Statistiques et Big Data terminology

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Pourquoi la distribution logistique est-elle appelée «logistique»?

Qu'est-ce que la «logistique» dans la distribution logistique, au sens commun? Quelle est l'étymologie et la justification lexicale du nom, pas seulement la pure définition mathématique?

21 terminology history etymology logistic-curve logistic-distribution

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Cette distribution discrète a-t-elle un nom?

Cette distribution discrète a-t-elle un nom? Pouri ∈ 1 ... Ni∈1...Ni \in 1...N F( i ) = 1N∑Nj = i1jf(i)=1N∑j=iN1jf(i) = \frac{1}{N} \sum_{j = i}^N \frac{1}{j} Je suis tombé sur cette distribution parmi les éléments suivants: J'ai une liste de éléments classés par une fonction d'utilité. Je souhaite sélectionner au …

21 probability terminology discrete-data distributions

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Quelle est la différence entre la régression logistique et la régression logit?

Quelle est la différence entre la régression logistique et la régression logit? Je comprends qu'ils sont similaires (ou même la même chose), mais quelqu'un pourrait-il expliquer la différence (s) entre ces deux? Est-ce une question de chance?

21 regression logistic terminology logit odds

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Quelle est la différence entre les statistiques descriptives et inférentielles?

Ma compréhension était que les statistiques descriptives décrivaient quantitativement les caractéristiques d'un échantillon de données, tandis que les statistiques inférentielles faisaient des inférences sur les populations dont les échantillons étaient tirés. Cependant, la page wikipedia pour l'inférence statistique indique: Pour l'essentiel, l'inférence statistique fait des propositions sur les populations, en …

21 terminology descriptive-statistics inference

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Qu'est-ce que le «biais» intuitivement?

J'ai du mal à saisir le concept de biais dans le contexte de l'analyse de régression linéaire. Quelle est la définition mathématique du biais? Qu'est-ce qui est biaisé et pourquoi / comment? Exemple illustratif?

21 regression terminology bias definition

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Quelle est la relation entre l'estimateur et l'estimation?

21 estimation terminology estimators

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Pourquoi une variable aléatoire «binomiale négative» s'appelle-t-elle ainsi?

Je ne comprends pas pourquoi la variable aléatoire "binôme négatif" porte ce nom. Qu'est-ce qui est négatif? Qu'est-ce que le binôme? Quel est le binôme négatif à ce sujet?

21 distributions random-variable terminology negative-binomial

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CDF empirique vs CDF

J'apprends la fonction de distribution cumulative empirique. Mais je ne comprends toujours pas Pourquoi est-il appelé «empirique»? Y a-t-il une différence entre le CDF empirique et le CDF?

21 distributions terminology cdf ecdf

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Quelqu'un peut-il clarifier le concept d'une «somme de variables aléatoires»

Dans ma classe de probabilité, les termes «sommes de variables aléatoires» sont constamment utilisés. Cependant, je suis coincé sur ce que cela signifie exactement? Parlons-nous de la somme d'un tas de réalisations à partir d'une variable aléatoire? Si oui, cela ne correspond-il pas à un seul numéro? Comment une somme …

21 probability self-study random-variable terminology

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Quelle est la différence entre l'apprentissage et l'inférence?

Les documents de recherche sur l'apprentissage automatique traitent souvent l'apprentissage et l'inférence comme deux tâches distinctes, mais je ne comprends pas très bien quelle est la distinction. Dans ce livre, par exemple, ils utilisent les statistiques bayésiennes pour les deux types de tâches, mais ne motivent pas cette distinction. J'ai …

20 machine-learning terminology

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Existe-t-il un test statistique paramétrique et non paramétrique?

Existe-t-il un test statistique paramétrique et non paramétrique? Cette question a été posée par un panel d'entrevues. Est-ce une question valable?

20 nonparametric terminology parametric

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Quelles sont les valeurs correctes pour la précision et le rappel dans les cas de bord?

La précision est définie comme: p = true positives / (true positives + false positives) Est - il exact que, true positiveset false positivesapproche 0, la précision approche 1? Même question pour rappel: r = true positives / (true positives + false negatives) J'implémente actuellement un test statistique où j'ai …

20 precision-recall data-visualization logarithm references r networks data-visualization standard-deviation probability binomial negative-binomial r categorical-data aggregation plyr survival python regression r t-test bayesian logistic data-transformation confidence-interval t-test interpretation distributions data-visualization pca genetics r finance maximum probability standard-deviation probability r information-theory references computational-statistics computing references engineering-statistics t-test hypothesis-testing independence definition r censoring negative-binomial poisson-distribution variance mixed-model correlation intraclass-correlation aggregation interpretation effect-size hypothesis-testing goodness-of-fit normality-assumption small-sample distributions regression normality-assumption t-test anova confidence-interval z-statistic finance hypothesis-testing mean model-selection information-geometry bayesian frequentist terminology type-i-and-ii-errors cross-validation smoothing splines data-transformation normality-assumption variance-stabilizing r spss stata python correlation logistic logit link-function regression predictor pca factor-analysis r bayesian maximum-likelihood mcmc conditional-probability statistical-significance chi-squared proportion estimation error shrinkage application steins-phenomenon

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Un modèle est-il adapté aux données ou les données sont-elles adaptées à un modèle?

Existe-t-il une différence conceptuelle ou procédurale entre l'ajustement d'un modèle aux données et l'ajustement des données au modèle? Un exemple de la première formulation peut être vu dans https://courses.washington.edu/matlab1/ModelFitting.html , et de la seconde dans https://reference.wolfram.com/applications/eda/FittingDataToLinearModelsByLeast-SquaresTechniques.html .

20 terminology

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Contenu d'un nom: précision (inverse de la variance)

Intuitivement, la moyenne n'est que la moyenne des observations. La variance est la différence entre ces observations et la moyenne. Je voudrais savoir pourquoi l'inverse de la variance est connu comme la précision. Quelle intuition pouvons-nous en tirer? Et pourquoi la matrice de précision est-elle aussi utile que la matrice …

20 normal-distribution multivariate-analysis terminology intuition

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Quelle est la différence entre les erreurs et les résidus?

Bien que ces deux termes omniprésents soient souvent utilisés comme synonymes, il semble parfois y avoir une distinction. Y a-t-il effectivement une différence, ou sont-ils exactement synonymes?

20 residuals error terminology

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