Estadísticas y Big Data

Quiero muestrear de acuerdo con una densidad f(a)∝cada−1Γ(a)1(1,∞)(a)f(a)∝cada−1Γ(a)1(1,∞)(a) f(a) \propto \frac{c^a d^{a-1}}{\Gamma(a)} 1_{(1,\infty)}(a) dondecccydddson estrictamente positivo. (Motivación: Esto podría ser útil para el muestreo de Gibbs cuando el parámetro de forma de una densidad Gamma tiene un previo uniforme). ¿Alguien sabe cómo tomar muestras de esta densidad fácilmente? ¿Tal vez …

19 distributions  sampling  gamma-distribution 

Sé bastante sobre el ajuste de parámetros continuos, particularmente los métodos basados ​​en gradientes, pero no mucho sobre el ajuste de parámetros discretos. ¿Cuáles son los algoritmos / técnicas MCMC comúnmente utilizados para ajustar parámetros discretos? ¿Existen algoritmos que sean bastante generales y bastante potentes? ¿Existen algoritmos que aborden bien …

19 bayesian  mcmc 

¿Podría alguien explicarme un ejemplo sobre cómo usar el filtrado DLM Kalman en R en una serie temporal? Digamos que tengo estos valores (valores trimestrales con estacionalidad anual); ¿Cómo usaría DLM para predecir los siguientes valores? Y por cierto, ¿tengo suficientes datos históricos (cuál es el mínimo)? 89 2009Q1 82 …

19 r  time-series  forecasting 

En el análisis de regresión, ¿cuál es la diferencia entre 'proceso de generación de datos' y 'modelo'?

19 econometrics 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 8 meses . ¿Cómo ajusto un modelo lineal con errores autocorrelacionados en R? En estado usaría elprais comando, pero …

19 r  time-series  autocorrelation 

Mientras asistía a conferencias, los defensores de las estadísticas bayesianas presionaron un poco para evaluar los resultados de los experimentos. Se jacta de ser más sensible, apropiado y selectivo hacia hallazgos genuinos (menos falsos positivos) que las estadísticas frecuentistas. He explorado un poco el tema, y ​​hasta ahora no me …

19 bayesian  power  frequentist 

Dados los vectores de soporte de un SVM lineal, ¿cómo puedo calcular la ecuación del límite de decisión?

19 machine-learning  svm 

En 1999, Beyer et al. preguntó: ¿ Cuándo es significativo el "vecino más cercano"? ¿Existen mejores formas de analizar y visualizar el efecto de la planitud de distancia en la búsqueda de NN desde 1999? ¿El conjunto de datos [un determinado] proporciona respuestas significativas al problema 1-NN? El problema de …

19 machine-learning  k-nearest-neighbour 

He estado buscando en Internet a lo largo y ancho ... Todavía no he encontrado una buena visión general de cómo interpretar los gráficos de análisis de correspondencia 2D. ¿Podría alguien ofrecer algún consejo para interpretar las distancias entre puntos? Quizás un ejemplo ayudaría, aquí hay una trama que se …

19 interpretation  correspondence-analysis  biplot 

¿Podría informarme, por favor, cómo puedo calcular la probabilidad condicionada de varios eventos? por ejemplo: P (A | B, C, D) -? Yo sé eso: P (A | B) = P (A B) / P (B)∩∩\cap Pero, desafortunadamente, no puedo encontrar ninguna fórmula si un evento A depende de varias …

19 conditional-probability 

¿Cómo podemos comparar la complejidad de dos modelos con el mismo número de parámetros? Edición 19/09 : para aclarar, la complejidad del modelo es una medida de lo difícil que es aprender de datos limitados. Cuando dos modelos se ajustan igualmente bien a los datos existentes, un modelo con menor …

19 model-selection 

Estoy interesado en aprender cómo crear el tipo de visualizaciones que ves en http://flowingdata.com e informationisbeautiful. EDITAR: Significado, visualizaciones que son interesantes en sí mismas, algo así como los gráficos del NY Times, en lugar de algo rápido para un informe. ¿Qué tipo de herramientas se utilizan para crearlas? ¿Se …

19 data-visualization 

La idea "fundamental" de las estadísticas para estimar los parámetros es la máxima probabilidad . Me pregunto cuál es la idea correspondiente en el aprendizaje automático. Qn 1. ¿Sería justo decir que la idea 'fundamental' en el aprendizaje automático para estimar parámetros es: 'Funciones de pérdida' [Nota: tengo la impresión …

19 machine-learning  maximum-likelihood  loss-functions  pac-learning 

¿Cuál es la diferencia entre minería de datos y análisis estadístico? Para algunos antecedentes, mi educación estadística ha sido, creo, bastante tradicional. Se plantea una pregunta específica, se diseña una investigación y se recopilan y analizan datos para ofrecer una idea de esa pregunta. Como resultado, siempre he sido escéptico …

19 data-mining  terminology  analysis 

He estado leyendo sobre el estimador James-Stein. Se define, en estas notas , como θ^=(1−p−2∥X∥2)Xθ^=(1−p−2‖X‖2)X \hat{\theta}=\left(1 - \frac{p-2}{\|X\|^2}\right)X He leído la prueba pero no entiendo la siguiente declaración: Geométricamente, el estimador James-Stein reduce cada componente de XXX hacia el origen ... ¿Qué significa exactamente "reducir cada componente de XXX hacia …

19 estimation  terminology  shrinkage  steins-phenomenon