Statistiche e Big Data

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Numero massimo di variabili indipendenti che possono essere immesse in un'equazione di regressione multipla

Qual è il limite al numero di variabili indipendenti che si possono inserire in un'equazione di regressione multipla? Ho 10 predittori che vorrei esaminare in termini di contributo relativo alla variabile di risultato. Dovrei usare una correzione bonferroni per adattarmi a più analisi?

19 regression predictor importance bonferroni

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Quali algoritmi / tecniche MCMC sono utilizzati per parametri discreti?

Conosco una buona dose sull'adattamento di parametri continui, in particolare sui metodi basati sul gradiente, ma non molto sull'adattamento di parametri discreti. Quali sono gli algoritmi / tecniche MCMC comunemente utilizzati per l'adattamento di parametri discreti? Ci sono algoritmi che sono sia abbastanza generali che abbastanza potenti? Esistono algoritmi che …

19 bayesian mcmc

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Come campionare da ?

Voglio campionare secondo una densità dove e sono strettamente positivi. (Motivazione: questo potrebbe essere utile per il campionamento di Gibbs quando il parametro di forma di una densità Gamma ha un precedente uniforme.)f(a)∝cada−1Γ(a)1(1,∞)(a)f(a)∝cada−1Γ(a)1(1,∞)(a) f(a) \propto \frac{c^a d^{a-1}}{\Gamma(a)} 1_{(1,\infty)}(a) cccddd Qualcuno sa campionare facilmente da questa densità? Forse è standard e …

19 distributions sampling gamma-distribution

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Modello lineare semplice con errori autocorrelati in R [chiuso]

Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso 8 mesi fa . Come posso adattare un modello lineare con errori autocorrelati in R? In stato avrei usato il praiscomando, …

19 r time-series autocorrelation

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Nell'analisi di regressione qual è la differenza tra processo di generazione dei dati e modello?

Nell'analisi di regressione qual è la differenza tra "processo di generazione dei dati" e "modello"?

19 econometrics

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Le statistiche bayesiane sono davvero un miglioramento rispetto alle statistiche tradizionali (frequentiste) per la ricerca comportamentale?

Durante la partecipazione alle conferenze, i sostenitori delle statistiche bayesiane hanno spinto un po 'a valutare i risultati degli esperimenti. È vantato come sia più sensibile, appropriato e selettivo verso scoperte autentiche (meno falsi positivi) rispetto alle statistiche frequentiste. Ho esplorato un po 'l'argomento e non sono ancora convinto dei …

19 bayesian power frequentist

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Quando è significativo il "prossimo più vicino", oggi?

Nel 1999, Beyer et al. chiesto, quando è significativo il "prossimo più vicino"? Esistono modi migliori per analizzare e visualizzare l'effetto della planarità della distanza sulla ricerca NN dal 1999? [Un dato] set di dati fornisce risposte significative al problema 1-NN? Il problema di 10-NN? Il problema 100-NN? In che …

19 machine-learning k-nearest-neighbour

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Calcolo del limite decisionale di un modello SVM lineare

Dati i vettori di supporto di un SVM lineare, come posso calcolare l'equazione del limite decisionale?

19 machine-learning svm

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Come posso calcolare la probabilità condizionale di diversi eventi?

Potresti informarmi per favore, come posso calcolare la probabilità condizionata di diversi eventi? per esempio: P (A | B, C, D) -? Lo so: P (A | B) = P (A B) / P (B)∩∩\cap Ma, sfortunatamente, non riesco a trovare alcuna formula se un evento A dipende da diverse …

19 conditional-probability

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Interpretazione dei grafici di analisi della corrispondenza 2D

Ho cercato su Internet in lungo e in largo ... Devo ancora trovare una buona panoramica su come interpretare i grafici di analisi della corrispondenza 2D. Qualcuno potrebbe offrire qualche consiglio sull'interpretazione delle distanze tra i punti? Forse un esempio potrebbe aiutare, ecco una trama che si trova su molti …

19 interpretation correspondence-analysis biplot

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Misure della complessità del modello

Come possiamo confrontare la complessità di due modelli con lo stesso numero di parametri? Modifica 19/09 : Per chiarire, la complessità del modello è una misura di quanto sia difficile imparare da dati limitati. Quando due modelli si adattano ugualmente bene ai dati esistenti, un modello con una complessità inferiore …

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Risorse per imparare a creare visualizzazioni di dati?

Sono interessato a imparare come creare il tipo di visualizzazioni che vedi su http://flowingdata.com e informationisbeautiful. EDIT: Significato, visualizzazioni che sono interessanti di per sé - un po 'come la grafica del NY Times, al contrario di qualcosa di veloce per un rapporto. Quali tipi di strumenti vengono utilizzati per …

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Qual è la differenza tra il data mining e l'analisi statistica?

Qual è la differenza tra il data mining e l'analisi statistica? Per alcuni retroscena, la mia educazione statistica è stata, penso, piuttosto tradizionale. Viene posta una domanda specifica, viene progettata la ricerca e i dati vengono raccolti e analizzati per offrire alcune informazioni su tale domanda. Di conseguenza, sono sempre …

19 data-mining terminology analysis

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Qual è l'idea "fondamentale" dell'apprendimento automatico per la stima dei parametri?

L'idea "fondamentale" delle statistiche per la stima dei parametri è la massima probabilità . Mi chiedo quale sia l'idea corrispondente nell'apprendimento automatico. Qn 1. Sarebbe corretto affermare che l'idea "fondamentale" dell'apprendimento automatico per la stima dei parametri è: "Funzioni di perdita" [Nota: la mia impressione è che gli algoritmi di …

19 machine-learning maximum-likelihood loss-functions pac-learning

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Perché lo stimatore James-Stein è chiamato stimatore del "restringimento"?

Ho letto dello stimatore di James-Stein. È definito, in queste note , come θ^= ( 1 - p - 2∥ X∥2) Xθ^=(1-p-2‖X‖2)X \hat{\theta}=\left(1 - \frac{p-2}{\|X\|^2}\right)X Ho letto la prova ma non capisco la seguente dichiarazione: Dal punto di vista geometrico, lo stimatore di James-Stein riduce ogni componente di XXX verso …

19 estimation terminology shrinkage steins-phenomenon