Estadísticas y Big Data

Leí el siguiente artículo sobre independencia estadística . En resumen, el artículo argumenta que "es hora de que la ciencia retire la ficción de la independencia estadística", y continúa explicando diferentes razones por las cuales. Después de leer el artículo, tiendo a estar de acuerdo. Quería saber lo siguiente: ¿Qué …

8 modeling  independence 

Desafío En nuestra oficina, he estado involucrado en una discusión sobre el tamaño de la muestra y su influencia en el tamaño del efecto . ¿Me pueden ayudar y explicar más? Base Al realizar un análisis de potencia, se puede determinar el tamaño de la muestra para un tamaño de …

8 sample-size  sample  power-analysis  effect-size 

En el modelo predictivo aplicado de Kuhn y Johnson, los autores escriben: Finalmente, estos árboles sufren de sesgo de selección: los predictores con un mayor número de valores distintos se ven favorecidos sobre los predictores más granulares (Loh y Shih, 1997; Carolin et al., 2007; Loh, 2010). Loh y Shih …

8 cart  bias 

Pregunta simple, pero sorprendentemente difícil de encontrar una respuesta en línea. Sé que para un RV , definimos el momento k como donde la igualdad se sigue si , para una densidad y Medida de Lebesgue .XXX∫Xk rePAGS= ∫XkF( x ) d X∫Xk dP=∫xkf(x) dx\int X^k \ d P = …

8 mathematical-statistics  random-variable  joint-distribution  moments 

¿Cuál es la diferencia entre (1|DNA.concentration/mouse.id)y (DNA.concentration|mouse.id)? ¿Qué significan los símbolos |y /significan dentro de la sintaxis para el efecto aleatorio?

8 r  lme4-nlme 

Tome un haz de partículas como un conjunto de muchas partículas. Suponga dos variables aleatorias independientesXβXβX_\beta y δδ\delta que se suman a la posición horizontal XXX de una partícula: X=Xβ+reXδX=Xβ+reXδ X = X_\beta + D_x \delta (reXreXD_x es un número simple, la función de "dispersión" en la dinámica del haz). …

8 distributions  descriptive-statistics  signal-processing 

En un modelo de ecuación estructural, a menudo se usa el estimador de ML. En el caso de que las variables no sean multivariadas normales, ¿se puede utilizar ML? Muchas veces los indicadores que tiene disponibles para trabajar no son multivariados normales. No estoy seguro de cómo proceder en ese …

8 maximum-likelihood  sem  normality-assumption  multivariate-normal 

Sea un espacio de probabilidad. Conjetura:(Ω,F,P)(Ω,F,P)(\Omega, \mathscr F, \mathbb P) Supongamos que tenemos eventos st , o . Existe una secuencia independiente de eventos stA1,A2,...A1,A2,...A_1, A_2, ...∀ A∈⋂nσ(An,An+1,...)∀ A∈⋂nσ(An,An+1,...)\forall \ A \in \bigcap_n \sigma(A_n, A_{n+1}, ...)P(A)=0P(A)=0P(A) = 0111B1,B2,...B1,B2,...B_1, B_2, ... τAn:=⋂nσ(An,An+1,...)=⋂nσ(Bn,Bn+1,...):=τBnτAn:=⋂nσ(An,An+1,...)=⋂nσ(Bn,Bn+1,...):=τBn\tau_{A_n} := \bigcap_n \sigma(A_n, A_{n+1}, ...) = \bigcap_n \sigma(B_n, B_{n+1}, …

8 probability  independence  non-independent  asymptotics 

Suponer ( a , b )(a,b) (a,b) es un ( 1 - α )(1−α)(1-\alpha) intervalo de confianza de nivel para un parámetro θθ\theta. Suponerηη\etaEs una transformación monótona invertible. Entonces es ( η( a ) , η( b ))(η(a),η(b)) \left (\eta(a), \eta(b) \right ) una ( 1 -α )(1−α)(1-\alpha) intervalo de …

8 confidence-interval 

Imagine que muestreamos una matriz de covarianza de una distribución Wishart por MCMC. En cada iteración, obtenemos una nueva matriz de muestra SiSiS_i de la distribución Wishart. Pregunta : Dada la traza que contiene todas las muestrasS1,...SnS1,...SnS_1,...S_n, ¿puedo trazar la autocorrelación de estas muestras? He visto a alguien usando la …

8 bayesian  autocorrelation  mcmc 

En la clase de métodos estadísticos de nivel MS que estoy tomando, aprendí sobre varios modelos lineales para el diseño experimental. Toma por ejemplo, Yyo j= μ +βyo+τj+εyo j,Yij=μ+βi+τj+εij,Y_{ij} = \mu + \beta_i + \tau_j + \varepsilon_{ij}\,, para el modelo de diseño de bloques completos al azar (RCBD) (yoii representando …

8 references  experiment-design  fixed-effects-model  theory 

Encontré que para un modelo de regresión lineal simple, tanto el MCO como el método de máxima verosimilitud (suponiendo una distribución Normal) dan el mismo resultado (valores de parámetros). A partir de esto, ¿podemos decir que los MCO también hacen suposiciones implícitas sobre la distribución Normal o viceversa? No me …

8 regression  normal-distribution  maximum-likelihood  least-squares 

En el libro "Los elementos del aprendizaje estadístico" en el capítulo 2 ("Modelos lineales y mínimos cuadrados; página no: 12"), se escribe que En el espacio de entrada-salida dimensional (p + 1), (X, Y) representa un hiperplano. Si la constante se incluye en X, entonces el hiperplano incluye el origen …

8 regression  machine-learning 

No entiendo por qué no puedo simplemente agregar 1.5 desviaciones estándar para obtener la respuesta. Si 1 desviación estándar es 10 kg y la media es 400 kg, entonces 415 kg es 1,5 desviaciones estándar. Entonces lo calculé así: .3413 + ((.4772-.3413)/2) = 0.40925 Esta ecuación toma la mitad de …

8 probability  normal-distribution  standard-deviation 

Hice una red neuronal convolucional y quería comprobar que mis gradientes se calculan correctamente utilizando la comprobación numérica de gradiente. La pregunta es, ¿qué tan cerca está lo suficientemente cerca? Mi función de verificación solo escupe la derivada calculada, la derivada aproximada numéricamente, la diferencia entre los dos y si …

8 neural-networks  conv-neural-network  gradient