Statistiche e Big Data

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Intuizione dietro i nomi correlazioni 'parziali' e 'marginali'

Qualcuno ha un'idea del perché la correlazione condizionale tra 2 variabili è chiamata correlazione "parziale" e la semplice correlazione tra loro (quindi, quando non condizionata su qualsiasi altra variabile) è chiamata correlazione "marginale"? Qual è l'intuizione dietro le parole "parziale" e "marginale"? Cosa fanno con "parti" o "margini"? Sarebbe bello …

12 correlation terminology marginal partial-correlation

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Condizioni necessarie e sufficienti su MGF comune per l'indipendenza

Supponiamo che io abbia una funzione generatrice di momenti congiunti per una distribuzione congiunta con CDF F X , Y ( x , y ) . È M X , Y ( s , t ) = M X , Y ( s , 0 ) ⋅ M X , …

12 probability independence joint-distribution mgf

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Confronto tra la stima della massima verosimiglianza (MLE) e il teorema di Bayes

Nel teorema bayesiano, , e dal libro che sto leggendo, è chiamato il probabilità , ma presumo sia solo la probabilità condizionata di dato , giusto?p ( y| x)= p ( x | y) p ( y)p ( x )p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)p(y|x) = \frac{p(x|y)p(y)}{p(x)}p ( x | y)p(x|y)p(x|y)yXxxyyy La stima della massima …

12 bayesian maximum-likelihood

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Quando si adatta una curva, come posso calcolare l'intervallo di confidenza al 95% per i miei parametri adattati?

Sto adattando le curve ai miei dati per estrarre un parametro. Tuttavia, non sono sicuro di quale sia la certezza di quel parametro e di come calcolare / esprimere il suo intervallo di confidenza al %.959595 Supponiamo che per un set di dati contenente dati che decadono in modo esponenziale, …

12 confidence-interval nonlinear-regression fitting

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Calcola l'incertezza della pendenza della regressione lineare in base all'incertezza dei dati

Come calcolare l'incertezza della pendenza della regressione lineare in base all'incertezza dei dati (possibilmente in Excel / Mathematica)? Esempio: Diamo punti dati (0,0), (1,2), (2,4), (3,6), (4,8), ... (8, 16), ma ogni valore y ha un'incertezza di 4. La maggior parte delle funzioni che ho trovato calcolerebbe l'incertezza come 0, …

12 regression uncertainty

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Perché considerare il campionamento senza sostituzione in un'applicazione pratica?

Il campionamento con la sostituzione ha due vantaggi rispetto al campionamento senza sostituzione a mio avviso: 1) Non devi preoccuparti della correzione della popolazione finita. 2) Esiste la possibilità che elementi della popolazione vengano disegnati più volte, quindi è possibile riciclare le misurazioni e risparmiare tempo. Naturalmente da un POV …

12 sampling finite-population

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Un MCMC che soddisfa un bilancio dettagliato produce una distribuzione stazionaria?

Immagino di comprendere l'equazione della condizione di equilibrio dettagliata, che afferma che per la probabilità di transizione e distribuzione stazionaria π , una catena di Markov soddisfa un equilibrio dettagliato se q ( x | y ) π ( y ) = q ( y | x ) π ( …

12 probability mcmc markov-process

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Test di ipotesi con Big Data

Come si eseguono test di ipotesi con big data? Ho scritto il seguente script MATLAB per sottolineare la mia confusione. Tutto ciò che fa è generare due serie casuali ed eseguire una semplice regressione lineare di una variabile sull'altra. Esegue questa regressione più volte utilizzando valori casuali diversi e riporta …

12 hypothesis-testing large-data

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Perché Moran non è uguale a "-1" in uno schema di punti perfettamente disperso

Wikipedia è sbagliata ... o non lo capisco? Wikipedia: I quadrati bianchi e neri ("motivo a scacchi") sono perfettamente dispersi, quindi Moran sarebbe I -1. Se i quadrati bianchi fossero accatastati a metà della tavola e i quadrati neri all'altra, Moran sarebbe I vicino a +1. Una disposizione casuale di …

12 r autocorrelation spatial pattern-recognition

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Correlazioni ottenibili per variabili casuali esponenziali

Qual è la gamma di correlazioni ottenibili per la coppia di variabili casuali distribuite esponenzialmente e , dove sono i parametri di tasso?X1∼Exp(λ1)X1∼Exp(λ1)X_1 \sim {\rm Exp}(\lambda_1)X2∼Exp(λ2)X2∼Exp(λ2)X_2 \sim {\rm Exp}(\lambda_2)λ1,λ2>0λ1,λ2>0\lambda_1, \lambda_2 > 0

12 correlation exponential

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Che cos'è un processo stazionario di secondo ordine?

Mi chiedevo come fosse definito il suo "processo stazionario di secondo ordine" nell'Introduzione alle serie temporali e nelle previsioni di Brockwell e Davis : La classe di modelli lineari di serie temporali, che include la classe di modelli a media mobile autoregressiva (ARMA), fornisce un quadro generale per lo studio …

12 time-series

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Previsione di serie temporali orarie con periodicità giornaliera, settimanale e annuale

Importante modifica: vorrei ringraziare fino in fondo Dave e Nick per le loro risposte. La buona notizia è che ho fatto funzionare il ciclo (principio preso in prestito dal post del Prof. Hydnman sulla previsione in lotti). Per consolidare le query in sospeso: a) Come faccio ad aumentare il numero …

12 forecasting arima predictor seasonality multiple-seasonalities

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Eteroschedasticità e normalità dei residui

Ho una regressione lineare che è abbastanza buona, immagino (è per un progetto universitario, quindi non devo essere molto preciso). Il punto è che se tracciamo i residui rispetto ai valori previsti, c'è (secondo il mio insegnante) un accenno di eteroschedasticità. Ma se tracciamo il diagramma QQ dei residui, è …

12 regression normal-distribution residuals heteroscedasticity

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test vs test?

Sto cercando di capire esattamente quale sia la differenza tra test e test.tttzzz Per quanto ne so, per entrambe le classi di test si usa la stessa statistica test, qualcosa del modulo b^−Cseˆ(b^)b^−Cse^(b^)\frac{\hat{b} - C}{\widehat{\operatorname{se}}(\hat{b})} dove è una statistica di esempio, è una costante di riferimento (posizione) (che dipende dai …

12 hypothesis-testing t-test small-sample

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Analisi dei fattori dinamici rispetto al modello dello spazio degli stati

Il pacchetto MARSS in R offre la funzione per l'analisi dei fattori dinamici. In questo pacchetto, il modello di fattore dinamico è scritto come una forma speciale di modello di spazio degli stati e presuppongono che le tendenze comuni seguano il processo AR (1). Poiché non ho molta familiarità con …

12 r time-series forecasting factor-analysis state-space-models