Estadísticas y Big Data

Supongamos que hago un montón de pronósticos probabilísticos como: 70% de probabilidad de que el crecimiento de las ventas sea del 10-15% en el primer trimestre, 10% de probabilidad de que el crecimiento de las ventas sea> 15%, 20% de probabilidad de que el crecimiento de las ventas sea <10% …

8 forecasting  scoring-rules 

Me pregunto sobre las diferencias. Según mi entendimiento, MLP es un tipo de redes neuronales, donde la función de activación es sigmoidea, y el término de error es error de entropía cruzada (logística). Buscando ayuda, gracias!

8 neural-networks  perceptron 

Pido disculpas de antemano si esta pregunta está mal planteada: soy astrónomo, no estadístico. Mi pregunta está dirigida específicamente a ayudarme a descubrir si los procesos gaussianos son una técnica apropiada para mi problema. Utilizando un telescopio y un espectrógrafo alimentado con fibra, mi proyecto ha tomado el espectro óptico …

8 gaussian-process 

Enseño física a estudiantes de secundaria y me gustaría que mis estudiantes realicen una comparación rudimentaria del modelo bayesiano para obtener datos de sus experimentos. Descubrí una forma para que lo hagan (ver más abajo), pero no estoy seguro de que sea correcto. Agradecería mucho cualquier comentario al respecto (¡especialmente …

8 bayesian  linear-model  model-comparison  teaching  bayes-factors 

En la cadena Monte Carlo de Metropolis-Hastings Markov, la distribución de la propuesta puede ser cualquier cosa, incluida la gaussiana (según Wikipedia). P: ¿Cuál es la motivación para usar algo que no sea gaussiano? Gaussian funciona, es fácil de evaluar, es rápido y todos lo entienden. ¿Por qué consideraría algo …

8 sampling  mcmc  monte-carlo  metropolis-hastings 

Me gustaría calcular P(Y=aX2+bX+c&lt;0)P(Y=aX2+bX+c&lt;0)P(Y=aX^2+bX+c<0) donde . Puedo hacerlo con bastante facilidad usando Monte Carlo. Sin embargo, me han pedido que encuentre el pdf analítico de y luego calculeX∼N(0,σ)X∼N(0,σ)X \sim N(0,\sigma)fY(y)fY(y)f_Y(y)YYY I=∫0−∞fY(y)dyI=∫−∞0fY(y)dyI=\int_{-\infty}^0 f_Y(y) dy Supongo será tal que sólo puedo ser calculado numéricamente. Sin embargo, dado que es una integral univariante, …

8 probability  normal-distribution  pdf  polynomial 

Tengo un problema en la mano, que no puedo continuar. ¿Alguien puede ayudarme a comenzar? Y1&lt;Y2&lt;Y3Y1&lt;Y2&lt;Y3Y_1<Y_2<Y_3 : una estadística de orden de tamaño 3 de la distribución que tiene pdf Además, defina La tarea es calcular el pdf conjunto de .f(x)=2x 0&lt;x&lt;1f(x)=2x 0&lt;x&lt;1 f(x)=2x\ \ \ 0<x<1U1=Y1Y2 and U2=Y2Y3U1=Y1Y2 and …

8 self-study  independence  joint-distribution  order-statistics 

Introducción Tengo una tabla de contingencia categórica con muchas filas y un resultado binario, que cuento: name outcome1 outcome2 ---- -------- -------- A 14 5 B 17 2 C 6 5 D 11 8 E 18 14 Todo esto está bien, porque aún ambas categorías (nombre y resultado) son independientes …

8 categorical-data  non-independent  predictor 

¿Cómo afecta la condición de dispersión en una matriz de covarianza inversa a la matriz de covarianza real?

8 mathematical-statistics  covariance-matrix  linear-algebra 

Estoy retrocediendo un predictor continuo en más de 60 variables (tanto continuas como categóricas) usando LASSO (glmnet). Al examinar el gráfico de traza variable, noto que a medida que aumenta el registro lambda, una de las variables clave tiene un coeficiente que en realidad aumenta. Luego, después de cierto punto, …

8 lasso  regularization  glmnet 

Estoy tratando de pronosticar Poissondatos, divididos en grupos, de 1-26 months of data, dependiendo del grupo. De los datos agrupados 65% has a value of 0y 25% a value of 1. No pude encontrar ninguna tendencia o estacionalidad, así que comencé a probar un par de modelos de estación diferentes. …

8 time-series  forecasting  count-data  prediction-interval  intermittent-time-series 

Los factores de Bayes denotan qué tan bien se admite cierto modelo. Digamos que estoy ejecutando un experimento controlado y tengo dos modelos: el modelo nulo y el modelo alternativo. Si tengo un factor Bayes alto, ¿podría argumentar que el tratamiento es efectivo y proponer realizar el cambio?

8 hypothesis-testing  bayes  bayes-factors 

Me dieron una mesa de x=(0,1,2,3,4,5,6)x=(0,1,2,3,4,5,6)x=(0,1,2,3,4,5,6) y y=(3062,587,284,103,33,4,2)y=(3062,587,284,103,33,4,2)y=(3062,587,284,103,33,4,2), que son tales que el número de xixix_i le dice a una cantidad de niños que todos yiyiy_is tener. Me piden que ajuste una distribución de Poisson a esto. ¿Qué significa ajustar una distribución de Poisson a esto? Aquí, p.8: http://www.stats.ox.ac.uk/~marchini/teaching/L5/L5.notes.pdf se …

8 self-study  distributions  maximum-likelihood  fitting 

Supongamos que la Tierra ha sido atacada por naves espaciales marcianas y supongamos que tenemos misiles para lanzar contra las naves espaciales. La probabilidad de golpear y destruir cada nave espacial por cada misil es (independiente del resto).nnnm=k⋅nm=k⋅nm=k \cdot nnnnppp ¿Cuál es la probabilidad de destruir todas las naves espaciales …

8 probability  conditional-probability  markov-process  coupon-collector-problem 

¿Cómo puede, por ejemplo, la distribución Gamma divergir cerca de cero (para un conjunto apropiado de parámetros de escala y forma, digamos forma y escala ), y aún así tener su área igual a uno?=0.1=0.1=0.1=10=10=10 Según tengo entendido, el área de una distribución de densidad de probabilidad siempre debe ser …

8 probability  distributions