Statistiques et Big Data methodology

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Lorsque vous utilisez l'analyse par grappes sur un ensemble de données pour regrouper des cas similaires, vous devez choisir parmi un grand nombre de méthodes de regroupement et de mesures de distance. Parfois, un choix peut influencer l’autre, mais il existe de nombreuses combinaisons de méthodes possibles. Quelqu'un at-il des …

73 clustering distance-functions methodology

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Quand utiliser le cadre Fisher et Neyman-Pearson?

J'ai beaucoup lu récemment sur les différences entre la méthode de test des hypothèses de Fisher et l'école de pensée Neyman-Pearson. Ma question est, en ignorant les objections philosophiques pour un moment; quand devrions-nous utiliser l'approche de Fisher en matière de modélisation statistique et quand devrions-nous utiliser la méthode de …

73 hypothesis-testing p-value methodology

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Les plus célèbres statisticiens

Quels sont les statisticiens les plus importants et qu'est-ce qui les a rendus célèbres? (Répondez à un seul scientifique par réponse, s'il vous plaît.)

53 methodology history

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Détermination de la taille de l'échantillon nécessaire pour la méthode bootstrap / Méthode proposée

Je sais que c’est un sujet brûlant où personne ne peut vraiment donner une réponse simple. Néanmoins, je me demande si l'approche suivante ne pourrait pas être utile. La méthode bootstrap n'est utile que si votre échantillon suit plus ou moins (lire exactement) la même distribution que la population d'origine. …

33 bootstrap sample-size methodology

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Est-ce que Joel Spolsky "Hunting of the Snark" post valide l'analyse du contenu statistique?

Si vous avez lu les bulletins communautaires récemment, vous avez probablement vu The Hunting of the Snark, un article sur le blog officiel StackExchange de Joel Spolsky, PDG du réseau StackExchange. Il discute d'une analyse statistique réalisée sur un échantillon de commentaires SE pour évaluer leur «convivialité» du point de …

25 reliability agreement-statistics methodology

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Cinq principaux classificateurs à essayer en premier

Outre les caractéristiques évidentes du classificateur comme coût de calcul, types de données attendus des fonctionnalités / étiquettes et l'adéquation à certaines tailles et dimensions d'ensembles de données, quels sont les cinq premiers classificateurs (ou 10, 20?) à essayer en premier sur un nouvel ensemble de données dont on ne …

25 machine-learning classification methodology

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L'analyse de puissance a priori est-elle essentiellement inutile?

J'ai assisté à une réunion de la Society for Personality and Social Psychology la semaine dernière où j'ai vu un discours d'Uri Simonsohn avec la prémisse que l'utilisation d'une analyse de puissance a priori pour déterminer la taille de l'échantillon était essentiellement inutile parce que ses résultats sont si sensibles …

23 hypothesis-testing power-analysis effect-size power methodology

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Choisir la méthode de décomposition saisonnière

La désaisonnalisation est une étape cruciale du prétraitement des données pour de plus amples recherches. Le chercheur a cependant un certain nombre d'options pour la décomposition tendance-cycle-saisonnière. Les méthodes de décomposition saisonnières rivales les plus courantes (à en juger par le nombre de citations dans la littérature empirique) sont X-11 …

20 time-series data-transformation methodology seasonality

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Comment visualiser une fonction de densité 3D?

Quelle est la meilleure façon de visualiser graphiquement une fonction de densité 3D? Comme dans je voudrais visualiser ?z= fX, Y( x , y)z=fX,Y(x,y)z=f_{X,Y}(x,y) Pas nécessaire, mais le Rcode serait génial.

19 r data-visualization methodology

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Paradigmes bayésiens objectifs vs subjectifs

Quelle est la différence entre les paradigmes bayésiens objectifs et subjectifs? Quels objets ou procédures définissent-ils ou interprètent-ils différemment? Y a-t-il une différence dans leur choix de méthodes?

12 bayesian methodology

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Exemples de conséquences coûteuses d'une mauvaise utilisation des outils statistiques

Je soupçonne que la plupart des utilisateurs d'outils statistiques sont des utilisateurs auxiliaires (des gens qui ont peu ou pas de formation formelle en statistique). Il est très tentant pour les chercheurs et autres professionnels d'appliquer des méthodes statistiques à leurs données simplement parce qu'ils les ont vues «faites auparavant» …

12 dataset methodology

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Vaut-il la peine de publier sur le wiki arbitré StatProb.com? [fermé]

Fermé . Cette question est basée sur l'opinion . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin d'y répondre avec des faits et des citations en modifiant ce message . Fermé il y a 6 mois . Contexte J'ai lu à propos …

11 probability references methodology

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Quels sont les bons cadres pour la sélection des méthodes?

Je me suis penché sur les cadres théoriques pour la sélection des méthodes (note: pas la sélection des modèles) et j'ai trouvé très peu de travaux systématiques et motivés par des mathématiques. Par «sélection de méthode», j'entends un cadre permettant de distinguer la méthode appropriée (ou meilleure, optimale) en fonction …

11 machine-learning methodology theory

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Quels sont les critères et la prise de décision pour la non-linéarité dans les modèles statistiques?

J'espère que la question générale suivante aura un sens. Veuillez garder à l'esprit qu'aux fins de cette question particulière, je ne suis pas intéressé par les raisons théoriques (domaine) d'introduire la non-linéarité. Par conséquent, je formulerai la question complète comme suit: Qu'est-ce qu'un cadre logique ( critères et, si possible, …

10 nonlinear-regression methodology nonlinear regression-strategies

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Est-il acceptable de monter d'abord un modèle bayésien, puis de commencer à affaiblir les prieurs?

Lorsque vous effectuez des statistiques fréquentistes, il y a une longue liste de gros no-no, comme regarder les résultats des tests statistiques avant de décider de collecter plus de données. Je me demande généralement s'il existe une liste similaire de non-no pour les méthodologies impliquées dans les statistiques bayésiennes, et …

10 bayesian methodology

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