Estadísticas y Big Data

Preguntas y respuestas para personas interesadas en estadísticas, aprendizaje automático, análisis de datos, minería de datos y visualización de datos.

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Resolver analíticamente el muestreo con o sin reemplazo después de Poisson / binomio negativo
Version corta Estoy tratando de resolver / aproximar analíticamente la probabilidad compuesta que resulta de los sorteos independientes de Poisson y el muestreo adicional con o sin reemplazo (realmente no me importa cuál). Quiero usar la probabilidad con MCMC (Stan), por lo que necesito la solución solo hasta un término …
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Explicación intuitiva / motivación de la distribución estacionaria de un proceso.
A menudo, en la literatura, los autores han estado interesados ​​en encontrar la distribución estacionaria de un proceso de series de tiempo. Por ejemplo, considere el siguiente proceso simple AR ( ) : donde .111{Xt}{Xt}\{X_t\}Xt=αXt−1+et,Xt=αXt−1+et,X_t = \alpha X_{t-1} + e_t, et∼iidfet∼iidfe_t\stackrel{iid}{\thicksim} f ¿Cuál podría ser la motivación para encontrar la …
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Intuición (geométrica u otra) de
En otra entrega de intuiciones para identidades en probabilidad, considere la Ley de identidad elemental de la varianza total Var(X)=E[Var(X|Y)]+Var(E[X|Y])Var(X)=E[Var(X|Y)]+Var(E[X|Y]) \begin{eqnarray} \rm{Var}(X) &=&\rm{E}[\rm{Var}(X|Y)] + \rm{Var}(E[X|Y]) \end{eqnarray} Es una manipulación algebraica simple y directa de la definición de momentos en suma, o, como en el enlace de Wikipedia, a través de …
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Optimización bayesiana para ruido no gaussiano
Una función de caja negra F:Rnorte→ RF:Rnorte→Rf: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}, que se evalúa puntualmente sujeto al ruido gaussiano, es decir, F( x ) + N( μ ( x ) , σ( x)2)F(X)+norte(μ(X),σ(X)2)f(x) + \mathcal{N}(\mu(x),\sigma(x)^2), puede minimizarse utilizando la optimización bayesiana donde se utiliza un proceso gaussiano como modelo de función …
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¿Cuáles son los trabajos recientes y el alcance de la investigación en inferencia asintótica (teoría de muestras grandes)?
¿Cuáles son algunos trabajos teóricos significativos actuales que se han realizado en el campo de la inferencia asintótica / teoría de muestras grandes? ¿Cuál es el alcance de la investigación en este campo en este momento? ¿Hay algún problema abierto o áreas específicas donde la teoría se está desarrollando en …
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Comparación de grupos en modelos FE de medidas repetidas, con un componente de error anidado, estimado utilizando plm
He estimado algunas medidas repetidas de modelos de efectos fijos, con un componente de error anidado, basado en variables de agrupación, es decir, modelos no anidados, utilizando plm. Ahora estoy interesado en pruebe si los modelos completos son significativamente diferentes, es decir, donde es el modelo completo para y es …
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Ejemplo cuando se usa la precisión como medida de resultado conducirá a una conclusión incorrecta
Estoy buscando varias medidas de rendimiento para modelos predictivos. Se escribió mucho sobre problemas de uso de precisión, en lugar de algo más continuo para evaluar el rendimiento del modelo. Frank Harrell http://www.fharrell.com/post/class-damage/ proporciona un ejemplo cuando agregar una variable informativa a un modelo conducirá a una caída en la …
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Pruebalo
Los problemas estadísticos que involucran intervalos de confianza para una media poblacional se pueden enmarcar en términos de la siguiente función de ponderación : w(α,n)≡tn−1,α/2n−−√for 0&lt;α&lt;1 and n&gt;1.w(α,n)≡tn−1,α/2nfor 0&lt;α&lt;1 and n&gt;1.w(\alpha, n) \equiv \frac{t_{n-1,\alpha/2}}{\sqrt{n}} \quad \quad \quad \quad \text{for } 0<\alpha<1 \text{ and } n > 1. Por ejemplo, el …
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Bosque aleatorio en una configuración de Big Data
Tengo un conjunto de datos con 5.818.446 líneas y 51 columnas, de las cuales 50 son predictores. Mi respuesta es cuantitativa, así que estoy interesado en un modelo de regresión. Estoy tratando de ajustar un bosque aleatorio a mis datos usando el paquete caret. Sin embargo, no tengo suficiente RAM …
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