Statistiche e Big Data

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Cosa c'è di così fico nel teorema della rappresentazione di De Finetti?

Da Theory of Statistics di Mark J. Schervish (pagina 12): Sebbene il teorema di rappresentazione di DeFinetti 1.49 sia fondamentale per motivare modelli parametrici, in realtà non viene utilizzato nella loro implementazione. In che modo il teorema è centrale nei modelli parametrici?

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Chi sono i frequentisti?

Avevamo già un thread che chiedeva chi fossero i bayesiani e uno che chiedeva se i frequentatori fossero bayesiani , ma non c'era nessun thread che chiedeva direttamente chi sono i frequentatori ? Questa è una domanda che è stata posta da @whuber come commento a questa discussione e chiede …

55 bayesian frequentist

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Critica alla teoria della causalità di Pearl

Nel 2000, Judea Pearl ha pubblicato Causality . Quali controversie circondano questo lavoro? Quali sono le sue maggiori critiche?

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Domande su come vengono specificati gli effetti casuali in lmer

Di recente ho misurato il modo in cui il significato di una nuova parola viene acquisito su esposizioni ripetute (pratica: dal giorno 1 al giorno 10) misurando ERP (EEG) quando la parola veniva vista in contesti diversi. Ho anche controllato le proprietà del contesto, ad esempio, la sua utilità per …

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Raccomandazione di libri statistici avanzati

In questo sito ci sono molti thread per consigli sui libri sulle statistiche introduttive e sull'apprendimento automatico, ma sto cercando un testo sulle statistiche avanzate che includa, in ordine di priorità: massima probabilità, modelli lineari generalizzati, analisi dei componenti principali, modelli non lineari . Ho provato i modelli statistici di …

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Alternative alla regressione logistica in R

Vorrei tanti algoritmi che svolgono lo stesso compito della regressione logistica. Si tratta di algoritmi / modelli che possono fornire una previsione per una risposta binaria (Y) con alcune variabili esplicative (X). Sarei felice se dopo aver nominato l'algoritmo, se mostrassi anche come implementarlo in R. Ecco un codice che …

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Quale misura pseudo- è quella da segnalare per la regressione logistica (Cox & Snell o Nagelkerke)?

Ho un SPSSoutput per un modello di regressione logistica. L'output riporta due misure per l'adattamento del modello Cox & Snelle Nagelkerke. Quindi, come regola empirica, quali di queste misure R2R²R^² riferiresti come modello adatto? Oppure, quale di questi indici di adattamento è quello che viene solitamente riportato nelle riviste? Alcuni …

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Teorema limite centrale per mediane campione

Se calcolo la mediana di un numero sufficientemente ampio di osservazioni tratte dalla stessa distribuzione, il teorema del limite centrale afferma che la distribuzione delle mediane si avvicinerà a una distribuzione normale? La mia comprensione è che questo è vero con i mezzi di un gran numero di campioni, ma …

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Che cos'è il livello di pooling massimo globale e quali sono i suoi vantaggi rispetto al livello di max max passaggi?

Qualcuno può spiegare cos'è un max pooling globale e perché e quando lo utilizziamo per allenare una rete neurale. Hanno qualche vantaggio rispetto al normale livello massimo di pooling?

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Comprensione della convalida incrociata stratificata

Qual è la differenza tra stratificato convalida incrociata e convalida incrociata ? Wikipedia dice: Nella convalida incrociata della piega k stratificata , le pieghe sono selezionate in modo che il valore di risposta medio sia approssimativamente uguale in tutte le pieghe. Nel caso di una classificazione dicotomica, ciò significa che …

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Utilizzo del deep learning per la previsione di serie storiche

Sono nuovo nell'area del deep learning e per me il primo passo è stato leggere articoli interessanti dal sito deeplearning.net. In articoli sull'apprendimento profondo, Hinton e altri parlano principalmente di applicarlo a problemi di immagine. Qualcuno può provare a rispondermi può essere applicato al problema di prevedere i valori delle …

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Domanda di base sulla matrice delle informazioni di Fisher e relazione con l'Assia e errori standard

Ok, questa è una domanda abbastanza semplice, ma sono un po 'confuso. Nella mia tesi scrivo: Gli errori standard possono essere trovati calcolando l'inverso della radice quadrata degli elementi diagonali della matrice (osservata) di Fisher Information: Dal momento che il comando ottimizzazione minimizza R-logLil (osservata) a matrice Fisher informazioni può …

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In che modo R e Python si completano a vicenda nella scienza dei dati?

In molti tutorial o manuali la narrativa sembra implicare che R e Python coesistono come componenti complementari del processo di analisi. A mio avviso non allenato, tuttavia, sembra che entrambe le lingue facciano la stessa cosa. Quindi la mia domanda è se ci sono nicchie davvero specializzate per le due …

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Esempi di vita reale di processi a media mobile

Puoi fornire alcuni esempi di serie temporali nella vita reale per i quali un processo medio mobile dell'ordine , ovvero ha qualche ragione a priori per essere un buon modello? Almeno per me, i processi autoregressivi sembrano essere abbastanza facili da capire intuitivamente, mentre i processi MA non sembrano così …

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Esempi di approccio bayesiano e frequentista che danno risposte diverse

Nota: sono consapevole delle differenze filosofiche tra statistiche bayesiane e frequentiste. Ad esempio, "qual è la probabilità che la moneta sul tavolo sia testa" non ha senso nelle statistiche del frequentista, dal momento che ha già ottenuto testa o croce - non c'è nulla di probabilistico al riguardo. Quindi la …

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