Statistiques et Big Data probability

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Progiciel optimal pour l'analyse bayésienne

Je me demandais quel progiciel statistique de logiciels recommandez-vous pour effectuer l'inférence bayésienne. Par exemple, je sais que vous pouvez exécuter openBUGS ou winBUGS de manière autonome ou vous pouvez également les appeler à partir de R. Mais R a également plusieurs de ses propres packages (MCMCPack, BACCO) qui peuvent …

14 r probability bayesian inference bugs

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Fonction de génération de moment lié

Cette question découle de celle posée ici à propos d'une fonction de génération de moments liés (MGF). Supposons que XXX est une variable aléatoire bornée à moyenne nulle prenant des valeurs dans [−σ,σ][−σ,σ][-\sigma, \sigma] et que G(t)=E[etX]G(t)=E[etX]G(t) = E[e^{tX}] soit son MGF. D'un lié utilisé dans une preuve de l' …

14 probability probability-inequalities mgf

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Un logiciel (ou webapps) pour enseigner aux enfants des statistiques ou des probabilités?

Je voudrais (dans un avenir lointain) enseigner les statistiques aux enfants. D'ailleurs, je serais heureux de connaître des logiciels (évidemment je tends vers les logiciels libres), ou des webapps, qui sont utiles pour expliquer des idées statistiques / probabilistes aux enfants (ou aux adultes d'ailleurs). Cela peut être utilisé par …

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Caret glmnet vs cv.glmnet

Il semble y avoir beaucoup de confusion dans la comparaison de l'utilisation à l' glmnetintérieur caretpour rechercher un lambda optimal et à utiliser cv.glmnetpour faire la même tâche. De nombreuses questions ont été posées, par exemple: Modèle de classification train.glmnet vs cv.glmnet? Quelle est la bonne façon d'utiliser glmnet avec …

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GAM vs LOESS vs splines

Contexte : Je veux tracer une ligne dans un nuage de points qui n'apparaît pas paramétrique, donc j'utilise geom_smooth()in ggplotin R. Il retourne automatiquement geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to change …

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Sortie de prédiction de régression logistique

J'ai créé une régression logistique en utilisant le code suivant: full.model.f = lm(Ft_45 ~ ., LOG_D) base.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg) step(base.model.f, scope=list(upper=full.model.f, lower=~1), direction="forward", trace=FALSE) J'ai ensuite utilisé la sortie pour créer un modèle final: final.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg + IP_util_E2_m02_flg + AE_NumVisit1_flg + OP_NumVisit1_m01_flg + IP_TotLoS_m02 + …

14 r probability logistic

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Laquelle est la plus grande d'un groupe de variables aléatoires normalement distribuées?

J'ai des variables aléatoires X0, X1, … , XnX0,X1,…,XnX_0,X_1,\dots,X_n . a une distribution normale avec une moyenne et une variance . Les rvs sont normalement distribués avec la moyenne et la variance 1 . Tout est mutuellement indépendant. μ > 0 1 X 1 , … , X n 0X0X0X_0μ …

14 probability normal-distribution

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Théorème central limite versus loi des grands nombres

Le théorème central limite indique que la moyenne des variables iid, lorsque va à l'infini, devient normalement distribuée.NNN Cela soulève deux questions: Peut-on en déduire la loi des grands nombres? Si la loi des grands nombres dit que la moyenne d'un échantillon des valeurs d'une variable aléatoire est égale à …

14 probability central-limit-theorem law-of-large-numbers

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Comment calculer la probabilité associée à des scores Z absurdement élevés?

Les progiciels pour la détection de motifs de réseau peuvent renvoyer des scores Z extrêmement élevés (le plus élevé que j'ai vu est 600 000+, mais des scores Z de plus de 100 sont assez courants). Je prévois de montrer que ces scores Z sont faux. D'énormes scores Z correspondent …

14 probability normal-distribution p-value approximation z-statistic

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Estimation de la taille de la population à partir de la fréquence des doublons et uniques échantillonnés

Il existe un service Web où je peux demander des informations sur un élément aléatoire. Pour chaque demande, chaque article a une chance égale d'être retourné. Je peux continuer à demander des articles et enregistrer le nombre de doublons et uniques. Comment puis-je utiliser ces données pour estimer le nombre …

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Où est la bombe: comment estimer la probabilité, compte tenu des totaux des lignes et des colonnes?

Cette question est inspirée d'un mini-jeu de Pokemon Soulsilver: Imaginez qu'il y ait 15 bombes cachées sur cette zone 5x6 (EDIT: maximum 1 bombe / cellule): Maintenant, comment estimeriez-vous la probabilité de trouver une bombe sur un champ spécifique, compte tenu des totaux des lignes / colonnes? Si vous regardez …

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Combinaison linéaire de deux variables aléatoires normales multivariées dépendantes

Supposons que nous ayons deux vecteurs de variables aléatoires, les deux sont normaux, c'est-à-dire et Y ∼ N ( μ Y , Σ Y ) . Nous nous intéressons à la distribution de leur combinaison linéaire Z = A X + B Y + C , où A et B …

14 probability normal-distribution multinomial

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Comment dériver l'interprétation probabiliste de l'AUC?

Pourquoi l'aire sous la courbe ROC a-t-elle une probabilité qu'un classificateur classe une instance "positive" choisie au hasard (à partir des prédictions récupérées) plus élevée qu'une instance "positive" choisie au hasard (à partir de la classe positive d'origine)? Comment prouver mathématiquement cette affirmation en utilisant l'intégrale, en donnant les CDF …

14 probability roc auc

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Jensen Shannon Divergence contre Kullback-Leibler Divergence?

Je sais que KL Divergence n'est pas symétrique et ne peut pas être strictement considéré comme une métrique. Si oui, pourquoi est-il utilisé lorsque JS Divergence satisfait les propriétés requises pour une métrique? Y a-t-il des scénarios où la divergence KL peut être utilisée mais pas la divergence JS ou …

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Les probabilités sont-elles préservées sous la transformation de fonction?

Je pense que c'est un peu basique, mais disons que j'ai une variable aléatoire XXX , la probabilité la même que pour toute fonction continue à valeur réelle ?P(X≤a)P(X≤a)P(X \leq a)P(f(X)≤f(a))P(f(X)≤f(a))P(f(X) \leq f(a))fff

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