Statistiques et Big Data mode

3

Comment trouver des pics dans un jeu de données?

Si j'ai un ensemble de données qui produit un graphique tel que celui-ci, comment pourrais-je déterminer par un algorithme les valeurs x des pics affichés (dans ce cas, trois d'entre elles):

47 data-visualization mode

4

Le mode mean = implique-t-il une distribution symétrique?

Je sais que cette question a été posée avec le cas moyenne = médiane, mais je n'ai rien trouvé en rapport avec le mode moyenne =. Si le mode est égal à la moyenne, puis-je toujours conclure qu'il s'agit d'une distribution symétrique? Serai-je obligé de connaître également la médiane de …

30 distributions mean skewness mode symmetry

4

Valeur attendue vs valeur la plus probable (mode)

La valeur attendue d'une distribution f(x)f(x)f(x) est la moyenne, c'est-à-dire la valeur moyenne pondérée E[x]=∫+∞−∞xf(x)dxE[x]=∫−∞+∞xf(x)dxE[x]=\int_{-\infty}^{+\infty} x \, \, f(x) dx La valeur la plus probable est le mode, c'est-à-dire la valeur la plus probable. Cependant, nous attendons-nous à voir nombreuses fois? Citant d' ici :E[x]E[x]E[x] Si les résultats ne sont …

15 probability distributions chi-squared expected-value mode

3

Comment trouver le mode d'une fonction de densité de probabilité?

Inspiré par mon autre question , j'aimerais savoir comment trouver le mode d'une fonction de densité de probabilité (PDF) d'une fonction ?f(x)f(x)f(x) Existe-t-il une procédure de "livre de cuisine" pour cela? Apparemment, cette tâche est beaucoup plus difficile qu'il n'y paraît au début.

14 pdf function mode shortest-half

3

Estimation efficace du point de vue informatique du mode multivarié

Version courte: Quelle est la méthode la plus efficace sur le plan informatique pour estimer le mode d'un ensemble de données multidimensionnelles, échantillonné à partir d'une distribution continue? Version longue: j'ai un ensemble de données dont j'ai besoin pour estimer le mode. Le mode ne coïncide pas avec la moyenne …

14 estimation multivariate-analysis continuous-data mode

4

Pourquoi toutes les distributions connues sont-elles unimodales?

Je ne connais aucune distribution multimodale. Pourquoi toutes les distributions connues sont-elles unimodales? Y a-t-il une distribution "célèbre" qui a plus d'un mode? Bien sûr, les mélanges de distributions sont souvent multimodaux, mais j'aimerais savoir s'il existe des distributions "non-mélange" qui ont plus d'un mode.

13 distributions mode

2

Fiabilité du mode à partir d'un échantillon MCMC

Dans son livre Doing Bayesian Data Analysis, John Kruschke déclare qu'en utilisant JAGS de R ... l'estimation du mode à partir d'un échantillon MCMC peut être plutôt instable car l'estimation est basée sur un algorithme de lissage qui peut être sensible aux bosses et ondulations aléatoires dans l'échantillon MCMC. ( …

12 bayesian mcmc mode

3

Calcul du mode des données échantillonnées à partir d'une distribution continue

Quelles sont les meilleures méthodes pour ajuster le «mode» des données échantillonnées à partir d'une distribution continue? Étant donné que le mode est techniquement indéfini (non?) Pour une distribution continue, je me demande vraiment `` comment trouvez-vous la valeur la plus courante ''? Si vous supposez que la distribution parente …

12 distributions fitting mode

1

Test exact de Fisher et distribution hypergéométrique

Je voulais mieux comprendre le test exact du pêcheur, j'ai donc imaginé l'exemple de jouet suivant, où f et m correspond à l'homme et à la femme, et n et y correspond à la "consommation de soda" comme ceci: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Évidemment, …

12 fishers-exact hypergeometric clustering supervised-learning modeling econometrics r regression residuals heteroscedasticity independence distributions self-study matlab libsvm self-study conditional-probability conditional-expectation hypothesis-testing self-study multiple-comparisons mode statistical-significance chi-squared multiple-comparisons maximum-likelihood poisson-process optimization uncertainty genetic-algorithms bayesian model-selection overfitting maximum-likelihood optimization approximation r prediction model-evaluation r machine-learning survival neural-networks cox-model machine-learning bayesian bayesian-network hierarchical-bayesian pooling

3

Contre-exemples où la médiane est en dehors [Mode-Mean]

Cet article est au-dessus de ma ligue mais il parle d'un sujet qui m'intéresse, la relation entre la moyenne, le mode et la médiane. Ça dit : Il est largement admis que la médiane d'une distribution unimodale se situe «habituellement» entre la moyenne et le mode. Cependant, ceci n'est pas …

11 mean median mode

1

Calcul des intervalles de confiance pour le mode?

Je recherche des références sur le calcul des intervalles de confiance pour le mode (en général). Le bootstrap peut sembler être le premier choix naturel, mais comme discuté par Romano (1988), le bootstrap standard échoue pour le mode et il ne fournit aucune solution simple. Quelque chose a-t-il changé depuis …

11 confidence-interval bootstrap kernel-smoothing mode

5

Explication de la moyenne, de la médiane et du mode en termes de Layman

Comment expliqueriez-vous le concept de moyenne, médiane et mode d'une liste de nombres et pourquoi ils sont importants pour quelqu'un qui n'a que des compétences arithmétiques de base? Ne mentionnons pas l'asymétrie, le CLT, la tendance centrale, leurs propriétés statistiques, etc. J'ai expliqué à quelqu'un que le moyen n'est qu'un …

10 mean descriptive-statistics median mode

4

Étant donné une chaîne 10MC MCMC, comment puis-je déterminer son ou ses modes postérieurs dans R?

Question: Avec une chaîne MCMC à 10 dimensions, disons que je suis prêt à vous remettre une matrice des tirages: 100 000 itérations (lignes) par 10 paramètres (colonnes), comment identifier au mieux les modes postérieurs? Je suis particulièrement préoccupé par plusieurs modes. Contexte:Je me considère comme un statisticien averti en …

10 r bayesian mcmc k-nearest-neighbour mode

4

Comment effectuer plusieurs tests chi carré post-hoc sur une table 2 X 3?

Mon ensemble de données comprend la mortalité totale ou la survie d'un organisme sur trois types de sites: côtier, médian et extracôtier. Les nombres dans le tableau ci-dessous représentent le nombre de sites. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 Je voudrais savoir si …

9 logistic multiple-comparisons chi-squared r text-mining clustering classification feature-selection unsupervised-learning time-series references mode hypothesis-testing confidence-interval bootstrap normal-distribution order-statistics correlation statistical-significance spss bayesian beta-binomial

3

Pourquoi les GLM prédisent la moyenne et non le mode?

Pourquoi un GLM prédit-il la moyenne et non le mode d'un signal? Cela ne contredit-il pas le fondement même du GLM, c'est-à-dire le maximum de vraisemblance? Les équations à résoudre pour les paramètres du modèle dans un GLM sont basées sur la maximisation de la vraisemblance comme décrit par la …

8 generalized-linear-model maximum-likelihood mean mode

Questions marquées «mode»