Statistiche e Big Data approximation

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Disuguaglianza di Chebyshev unilaterale per il momento più elevato

Esiste un analogo al momento più elevato delle disuguaglianze di Chebyshev nel caso unilaterale? La disuguaglianza di Chebyshev-Cantelli sembra funzionare solo per la varianza, mentre la disuguaglianza di Chebyshevs può essere facilmente prodotta per tutti gli esponenti. Qualcuno sa di una disuguaglianza unilaterale usando i momenti più alti?

12 approximation moments probability-inequalities

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Approssimazione normale alla distribuzione di Poisson

Qui in Wikipedia si dice: Per valori sufficientemente grandi di , (diciamo λ> 1000 ), la distribuzione normale con media λ e varianza λ (deviazione standard \ sqrt {\ lambda} ) è un'approssimazione eccellente della distribuzione di Poisson. Se λ è maggiore di circa 10, la distribuzione normale è una …

12 normal-distribution poisson-distribution approximation

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Test esatto di Fisher e distribuzione ipergeometrica

Volevo capire meglio il test esatto del pescatore, quindi ho escogitato il seguente esempio di giocattolo, dove f e m corrispondono a maschio e femmina e n e y corrispondono a "consumo di soda" in questo modo: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Ovviamente, questa è …

12 fishers-exact hypergeometric clustering supervised-learning modeling econometrics r regression residuals heteroscedasticity independence distributions self-study matlab libsvm self-study conditional-probability conditional-expectation hypothesis-testing self-study multiple-comparisons mode statistical-significance chi-squared multiple-comparisons maximum-likelihood poisson-process optimization uncertainty genetic-algorithms bayesian model-selection overfitting maximum-likelihood optimization approximation r prediction model-evaluation r machine-learning survival neural-networks cox-model machine-learning bayesian bayesian-network hierarchical-bayesian pooling

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Correzioni dei gradi di libertà dovrebbero essere usate per deduzione sui parametri GLM?

Questa domanda è ispirata dalla risposta di Martijn qui . Supponiamo di adattare un GLM per una famiglia a un parametro come un modello binomiale o di Poisson e che si tratti di una procedura di piena verosimiglianza (al contrario, quasipoisson). Quindi, la varianza è una funzione della media. Con …

11 regression generalized-linear-model inference approximation t-distribution

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Approssimativo

Stavo leggendo casualmente un articolo (in economia) che aveva la seguente approssimazione per log(E(X))log⁡(E(X))\log(E(X)) : log(E(X))≈E(log(X))+0.5var(log(X))log⁡(E(X))≈E(log⁡(X))+0.5var(log⁡(X))\log(E(X)) \approx E(\log(X))+0.5 \mathrm{var}(\log(X)) , che l'autore dice esatto se X è log-normale (che io conosco). Quello che non so è come ricavare questa approssimazione. Ho provato a calcolare un'approssimazione di Taylor del secondo ordine …

11 lognormal approximation taylor-series

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approssimativo per una distribuzione discreta

Qual è il modo migliore per approssimare per due date interi quando si sa che i media , varianza , asimmetria e curtosi in eccesso di una discreta distribuzione di , ed è chiaro dalle misure (diverse da zero) di forma e che un'approssimazione normale non è appropriata?Pr [ n …

11 probability distributions moments approximation saddlepoint-approximation

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Il processo gaussiano (regressione) ha la proprietà di approssimazione universale?

Qualche funzione continua su [a, b], dove aeb sono numeri reali, può essere approssimata o arbitrariamente vicina alla funzione (in qualche norma) dai processi gaussiani (regressione)?

10 gaussian-process approximation

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Quando convergono le approssimazioni della serie Taylor alle aspettative di (intere) funzioni?

Prendi un'aspettativa della forma per alcune variabili casuali univariate e un'intera funzione (ovvero, l'intervallo di convergenza è l'intera linea reale)E(f(X))E(f(X))E(f(X))XXXf(⋅)f(⋅)f(\cdot) Ho una funzione generatrice di momenti per e quindi posso facilmente calcolare i momenti interi. Usa una serie di Taylor attorno a e quindi applica l'aspettativa in termini di una …

10 expected-value approximation

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Qual è la normale approssimazione della distribuzione multinomiale?

Se ci sono più approssimazioni possibili, sto cercando quella più semplice.

10 normal-distribution multinomial approximation

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Calcola la curva ROC per i dati

Quindi, ho 16 prove in cui sto cercando di autenticare una persona da un tratto biometrico usando Hamming Distance. La mia soglia è impostata su 3,5. I miei dati sono di seguito e solo la versione di prova 1 è un vero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 …

9 mathematical-statistics roc classification cross-validation pac-learning r anova survival hazard machine-learning data-mining hypothesis-testing regression random-variable non-independent normal-distribution approximation central-limit-theorem interpolation splines distributions kernel-smoothing r data-visualization ggplot2 distributions binomial random-variable poisson-distribution simulation kalman-filter regression lasso regularization lme4-nlme model-selection aic r mcmc dlm particle-filter r panel-data multilevel-analysis model-selection entropy graphical-model r distributions quantiles qq-plot svm matlab regression lasso regularization entropy inference r distributions dataset algorithms matrix-decomposition regression modeling interaction regularization expected-value exponential gamma-distribution mcmc gibbs probability self-study normality-assumption naive-bayes bayes-optimal-classifier standard-deviation classification optimization control-chart engineering-statistics regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction

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Risoluzione analitica del campionamento con o senza sostituzione dopo il binomio di Poisson / Negativo

Versione breve Sto cercando di risolvere analiticamente / approssimare la probabilità composita che deriva da estrazioni indipendenti di Poisson e da un ulteriore campionamento con o senza sostituzione (non mi interessa davvero quale). Voglio usare la probabilità con MCMC (Stan), quindi ho bisogno della soluzione solo fino a un termine …

8 mathematical-statistics poisson-distribution joint-distribution approximation

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