Statistiche e Big Data

Ho letto del test t di Student, ma sembra funzionare quando possiamo supporre che le distribuzioni originali siano normalmente distribuite. Nel mio caso, sicuramente no. Inoltre, se ho 13 distribuzioni, devo fare dei 13^2test?

13 r  hypothesis-testing  distributions 

Nello studio della distanza di Kullback-Leibler, ci sono due cose che impariamo molto rapidamente: non rispetta né la disuguaglianza del triangolo né la simmetria, proprietà richieste di una metrica. La mia domanda è se esiste una metrica delle funzioni di densità di probabilità che soddisfano tutti i vincoli di una …

13 distributions  distance  metric 

Quando è preferibile utilizzare la stima della massima verosimiglianza invece dei minimi quadrati ordinari? Quali sono i punti di forza e le limitazioni di ciascuno? Sto cercando di raccogliere conoscenze pratiche su dove usarli in situazioni comuni.

13 regression  maximum-likelihood  least-squares 

Sto lavorando in R attraverso un eccellente tutorial PCA di Lindsay I Smith e mi sto bloccando nell'ultima fase. Lo script R di seguito ci porta fino allo stadio (a pag.19) in cui i dati originali vengono ricostruiti dal Componente principale (singolare in questo caso), che dovrebbe produrre un diagramma …

13 r  pca 

Di recente ho appreso sull'uso del trucco del kernel, che mappa i dati in spazi di dimensioni superiori nel tentativo di linearizzare i dati in quelle dimensioni. Ci sono casi in cui dovrei evitare di usare questa tecnica? È solo una questione di trovare la giusta funzione del kernel? Per …

13 machine-learning  svm  kernel-trick  heuristic 

Ho scritto un codice in grado di eseguire il filtraggio di Kalman (utilizzando un numero di diversi filtri di tipo Kalman [Information Filter et al.]) Per l'analisi dello spazio di stato gaussiano lineare per un vettore di stato n-dimensionale. I filtri funzionano alla grande e sto ottenendo un bel risultato. …

13 maximum-likelihood  algorithms  kalman-filter  likelihood 

Esiste un coniugato precedente alla distribuzione di Laplace ? In caso contrario, esiste un'espressione nota in forma chiusa che approssima il posteriore per i parametri della distribuzione di Laplace? Ho cercato su google un bel po 'senza successo, quindi la mia ipotesi attuale è "no" sulle domande sopra ...

13 bayesian  conjugate-prior  laplace-distribution 

Le bande di confidenza e previsione intorno a una regressione non lineare dovrebbero essere simmetriche attorno alla linea di regressione? Significa che non assumono la forma della clessidra come nel caso delle bande per la regressione lineare. Perché? Ecco il modello in questione: Ecco la figura: F( x ) = …

13 confidence-interval  nonlinear-regression  prediction-interval 

Qual è la massima distribuzione di entropia per una variabile continua positiva, visti i suoi primi e secondi momenti? Ad esempio, una distribuzione gaussiana è la massima distribuzione di entropia per una variabile illimitata, data la sua media e deviazione standard, e una distribuzione gamma è la massima distribuzione di …

13 distributions  standard-deviation  mean  maximum-entropy 

Sto usando la libreria R 'multcomp' ( http://cran.r-project.org/web/packages/multcomp/ ) per calcolare il test di Dunnett. Sto usando lo script qui sotto: Group <- factor(c("A","A","B","B","B","C","C","C","D","D","D","E","E","F","F","F")) Value <- c(5,5.09901951359278,4.69041575982343,4.58257569495584,4.79583152331272,5,5.09901951359278,4.24264068711928,5.09901951359278,5.19615242270663,4.58257569495584,6.16441400296898,6.85565460040104,7.68114574786861,7.07106781186548,6.48074069840786) data <- data.frame(Group, Value) aov <- aov(Value ~ Group, data) summary(glht(aov, linfct=mcp(Group="Dunnett"))) Ora, se eseguo questo script attraverso la R Console più volte, …

13 r  multiple-comparisons 

Intro: Avendo notato l'attenzione ricevuta oggi da questa domanda, " ANOVA può essere significativo quando nessuno dei t-test a coppie è? ", Ho pensato che avrei potuto riformularlo in un modo interessante che meriterebbe il proprio set di risposte . Una varietà di risultati incongrui (al valore nominale) può verificarsi …

13 hypothesis-testing  anova  statistical-significance  t-test  multiple-comparisons 

Dopo aver attraversato un po 'di matematica leggermente concisa, penso di avere una leggera intuizione della stima della densità del kernel. Ma sono anche consapevole che stimare la densità multivariata per più di tre variabili potrebbe non essere una buona idea, in termini di proprietà statistiche dei suoi stimatori. Quindi, …

13 nonparametric  pdf  kernel-smoothing  bivariate  density-estimation 

Supponiamo che X0,X1,…,XnX0,X1,…,Xn X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} siano variabili casuali che seguono la distribuzione di Poisson con media λλ \lambda . Come posso dimostrare che non esiste uno stimatore imparziale della quantità 1λ1λ \dfrac{1}{\lambda} ?

13 probability  poisson-distribution  unbiased-estimator  estimators  iid 

Ho eseguito una regressione multipla in cui il modello nel suo insieme è significativo e spiega circa il 13% della varianza. Tuttavia, devo trovare la quantità di varianza spiegata da ciascun predittore significativo. Come posso fare questo usando R? Ecco alcuni dati e codice di esempio: D = data.frame( dv …

13 r  regression  variance 

In R (2.15.2) ho montato una volta un ARIMA (3,1,3) su una serie temporale e una volta un ARMA (3,3) sulla serie temporale una volta differenziata. I parametri adattati differiscono, che ho attribuito al metodo di adattamento in ARIMA. Inoltre, il montaggio di un ARIMA (3,0,3) sugli stessi dati di …

13 r  time-series  arima  fitting  arma