Estadísticas y Big Data

Sé que las transformaciones lineales de series temporales que surgen de procesos estacionarios (débilmente) también son estacionarias. ¿Es esto cierto, sin embargo, para una transformación de una serie a través de tomar también el valor absoluto de cada elemento? En otras palabras, si es estacionario, entonces también es estacionario?{Xyo, i …

8 time-series  data-transformation  stationarity 

Así que aquí estoy estudiando modelos lineales generalizados. Sé que esta pregunta es bastante ingenua y simple, pero no sé exactamente por qué la función canónica de enlace es tan útil. ¿Podría alguien proporcionarme una intuición sobre este problema?

8 regression  mathematical-statistics  generalized-linear-model  intuition  link-function 

Estoy tratando de entender la intuición detrás del arranque salvaje. ¿Qué está haciendo realmente? Necesito poder entender lo que está tratando de hacer en comparación con una regresión convencional. Mis datos tienen heterocedasticidad, y el método que uso hace 5000 repeticiones. ¿Cómo genera 5000 datos adicionales?

8 regression  bootstrap  intuition 

Estoy un poco confundido acerca de cuándo debería o no agregar términos polinómicos a un modelo de regresión lineal múltiple. Sé que los polinomios se usan para capturar la curvatura en los datos, pero siempre parece tener la forma de: y=x1+x2+x21+x22+x1x2+cy=x1+x2+x12+x22+x1x2+cy = x_1 + x_2 + x_1^2 + x_2^2 + …

8 regression  multiple-regression  polynomial 

A continuación se muestra un histograma de algunos datos, los contenedores son enteros y los otros parámetros son irrelevantes. Como puede ver, parece haber dos distribuciones normales separadas pero superpuestas para números pares e impares. La probabilidad de ser un número par es 1/3, del mismo modo 2/3 para un …

8 distributions  normal-distribution  pdf  terminology  histogram 

Ayudo a un colega a poner en marcha un modelo de meta-análisis de efectos mixtos utilizando el marco del paquete metafor R escrito por @Wolfgang. Interesante y preocupante, para uno de los coeficientes del modelo obtengo una distribución bimodal al arrancar (ver el panel inferior derecho de la figura a …

8 r  mixed-model  bootstrap  meta-analysis  bimodal 

No entiendo cuál es el propósito del árbol de decisión? A mi modo de ver, es una serie de if-else. ¿Por qué no uso if-else en lugar de usar un árbol de decisión? ¿Es porque disminuye la complejidad de mi código? Todavía estoy libre de calcular la entropía y la …

8 machine-learning 

Mi pregunta es bastante simple: dejar XXXe serán dos variables aleatorias uniformes no correlacionadas en . ¿Son independientes?YYY[ - 1 , 1 ][-1,1][-1,1] Tenía la impresión de que dos variables aleatorias no correlacionadas solo son necesariamente independientes si su distribución conjunta es normal. Sin embargo, no puedo encontrar un contraejemplo …

8 correlation  independence  uniform 

La función logística tiene un rango de salida de 0 a 1, y la pendiente asintótica es cero en ambos lados. ¿Cuál es una alternativa a una función logística que no se aplana completamente en sus extremos? ¿De quién son las pendientes asintóticas que se acercan a cero pero no …

8 sigmoid-curve 

La pregunta: Xn→dXXn→dXX_n\stackrel{d}{\rightarrow}X eYn→dY⟹?Xn+Yn→dX+YYn→dY⟹?Xn+Yn→dX+YY_n\stackrel{d}{\rightarrow}Y \stackrel{?}{\implies} X_n+Y_n\stackrel{d}{\rightarrow}X+Y Sé que esto no se cumple en general; El teorema de Slutsky solo se aplica cuando una o ambas convergencias tienen probabilidad. Sin embargo, ¿hay casos en los que se hace espera? Por ejemplo, si las secuencias e son independientes.XnXnX_nYnYnY_n

8 distributions  convergence  asymptotics  slutsky-theorem 

Considere la regresión lineal múltiple. Esta pregunta puede ser engañosamente simple, pero estoy tratando de entender intuitivamente por qué, por ejemplo, si tengo predictores X1 y X2, X1 * X2 puede capturar adecuadamente las interacciones entre estos predictores. Sé que los términos de interacción se modelan como productos, solo porque …

8 multiple-regression  feature-selection  interaction 

Suponga que X = ~ , donde .(X1,...,Xn)(X1,...,Xn)(X_1, ..., X_n)U(θ,2θ)U(θ,2θ)U(\theta, 2\theta)θ∈R+θ∈R+\theta \in \Bbb{R}^+ ¿Cómo se calcula la expectativa condicional de E[X1|X(1),X(n)]E[X1|X(1),X(n)]E[X_1|X_{(1)},X_{(n)}], dónde X(1)X(1)X_{(1)} y X(n)X(n)X_{(n)} Cuáles son las estadísticas de pedido más pequeñas y más grandes respectivamente? Mi primer pensamiento sería que, dado que las estadísticas del pedido limitan el …

8 mathematical-statistics  expected-value  uniform  conditional-expectation  order-statistics 

Sospecho que esta es una pregunta bastante inusual y exploratoria, así que por favor tengan paciencia conmigo. Me pregunto si se podría aplicar la idea del muestreo de importancia al muestreo de Gibbs. Esto es lo que quiero decir: en el muestreo de Gibbs, cambiamos el valor de una variable …

8 mcmc  gibbs  importance-sampling 

Sé que esta es una pregunta tonta, ya que conozco la teoría de las variables instrumentales y la regresión en dos etapas. Aún así, nunca vi una respuesta clara a lo siguiente: suponga que tiene endogeneidad debido a una variable no observada correlacionada con uno de los regresores iniciales. La …

8 regression  least-squares  instrumental-variables 

La siguiente pregunta se basa en la discusión que se encuentra en esta página . Dada una variable de respuesta y, una variable explicativa continua xy un factor fac, es posible definir un Modelo Aditivo General (GAM) con una interacción entre xy facusando el argumento by=. De acuerdo con el …

8 r  interaction  gam  mgcv