(X1∣T)E(X1∣T)\mathbb{E}\left( X_1 \mid T \right)T=∑iXiT=∑iXiT = \sum_i X_i Tentative : veuillez vérifier si les informations ci-dessous sont correctes. Disons que nous prenons la somme de ces attentes conditionnelles telles que Cela signifie que chaque puisque sont IID.∑iE(Xi∣T)=E(∑iXi∣T)=T.∑iE(Xi∣T)=E(∑iXi∣T)=T.\begin{align} \sum_i \mathbb{E}\left( …
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