Estadísticas y Big Data

Me interesa saber si una "correlación" de tres variables es algo o no, y si es así, ¿cuál sería? Coeficiente de correlación de momento del producto de Pearson E { ( X - μ X ) ( Y - μ Y ) }√V a r ( X ) V a …

17 correlation  pearson-r 

La esencia de mi pregunta es esta: Sea una variable aleatoria normal multivariante con media μ y matriz de covarianza Σ . Sea Z : = log ( Y ) , es decir, Z i = log ( Y i ) , i ∈ { 1 , ... , n …

17 data-transformation  aic  likelihood 

Me pregunto cuál es la diferencia entre la distribución normal estándar multivariada y la cópula gaussiana, ya que cuando miro la función de densidad me parecen iguales. Mi problema es por qué se introduce la cópula gaussiana o qué beneficio genera la cópula gaussiana o cuál es su superioridad cuando …

17 normal-distribution  copula 

¿Cómo puedo entender lo que hace el Kernel RBF en SVM? Quiero decir que entiendo las matemáticas, pero ¿hay alguna manera de tener una idea de cuándo será útil este núcleo? ¿Los resultados de kNN estarían relacionados con SVM / RBF ya que el RBF contiene distancias vectoriales? ¿Hay alguna …

17 svm  kernel-trick 

En un pequeño problema de clasificación de texto que estaba viendo, Naive Bayes ha estado exhibiendo un rendimiento similar o mayor que un SVM y estaba muy confundido. Me preguntaba qué factores deciden el triunfo de un algoritmo sobre el otro. ¿Hay situaciones en las que no tiene sentido usar …

17 machine-learning  classification  svm  naive-bayes 

Sé que y esto es lo lejos que llegué cuando la varianza:β0^=y¯−β1^x¯β0^=y¯−β1^x¯\hat{\beta_0}=\bar{y}-\hat{\beta_1}\bar{x} Var(β0^)=Var(y¯−β1^x¯)=Var((−x¯)β1^+y¯)=Var((−x¯)β1^)+Var(y¯)=(−x¯)2Var(β1^)+0=(x¯)2Var(β1^)+0=σ2(x¯)2∑i=1n(xi−x¯)2Var(β0^)=Var(y¯−β1^x¯)=Var((−x¯)β1^+y¯)=Var((−x¯)β1^)+Var(y¯)=(−x¯)2Var(β1^)+0=(x¯)2Var(β1^)+0=σ2(x¯)2∑i=1n(xi−x¯)2\begin{align*} Var(\hat{\beta_0}) &= Var(\bar{y} - \hat{\beta_1}\bar{x}) \\ &= Var((-\bar{x})\hat{\beta_1}+\bar{y}) \\ &= Var((-\bar{x})\hat{\beta_1})+Var(\bar{y}) \\ &= (-\bar{x})^2 Var(\hat{\beta_1}) + 0 \\ &= (\bar{x})^2 Var(\hat{\beta_1}) + 0 \\ &= \frac{\sigma^2 (\bar{x})^2}{\displaystyle\sum\limits_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2} \end{align*} Pero eso es lo que llegué. …

17 regression  self-study 

Antes de hacer mi pregunta, permítame brindarle un poco de antecedentes sobre lo que sé sobre estadísticas para que tenga una mejor idea de los tipos de recursos que estoy buscando. Soy un estudiante graduado en psicología, y como tal, uso estadísticas casi todos los días. En este momento estoy …

17 mathematical-statistics  references 

Con un previo plano, coinciden los estimadores ML (frecuentista - máxima verosimilitud) y MAP (Bayesiano - máximo a posteriori). Sin embargo, en términos más generales, estoy hablando de estimadores puntuales derivados como optimizadores de alguna función de pérdida. Es decir (Bayesiano) x (x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) \hat x(\,. ) = …

17 bayesian  estimation  loss-functions  frequentist  decision-theory 

En el libro de Bishop "Clasificación de patrones y aprendizaje automático", describe una técnica para la regularización en el contexto de redes neuronales. Sin embargo, no entiendo un párrafo que describa que durante el proceso de capacitación, el número de grados de libertad aumenta junto con la complejidad del modelo. …

17 machine-learning  neural-networks  regularization  degrees-of-freedom 

Quiero realizar un análisis ANCOVA de datos relativos a la densidad de epífitas de plantas. Al principio, me gustaría saber si hay alguna diferencia en la densidad de la planta entre dos pendientes, una N y una S, pero tengo otros datos como la altitud, la apertura del dosel y …

17 r  ancova 

La variación ponderada imparcial ya se abordó aquí y en otros lugares, pero todavía parece haber una sorprendente cantidad de confusión. Parece haber un consenso hacia la fórmula presentada en el primer enlace, así como en el artículo de Wikipedia . Esto también se parece a la fórmula utilizada por …

17 variance  weighted-mean  weighted-data 

Digamos que está en la biblioteca de su departamento de estadística y que se encuentra con un libro con la siguiente imagen en la portada. Probablemente pensarás que este es un libro sobre cosas de regresión lineal. ¿Cuál sería la imagen que te haría pensar en modelos lineales mixtos?

17 mixed-model 

¿Alguien puede decirme qué da exactamente un análisis de validación cruzada como resultado? ¿Es solo la precisión promedio o da algún modelo con parámetros ajustados? Porque, escuché en alguna parte que la validación cruzada se usa para el ajuste de parámetros.

17 cross-validation 

Tengo un conjunto de datos sobre ensayos agrícolas. Mi variable de respuesta es una relación de respuesta: log (tratamiento / control). Estoy interesado en lo que media la diferencia, por lo que estoy ejecutando meta-regresiones RE (sin ponderar, porque parece bastante claro que el tamaño del efecto no está correlacionado …

17 missing-data  meta-analysis  multiple-imputation  meta-regression 

Tengo este proyecto paralelo en el que rastreo los sitios web de noticias locales en mi país y quiero crear un índice de criminalidad e índice de inestabilidad política. Ya he cubierto la parte de recuperación de información del proyecto. Mi plan es hacer: Extracción de temas sin supervisión. Detección …

17 machine-learning  classification  text-mining