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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Usiamo mai la stima della massima verosimiglianza?
Mi chiedo se la stima della massima verosimiglianza sia mai stata utilizzata nelle statistiche. Ne apprendiamo il concetto, ma mi chiedo quando verrà effettivamente utilizzato. Se assumiamo la distribuzione dei dati, troviamo due parametri, uno per la media e uno per la varianza, ma in realtà li usi in situazioni …
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Perché la regressione lineare ha ipotesi sul modello lineare residuo ma generalizzato ha ipotesi sulla risposta?
Perché la regressione lineare e il modello generalizzato hanno ipotesi incoerenti? Nella regressione lineare, assumiamo che il residuo derivi dalla forma gaussiana In altre regressioni (regressione logistica, regressione del veleno), assumiamo che la risposta provenga da una certa distribuzione (binomiale, povertà ecc.). Perché a volte assumono il tempo residuo e …
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Comprendi intuitivamente perché la distribuzione di Poisson è il caso limite della distribuzione binomiale
In "Data Analysis" di DS Sivia, c'è una derivazione della distribuzione di Poisson, dalla distribuzione binomiale. Sostengono che la distribuzione di Poisson è il caso limite della distribuzione binomiale quando , dove è il numero di prove.M→∞M→∞M\rightarrow\inftyMMM Domanda 1: come si può comprendere intuitivamente tale argomento? Domanda 2: Perché il …
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Per quali modelli la distorsione dell'MLE diminuisce più velocemente della varianza?
Lasciate θ una stima di massima verosimiglianza di un vero parametro θ * di qualche modello. Poiché il numero di punti di dati n aumenta, l'errore ‖ θ - θ * ‖ tipicamente diminuisce O ( 1 / √θ^\hat\thetaθ∗\theta^*nn∥θ^−θ∗∥\lVert\hat\theta-\theta^*\rVertn )O(1/n−−√)O(1/\sqrt n). Usando la disuguaglianza e le proprietà del triangolo aspettativa, …
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Qualche esempio di variabili (approssimativamente) indipendenti che dipendono da valori estremi?
Sto cercando un esempio di 2 variabili casuali , Y tali cheXXXYYY |cor(X,Y)|≈0|cor(X,Y)|≈0\newcommand{\cor}{{\rm cor}}|\cor(X,Y)| \approx 0 ma se si considera la parte di coda delle distribuzioni, sono altamente correlate. (Cerco di evitare "correlato" / "correlazione" per la coda perché potrebbe non essere lineare). Probabilmente usa questo: |cor(X′,Y′)|≫0|cor(X′,Y′)|≫0|\cor(X', Y')| \gg 0 …
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Perché indietro propagarsi nel tempo in un RNN?
In una rete neurale ricorrente, di solito si inoltra la propagazione attraverso diversi passaggi temporali, "si srotolano" la rete e quindi si propagano indietro attraverso la sequenza di input. Perché non dovresti semplicemente aggiornare i pesi dopo ogni singolo passaggio della sequenza? (l'equivalente dell'uso di una lunghezza di troncamento di …
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Quale distribuzione segue il CDF normale inverso di una variabile casuale beta?
Supponiamo di definire: X∼Beta(α,β)X∼Beta(α,β)X\sim\mbox{Beta}(\alpha,\beta) Y∼Φ−1(X)Y∼Φ−1(X)Y\sim \Phi^{-1}(X) dove Φ−1Φ−1\Phi^{-1} è l'inverso del CDF della distribuzione normale standard . La mia domanda è: esiste una semplice distribuzione che segue YYY o che può approssimare YYY ? Sto chiedendo perché ho un forte sospetto basato sui risultati della simulazione (mostrati sotto) che YYY …
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