Estadísticas y Big Data

En la prueba de hipótesis estadística, la hipótesis nula menudo toma la forma de (al menos en los libros que he leído): H 0 : θ = θ 0 H 0 : θ ≤ θ 0 o H 0 : θ 1 ≤ θ ≤ θ 2H0 0H0 0H_0H0 0:H0 …

10 hypothesis-testing 

Sinceramente espero haber formulado esta pregunta de tal manera que pueda responderse definitivamente; si no, ¡hágamelo saber y volveré a intentarlo! También debería adivinar que utilizaré R para estos análisis. Tengo varias medidas de las plant performance (Ys)que sospecho que fueron influenciadas por cuatro tratamientos que impuse flower thinning (X1), …

10 hypothesis-testing  mixed-model  interaction  nonlinear  regression-strategies 

Hoy estaba hablando con alguien sobre el muestreo y recuerdo vagamente una historia sobre un estadístico muy respetado que recomienda un muestreo sistemático de la guía telefónica en un caso legal en particular. Recuerdo que la historia decía algo así como un juez en la corte diciéndole algo como "No …

10 sampling  references  history 

Principalmente tengo experiencia en informática, pero ahora estoy tratando de enseñarme estadísticas básicas. Tengo algunos datos que creo que tienen una distribución de Poisson Tengo dos preguntas: ¿Es esta una distribución de Poisson? En segundo lugar, ¿es posible convertir esto en una distribución normal? Cualquier ayuda sería apreciada. Muchas gracias

10 normal-distribution  data-transformation  poisson-distribution 

Solo quiero verificar que estoy interpretando los gráficos ACF y PACF correctamente: Los datos corresponden a los errores generados entre los puntos de datos reales y las estimaciones generadas utilizando un modelo AR (1). He visto la respuesta aquí: Estimar los coeficientes ARMA a través de la inspección ACF y …

10 time-series  arima  interpretation  autocorrelation  acf-pacf 

Sea una muestra aleatoria de una distribución para . Es decir,X1,...,XnX1,...,Xn X_1, ...,X_nGeometric(θ)Geometric(θ)Geometric(\theta)0&lt;θ&lt;10&lt;θ&lt;10<\theta<1 pθ(x)=θ(1−θ)x−1I{1,2,...}(x)pθ(x)=θ(1−θ)x−1I{1,2,...}(x)p_{\theta}(x)=\theta(1-\theta)^{x-1} I_{\{1,2,...\}}(x) Encuentre el estimador imparcial con varianza mínima parag(θ)=1θg(θ)=1θg(\theta)=\frac{1}{\theta} Mi intento: Como la distribución geométrica es de la familia exponencial, la estadística es completa y suficiente para . Además, si es un estimador para , es …

10 probability  self-study  estimation  unbiased-estimator  exponential-family 

Mi pregunta surge de la lectura de Minka "Estimación de una distribución de Dirichlet" , que establece lo siguiente sin pruebas en el contexto de derivar un estimador de máxima verosimilitud para una distribución de Dirichlet basado en observaciones de vectores aleatorios: Como siempre con la familia exponencial, cuando el …

10 self-study  maximum-likelihood  exponential-family  sufficient-statistics 

Debo usar el núcleo exponencial cuadrado (SE) para la regresión del proceso gaussiano. Las ventajas de este núcleo son: 1) simple: solo 3 hiperparámetros; 2) suave: este núcleo es gaussiano. ¿Por qué a la gente le gusta tanto la "suavidad"? Sé que el núcleo gaussiano es infinitamente diferenciable, pero ¿es …

10 machine-learning 

Tengo una matriz de correlación AAA , que obtuve usando el coeficiente de correlación lineal de Pearson a través de corrcoef de Matlab () . La matriz de correlación de dimensión 100x100, es decir, calculé la matriz de correlación en 100 variables aleatorias. Entre estas 100 variables aleatorias, me gustaría …

10 correlation 

Tengo una muestra de 1,449 puntos de datos que no están correlacionados (r-cuadrado 0,006). Al analizar los datos, descubrí que al dividir los valores de las variables independientes en grupos positivos y negativos, parece haber una diferencia significativa en el promedio de la variable dependiente para cada grupo. Al dividir …

10 regression  correlation  linear-model  r-squared 

Christopher Bishop escribe en su libro Pattern Recognition and Machine Learning una prueba de que cada componente principal consecutivo maximiza la varianza de la proyección a una dimensión, después de que los datos se hayan proyectado en el espacio ortogonal a los componentes previamente seleccionados. Otros muestran pruebas similares. Sin …

10 machine-learning  variance  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues 

He encontrado esta publicación: Si. El coeficiente refleja el cambio en las probabilidades de registro para cada incremento de cambio en el predictor ordinal. Esta especificación de modelo (muy común) supone que el predictor tiene un impacto lineal en sus incrementos. Para probar el supuesto, puede comparar un modelo en …

10 regression  logistic  references  ordinal-data 

Entiendo que la medida f (basada en la precisión y el recuerdo) es una estimación de la precisión de un clasificador. Además, la medida f se ve favorecida sobre la precisión cuando tenemos un conjunto de datos desequilibrado. Tengo una pregunta simple (que trata más sobre el uso de la …

10 machine-learning  classification  data-mining  unbalanced-classes  accuracy 

Un revisor me ha preguntado si las correlaciones de Pearson (valores r) presentadas en una tabla pueden compararse entre sí para poder afirmar que uno es "más fuerte" que otro (aparte de simplemente observar los valores r reales) . ¿Cómo haría usted para esto? He encontrado este metodo http://vassarstats.net/rdiff.html pero …

10 correlation  pearson-r  method-comparison 

Mi nombre es Hugh, y soy un estudiante de doctorado que usa modelos aditivos generalizados para hacer un análisis exploratorio. No estoy seguro de cómo interpretar los valores p que provienen del paquete MGCV y quería verificar mi comprensión (estoy usando la versión 1.7-29, y he consultado parte de la …

10 p-value  mgcv