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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Cosa sono le strutture a R in una glmm?
Ho usato il MCMCglmmpacchetto di recente. Sono confuso da ciò che viene indicato nella documentazione come struttura a R e struttura a G. Questi sembrano riguardare gli effetti casuali - in particolare specificando i parametri per la distribuzione precedente su di essi, ma la discussione nella documentazione sembra presumere che …
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Processo gaussiano: proprietà di approssimazione delle funzioni
Sto imparando il processo gaussiano e ho sentito solo frammenti. Gradirei davvero commenti e risposte. Per qualsiasi set di dati, è vero che un'approssimazione della funzione di processo gaussiana darebbe zero o trascurabile errore di adattamento nei punti dati? In un altro posto ho anche sentito che il processo gaussiano …
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Auto.arima vs autobox differiscono?
Dalla lettura dei post su questo sito so che esiste una funzione R auto.arima(nel forecast pacchetto ). So anche che IrishStat , un membro di questo sito ha creato il pacchetto commerciale autobox nei primi anni '80. Poiché questi due pacchetti esistono oggi e selezionano automaticamente i modelli arima per …
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MLE richiede dati iid? O solo parametri indipendenti?
La stima dei parametri utilizzando la stima della massima verosimiglianza (MLE) implica la valutazione della funzione di verosimiglianza, che mappa la probabilità che il campione (X) si verifichi ai valori (x) sullo spazio dei parametri (θ) data una famiglia di distribuzione (P (X = x | θ ) su possibili …
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Dati di pulizia di formato incoerente in R?
Mi occupo spesso di dati di sondaggi disordinati che richiedono molta pulizia prima di poter fare statistiche. Lo facevo "manualmente" in Excel, a volte usando le formule di Excel e talvolta controllando le voci una per una. Ho iniziato a svolgere sempre più di questi compiti scrivendo script per eseguirli …
16 r  data-cleaning 
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Calcolo della nuova deviazione standard utilizzando la vecchia deviazione standard dopo la modifica del set di dati
Ho una matrice di valori reali, che ha media e deviazione standard . Se un elemento dell'array viene sostituito da un altro elemento , allora sarà la nuova mediannnμoldμold\mu_{old}σoldσold\sigma_{old}xixix_ixjxjx_j μnew=μold+xj−xinμnew=μold+xj−xin\mu_{new}=\mu_{old}+\frac{x_j-x_i}{n} Il vantaggio di questo approccio è che richiede un calcolo costante indipendentemente dal valore di . Esiste un approccio per …
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Errore standard di calcolo nella stima media ponderata
Supponiamo che w1,w2,…,wnw1,w2,…,wnw_1,w_2,\ldots,w_n e x1,x2,...,xnx1,x2,...,xnx_1,x_2,...,x_n sono ciascuno tratte IID da alcune distribuzioni, con wiwiw_i indipendente da xixix_i . Il wiwiw_i sono strettamente positiva. Si osserva tutto il wiwiw_i , ma non il ; piuttosto osservi . Sono interessato a stimarexixix_i∑ixiwi∑ixiwi\sum_i x_i w_iˉ x = Σ i w i x iE[x]E⁡[x]\operatorname{E}\left[x\right]da …
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Trovare il MLE per un processo esponenziale univariato di Hawkes
Il processo esponenziale univariato di Hawkes è un processo a punti autoeccitante con un tasso di arrivo dell'evento di: λ(t)=μ+∑ti&lt;tαe−β(t−ti)λ(t)=μ+∑ti&lt;tαe−β(t−ti) \lambda(t) = \mu + \sum\limits_{t_i<t}{\alpha e^{-\beta(t-t_i)}} dove sono gli orari di arrivo dell'evento.t1,..tnt1,..tn t_1,..t_n La funzione di verosimiglianza log è −tnμ+αβ∑(e−β(tn−ti)−1)+∑i&lt;jln(μ+αe−β(tj−ti))−tnμ+αβ∑(e−β(tn−ti)−1)+∑i&lt;jln⁡(μ+αe−β(tj−ti)) - t_n \mu + \frac{\alpha}{\beta} \sum{( e^{-\beta(t_n-t_i)}-1 )} + …
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È assolutamente difendibile stratificare un set di dati in base alle dimensioni del residuo e fare un confronto a due campioni?
Questo è qualcosa che vedo fatto come una specie di metodo ad hoc e mi sembra molto sospetto, ma forse mi manca qualcosa. Ho visto questo fatto in regressione multipla ma manteniamolo semplice: yi=β0+β1xi+εiyi=β0+β1xi+εi y_{i} = \beta_{0} + \beta_{1} x_{i} + \varepsilon_{i} Ora prendi i residui dal modello montato ei=yi−(β^0+β^1xi)ei=yi−(β^0+β^1xi) …
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