Statistiche e Big Data

Domande e risposte per le persone interessate alle statistiche, all'apprendimento automatico, all'analisi dei dati, al data mining e alla visualizzazione dei dati

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Correzione di polarizzazione nella varianza ponderata
Per la varianza non ponderata esiste la varianza del campione corretta per il bias, quando la media è stata stimata dagli stessi dati: Var(X):=1n∑i(xi−μ)2Var(X):=1n∑i(xi−μ)2\text{Var}(X):=\frac{1}{n}\sum_i(x_i - \mu)^2Var(X):=1n−1∑i(xi−E[X])2Var(X):=1n−1∑i(xi−E[X])2\text{Var}(X):=\frac{1}{n-1}\sum_i(x_i - E[X])^2 Sto esaminando la media ponderata e la varianza e mi chiedo quale sia la correzione del bias appropriata per la varianza ponderata. …
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Valore atteso di un logaritmo naturale
Conosco con costanti, quindi dato , è facile da risolvere. So anche che non puoi applicarlo quando è una funzione non lineare, come in questo caso , e per risolverlo devo fare un'approssimazione con quello di Taylor. Quindi la mia domanda è come posso risolvere ?? faccio anche approssimazione con …
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Stimatori incoerenti sono mai preferibili?
La coerenza è ovviamente uno stimatore di proprietà naturale e importante, ma ci sono situazioni in cui potrebbe essere meglio usare uno stimatore incoerente piuttosto che coerente? Più specificamente, ci sono esempi di uno stimatore incoerente che supera un ragionevole stimatore coerente per tutte le finite (rispetto ad alcune funzioni …
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Come scrivere una formula di modello lineare con 100 variabili in R
Bloccato . Questa domanda e le sue risposte sono bloccate perché la domanda è fuori tema ma ha un significato storico. Al momento non accetta nuove risposte o interazioni. Esiste un modo semplice in R per creare una regressione lineare su un modello con 100 parametri in R? Diciamo che …
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In R, dato un output di optim con una matrice hessiana, come calcolare gli intervalli di confidenza dei parametri usando la matrice hessiana?
Dato un output da optim con una matrice hessiana, come calcolare gli intervalli di confidenza dei parametri usando la matrice hessian? fit<-optim(..., hessian=T) hessian<-fit$hessian Sono principalmente interessato al contesto della massima verosimiglianza, ma sono curioso di sapere se il metodo può essere esteso oltre.
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