Estadísticas y Big Data nonparametric

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Cómo elegir entre la prueba t o la prueba no paramétrica, por ejemplo, Wilcoxon en muestras pequeñas

Ciertas hipótesis se pueden probar usando la prueba t de Student (quizás usando la corrección de Welch para las variaciones desiguales en el caso de dos muestras), o mediante una prueba no paramétrica como la prueba de rango con signo emparejado de Wilcoxon, la prueba U de Wilcoxon-Mann-Whitney, o la …

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¿Por qué las estadísticas robustas (y resistentes) no han reemplazado a las técnicas clásicas?

Cuando se resuelven problemas de negocios utilizando datos, es común que al menos una suposición clave de que las estadísticas clásicas no sean válidas. La mayoría de las veces, nadie se molesta en verificar esas suposiciones, por lo que nunca se sabe. Por ejemplo, que muchas de las métricas web …

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¿Kendall Tau o el rho de Spearman?

¿En qué casos uno debería preferir el uno sobre el otro? Encontré a alguien que reclama una ventaja para Kendall, por razones pedagógicas , ¿hay otras razones?

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¿Por qué se preferirían las estadísticas paramétricas sobre las no paramétricas?

¿Puede alguien explicarme por qué alguien elegiría un método estadístico paramétrico en lugar de uno no paramétrico para pruebas de hipótesis o análisis de regresión? En mi opinión, es como ir en balsa y elegir un reloj no resistente al agua, porque es posible que no lo mojes. ¿Por qué …

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¿Qué implementación de prueba de permutación en R usar en lugar de pruebas t (emparejadas y no emparejadas)?

Tengo datos de un experimento que analicé usando pruebas t. La variable dependiente se escala a intervalos y los datos no están emparejados (es decir, 2 grupos) o están emparejados (es decir, dentro de los sujetos). Por ejemplo (dentro de las asignaturas): x1 <- c(99, 99.5, 65, 100, 99, 99.5, …

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Interpretación del logaritmo transformador predictor y / o respuesta

Me pregunto si hace una diferencia en la interpretación si solo el dependiente, tanto el dependiente como el independiente, o solo las variables independientes se transforman logarítmicamente. Considere el caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Puedo interpretar el IV como el porcentaje de aumento, pero ¿cómo cambia …

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¿Son inútiles todos los modelos? ¿Es posible algún modelo exacto, o útil?

Esta pregunta ha estado enconándose en mi mente durante más de un mes. La edición de febrero de 2015 de Amstat News contiene un artículo del profesor Mark van der Laan de Berkeley que regaña a las personas por usar modelos inexactos. Afirma que al usar modelos, la estadística es …

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Bootstrap vs. prueba de hipótesis de permutación

Existen varias técnicas populares de remuestreo, que a menudo se usan en la práctica, como bootstrapping, permutation test, jackknife, etc. Hay numerosos artículos y libros que analizan estas técnicas, por ejemplo Philip I Good (2010) Permutation, Parametric y Bootstrap Tests de hipótesis Mi pregunta es qué técnica de remuestreo ha …

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¿Cuál es el lado débil de los árboles de decisión?

Los árboles de decisión parecen ser un método de aprendizaje automático muy comprensible. Una vez creado, puede ser fácilmente inspeccionado por un humano, lo cual es una gran ventaja en algunas aplicaciones. ¿Cuáles son los lados débiles prácticos de los árboles de decisión?

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¿Existe un intervalo de confianza no paramétrico confiable para la media de una distribución sesgada?

Las distribuciones muy sesgadas, como el log-normal, no dan como resultado intervalos de confianza de arranque precisos. Aquí hay un ejemplo que muestra que las áreas de cola izquierda y derecha están lejos del 0.025 ideal, sin importar qué método de arranque intente en R: require(boot) n <- 25 B …

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Intuición detrás de las interacciones del producto tensorial en GAM (paquete MGCV en R)

Los modelos aditivos generalizados son aquellos donde y=α+f1(x1)+f2(x2)+eiy=α+f1(x1)+f2(x2)+ei y = \alpha + f_1(x_1) + f_2(x_2) + e_i por ejemplo. Las funciones son suaves y se deben estimar. Generalmente por splines penalizadas. MGCV es un paquete en R que lo hace, y el autor (Simon Wood) escribe un libro sobre su …

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R: Bosque aleatorio que arroja NaN / Inf en el error de "llamada de función externa" a pesar de que no hay NaN en el conjunto de datos [cerrado]

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . Estoy usando caret para ejecutar un bosque aleatorio validado cruzado sobre un conjunto de datos. La …

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¿Cuáles son algunas aplicaciones ilustrativas de la probabilidad empírica?

He oído hablar de la probabilidad empírica de Owen, pero hasta hace poco no le presté atención hasta que lo encontré en un documento de interés ( Mengersen et al. 2012 ). En mi esfuerzo por comprenderlo, deduje que la probabilidad de los datos observados se representa como , donde …

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¿Por qué los modelos de proceso gaussianos se llaman no paramétricos?

Estoy un poco confundido. ¿Por qué los procesos gaussianos se llaman modelos no paramétricos? Asumen que los valores funcionales, o un subconjunto de ellos, tienen un gaussiano anterior con media 0 y función de covarianza dada como la función del núcleo. Estas funciones del núcleo tienen algunos parámetros (es decir, …

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¿Es cierto que los métodos bayesianos no se sobreajustan?

¿Es cierto que los métodos bayesianos no se sobreajustan? (Vi algunos documentos y tutoriales haciendo esta afirmación) Por ejemplo, si aplicamos un Proceso Gaussiano a MNIST (clasificación de dígitos escritos a mano), pero solo le mostramos una sola muestra, ¿volverá a la distribución anterior para cualquier entrada diferente de esa …

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