Statistiques et Big Data random-variable

1

Corrélation des variables aléatoires log-normales

Étant donné X1X1X_1 et X2X2X_2 variables aléatoires normales avec coefficient de corrélation ρρ\rho , comment puis-je trouver la corrélation entre les variables aléatoires lognormales suivantes Y1Y1Y_1 et Y2Y2Y_2 ? Y1=a1exp(μ1T+T−−√X1)Y1=a1exp⁡(μ1T+TX1)Y_1 = a_1 \exp(\mu_1 T + \sqrt{T}X_1) Y2=a2exp(μ2T+T−−√X2)Y2=a2exp⁡(μ2T+TX2)Y_2 = a_2 \exp(\mu_2 T + \sqrt{T}X_2) Maintenant, si et X 2 = σ …

16 correlation random-variable lognormal

2

Pour iid les variables aléatoires , , peut-il être uniforme [0,1]?

Existe-t-il une distribution pour deux variables aléatoires iid où la distribution conjointe de est uniforme sur le support [0,1]?X,YX,YX,YX−YX−YX-Y

15 distributions random-variable

1

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

4

Comment générer des données de séries chronologiques binaires auto-corrélées aléatoires?

Comment puis-je générer des séries temporelles binaires telles que: La probabilité moyenne d'observer 1 est spécifiée (disons 5%); Probabilité conditionnelle d'observer 1 au temps étant donné la valeur à t - 1 (disons 30% si t - 1tttt−1t−1t-1t−1t−1t-1 valeur était 1)?

15 time-series random-variable simulation random-generation

2

Les variables aléatoires et dépendantes?

Peut-on dire quelque chose sur la dépendance d'une variable aléatoire et d'une fonction d'une variable aléatoire? Par exemple, dépend-il de ?X2X2X^2XXX

15 probability random-variable

4

Comment générer des données catégoriques aléatoires?

Disons que j'ai une variable catégorielle qui peut prendre les valeurs A, B, C et D. Comment puis-je générer 10 000 points de données aléatoires et contrôler la fréquence de chacun? Par exemple: A = 10% B = 20% C = 65% D = 5% Des idées comment je peux …

15 random-variable

1

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 …

14 r caret glmnet machine-learning neural-networks maximum softmax probability distributions mathematical-statistics random-variable cdf statistical-significance variance expected-value ratio sample-size reliability tolerance-interval wilcoxon-signed-rank self-study variance sampling mean machine-learning svm libsvm self-study sampling ranks data-visualization histogram machine-learning classification normal-distribution mathematical-statistics maximum-likelihood mixture predictive-models prediction seasonality

3

Pourquoi , mais ?

Sur cette page centrale AP Variables aléatoires vs Variables algébriques , l'auteur, Peter Flanagan-Hyde établit une distinction entre les variables algébriques et aléatoires. Il dit en partie x+x=2xx+x=2xx + x = 2x , mais X+X≠2XX+X≠2XX + X \neq 2X - en fait c'est le sous-titre de l'article. Quelle est la …

13 probability random-variable

3

Relation entre la somme des RV gaussiens et le mélange gaussien

Je sais qu'une somme de gaussiens est gaussienne. Alors, en quoi un mélange de gaussiens est-il différent? Je veux dire, un mélange de gaussiens n'est qu'une somme de gaussiens (où chaque gaussien est multiplié par le coefficient de mélange respectif), n'est-ce pas?

13 normal-distribution random-variable mixture gaussian-mixture

1

Qu'est-ce que cela signifie si la médiane ou la moyenne des sommes est supérieure à la somme de celles des compléments?

J'analyse la distribution de la latence du réseau. Le temps de téléchargement médian (U) est de 0,5 s. Le temps de téléchargement médian (D) est de 2 secondes. Cependant, le temps total médian (pour chaque point de données, T = U + D) est de 4 s. Quelles conclusions pourrait-on …

13 random-variable median summations

1

Paramètres vs variables latentes

J'ai déjà posé des questions à ce sujet et j'ai vraiment eu du mal à identifier ce qui fait un paramètre de modèle et ce qui en fait une variable latente. Donc, en regardant divers fils sur ce sujet sur ce site, la principale distinction semble être: Les variables latentes …

13 bayesian modeling random-variable latent-variable

2

Comment ajouter deux variables aléatoires dépendantes?

Je sais, je ne peux pas utiliser la convolution. J'ai deux variables aléatoires A et B et elles sont dépendantes. J'ai besoin de la fonction distributive de A + B

13 random-variable non-independent

4

Estimateur non biaisé pour la plus petite des deux variables aléatoires

Supposons que X∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x) et Y∼N(μy,σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) z=min(μx,μy)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz L'estimateur simple de où et sont par exemple des moyennes d'échantillon de et , est biaisé (bien que cohérent). Il a tendance à sous-mesurer .min(x¯,y¯)min(x¯,y¯)\min(\bar{x}, \bar{y})x¯x¯\bar{x}y¯y¯\bar{y}XXXYYYzzz Je ne peux pas penser à un estimateur sans …

13 random-variable unbiased-estimator minimum

1

LARS vs descente coordonnée pour le lasso

Quels sont les avantages et les inconvénients de l'utilisation de LARS [1] par rapport à l'utilisation de la descente de coordonnées pour ajuster la régression linéaire régularisée L1? Je m'intéresse principalement aux aspects de performance (mes problèmes ont tendance à avoir Ndes centaines de milliers et p<20). Cependant, toute autre …

13 regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction

1

Package GBM vs Caret utilisant GBM

J'ai ajusté le modèle à l'aide caret, mais j'ai ensuite réexécuté le modèle à l'aide du gbmpackage. Je crois comprendre que le caretpackage utilise gbmet que la sortie doit être la même. Cependant, un simple test rapide utilisant data(iris)montre une différence dans le modèle d'environ 5% en utilisant RMSE et …

13 r caret gbm matrix linear-algebra logistic modeling logit ordered-logit r confidence-interval survival population weibull classification separation hypothesis-testing correlation statistical-significance p-value python r data-visualization r regression multiple-regression chi-squared multivariate-analysis distributions random-variable experiment-design distributions poisson-regression residuals excel time-series garch var survival modeling cox-model interaction r pca normality-assumption

Questions marquées «random-variable»