Estadísticas y Big Data

Al estudiar dos medias de muestras independientes, se nos dice que estamos viendo la "diferencia de dos medias". Esto significa que tomamos la media de la población 1 ( ) y le restamos la media de la población 2 ( ). Entonces, nuestra "diferencia de dos medias" es ( - …

10 paired-comparisons  paired-data  mean 

Tengo una pregunta básica. Decir que tengo dos variables aleatorias, e . Puedo estandarizarlos restando la media y dividiendo por la desviación estándar, es decir, .Y X s t a n d a r d i z e d = ( X - E ( X ) )XXXYYYXstandardized=(X−E(X))(SD(X))Xstandardized=(X−E(X))(SD(X))X_{standardized} = \frac{(X …

10 correlation  covariance  standardization 

dejemos y .Z∼N(0,1)Z∼N(0,1)Z \sim N(0,1)W∼χ2(s)W∼χ2(s)W \sim \chi^2(s) Si y se distribuyen independientemente, entonces la variable sigue una distribución con grados de libertad .ZZZWWWY=ZW/s√Y=ZW/sY = \frac{Z}{\sqrt{W/s}}tttsss Estoy buscando una prueba de este hecho, una referencia es lo suficientemente buena si no desea escribir el argumento completo.

10 probability  distributions  references 

Estoy analizando los datos de seguimiento ocular de un experimento diseñado. Una versión simplificada de mis datos se ve así (puede obtener los datos dput () aquí ), head(lookDATA) participant fixationImage fixationCount 1 9 Automobile 81 2 9 Bird 63 3 9 Chair 82 4 9 Dog 64 5 9 …

10 r  mixed-model  poisson-regression  lsmeans  lme4-nlme 

Soy bioestadístico trabajando en un campo aplicado y soy responsable de escribir la sección de métodos estadísticos para los trabajos en los que colaboro. Al leer muchos trabajos académicos, he encontrado muchos ejemplos de secciones de estadísticas mal escritas (en su mayoría son aburridas, poco informativas y carecen de precisión, …

10 biostatistics  communication  academia  journals 

Estoy confundido sobre cómo evaluar la distribución predictiva posterior para la regresión lineal bayesiana, más allá del caso básico descrito aquí en la página 3, y copiado a continuación. p ( y~∣ y) = ∫p ( y~∣ β, σ2) p ( β, σ2∣ y)p(y~∣y)=∫p(y~∣β,σ2)p(β,σ2∣y) p(\tilde y \mid y) = \int …

10 regression  bayesian  predictive-models  prediction  posterior 

¿Es posible hacer un análisis de potencia para una prueba de Kolmogorov Smirnov de 2 lados en R? Estoy probando si dos distribuciones empíricas difieren usando ks.test (), y estoy buscando agregar un análisis de potencia. No he podido encontrar ningún análisis de potencia incorporado para las pruebas de KS …

10 r  power-analysis  kolmogorov-smirnov 

Decimos que convergen completamente a si por cada .X ϵ &gt; 0 ∑ ∞ n = 1 P ( | X n - X | &gt; ϵ ) &lt; ∞X1, X2, ...X1,X2,…X_1, X_2, \ldotsXXXϵ &gt; 0ϵ&gt;0\epsilon>0 ∑∞n = 1P ( | Xnorte- XEl | &gt;ϵ)&lt;∞∑n=1∞P(|Xn−X|&gt;ϵ)&lt;∞\sum_{n=1}^\infty \text{P}\left(|X_n-X|>\epsilon\right) <\infty Con el lema …

10 probability  convergence 

Estoy usando la fórmula de la prueba ab bayesiana para calcular los resultados de la prueba AB utilizando la metodología bayesiana. Pr ( psi&gt; pUNA) = ∑i = 0αsi- 1B ( αUNA+ i , βsi+ βUNA)( βsi+ i ) B ( 1 + i , βsi) B ( αUNA, βUNA)Pr(pB&gt;pA)=∑i=0αB−1B(αA+i,βB+βA)(βB+i)B(1+i,βB)B(αA,βA) …

10 r  bayesian  ab-test 

Estoy tratando de averiguar si mi comprensión de la validación cruzada anidada es correcta, por lo tanto, escribí este ejemplo de juguete para ver si tengo razón: import operator import numpy as np from sklearn import cross_validation from sklearn import ensemble from sklearn.datasets import load_boston # set random state state …

10 cross-validation  python  scikit-learn 

Tengo un conjunto de datos desequilibrado en una tarea de clasificación binaria, donde la cantidad de positivos versus la cantidad de negativos es 0.3% vs 99.7%. La brecha entre lo positivo y lo negativo es enorme. Cuando entreno un CNN con la estructura utilizada en el problema MNIST, el resultado …

10 classification  neural-networks  deep-learning  convolution  computer-vision 

¿Es cierto que la matriz de covarianza asintótica es igual a la matriz de covarianza de las estimaciones de parámetros? Si no, ¿qué es? ¿Y cuál es la diferencia entre la matriz de covarianza y la matriz de covarianza asintótica en ese caso? ¡Gracias por adelantado!

10 covariance  asymptotics 

Considere una variable aleatoria de Bernoulli con parámetro (probabilidad de éxito). La función de probabilidad y la información de Fisher (una matriz ) son:θ 1 × 1X∈{0,1}X∈{0,1}X\in\{0,1\}θθ\theta1×11×11 \times 1 L1(θ;X)I1(θ)=p(X|θ)=θX(1−θ)1−X=detI1(θ)=1θ(1−θ)L1(θ;X)=p(X|θ)=θX(1−θ)1−XI1(θ)=detI1(θ)=1θ(1−θ) \begin{align} \mathcal{L}_1(\theta;X) &= p(\left.X\right|\theta) = \theta^{X}(1-\theta)^{1-X} \\ \mathcal{I}_1(\theta) &= \det \mathcal{I}_1(\theta) = \frac{1}{\theta(1-\theta)} \end{align} Ahora considere una versión "sobre-parametrizada" con …

10 bernoulli-distribution  parameterization  fisher-information  determinant 

¿Cuáles son las diferencias en el uso de modelos lineales generalizados, como la determinación automática de relevancia (ARD) y la regresión de Ridge, en comparación con modelos de series de tiempo como Box-Jenkins (ARIMA) o suavizado exponencial para el pronóstico? ¿Existen reglas generales sobre cuándo usar GLM y cuándo usar …

10 time-series  generalized-linear-model  forecasting 

¿Cuál sería el equivalente normalizado a Skewness que tendría la misma unidad que los datos? Del mismo modo, ¿cuál sería el equivalente normalizado a Kurtosis? Idealmente, estas funciones deberían ser lineales con respecto a los datos, lo que significa que si todas las observaciones se multiplicaran por un factor n, …

10 skewness  kurtosis