Statistiche e Big Data intuition

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Se "B è più probabile con A", allora "A è più probabile con B"

Sto cercando di ottenere un'intuizione più chiara dietro: "Se rende più probabile, allora rende più probabile"AUNABBBBBBAUNA Sia la dimensione dello spazio in cui e sono, quindin(S)n(S)n(S)AUNABBB Reclamo: quindiP(B|A)>P(B)P(B|UN)>P(B)P(B|A)>P(B)n(AB)/n(A)>n(B)/n(S)n(UNB)/n(UN)>n(B)/n(S)n(AB)/n(A) > n(B)/n(S) quindin(AB)/n(B)>n(A)/n(S)n(UNB)/n(B)>n(UN)/n(S)n(AB)/n(B) > n(A)/n(S) che èP(A|B)>P(A)P(UN|B)>P(UN)P(A|B)>P(A) Capisco la matematica, ma perché questo ha un senso intuitivo?

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Qual è il significato intuitivo dietro il collegamento di una variabile casuale nel proprio pdf o cdf?

Un pdf è solitamente scritto come , dove la minuscola viene trattata come una realizzazione o un risultato della variabile casuale che ha quel pdf. Allo stesso modo, un cdf è scritto come , che ha il significato . Tuttavia, in alcune circostanze, come la definizione della funzione score e …

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Esempi di vita reale di differenza tra indipendenza e correlazione

È noto che l'indipendenza delle variabili casuali implica una correlazione zero, ma la correlazione zero non implica necessariamente l'indipendenza. Mi sono imbattuto in molti esempi matematici che dimostrano dipendenza nonostante zero correlazione. Ci sono esempi di vita reale a supporto di questo fatto?

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Perché la somma dei residui quadrati non aumenta quando si aggiunge una variabile esplicativa?

Nel mio libro di testo econometrico (Introduzione all'Ecetretrica) riguardante OLS, l'autore scrive: "SSR deve cadere quando viene aggiunta un'altra variabile esplicativa". Perchè

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Distinzione concettuale tra eteroscedasticità e non stazionarietà

Ho difficoltà a distinguere tra i concetti di scedasticità e stazionarietà. A quanto ho capito, l'eteroscedasticità è una variabilità differenziata nelle sottopopolazioni e la non stazionarietà è una media / varianza che cambia nel tempo. Se questa è una comprensione corretta (sebbene semplicistica), la non stazionarietà è semplicemente un caso …

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Riferimenti di statistiche frequentiste per qualcuno esperto nella moderna teoria della probabilità

Provenienti da un rigoroso background nell'analisi e nella moderna teoria della probabilità, trovo che le statistiche bayesiane siano semplici e di facile comprensione, e le statistiche dei frequentatori sono incredibilmente confuse e poco intuitive. Sembra che i frequentisti stiano davvero facendo statistiche bayesiane, tranne che con "priori segreti" che non …

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In ogni caso il bootstrap - qualcuno può fornire una semplice spiegazione per iniziare?

Nonostante vari tentativi di leggere sul bootstrap, mi sembra di colpire sempre un muro di mattoni. Mi chiedo se qualcuno può dare una definizione ragionevolmente non tecnica di bootstrap? So che in questo forum non è possibile fornire dettagli sufficienti per consentirmi di comprenderlo appieno, ma una leggera spinta nella …

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Spiegare la visualizzazione dei dati

Come spiegheresti la visualizzazione dei dati e perché è importante per un profano?

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Quali proprietà utili ha la funzione di collegamento canonico?

Quindi qui sto studiando modelli lineari generalizzati. So che questa domanda è abbastanza ingenua e semplice, ma non so esattamente perché la funzione canonica di collegamento sia così utile. Qualcuno potrebbe fornirmi un'intuizione su questo problema?

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Intuitivamente, come funziona il bootstrap selvaggio?

Sto cercando di capire l'intuizione dietro il selvaggio bootstrap. Che cosa sta realmente facendo? Devo essere in grado di capire cosa sta cercando di fare rispetto a una regressione convenzionale. I miei dati hanno eteroschedasticità e il metodo che utilizzo fa 5000 repliche. Come genera 5000 dati extra?

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Spiegazione / motivazione intuitiva della distribuzione stazionaria di un processo

Spesso, in letteratura, gli autori sono stati interessati a trovare la distribuzione stazionaria di un processo di serie storiche. Ad esempio, considera il seguente semplice processo AR ( ) : dove .111{Xt}{Xt}\{X_t\}Xt=αXt−1+et,Xt=αXt−1+et,X_t = \alpha X_{t-1} + e_t, et∼iidfet∼iidfe_t\stackrel{iid}{\thicksim} f Quali potrebbero essere le motivazioni per trovare la distribuzione stazionaria di …

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Intuizione (geometrica o altro) di

In un'altra puntata di intuizioni per identità in probabilità, si consideri la Legge dell'identità elementare della varianza totale V a r (X)=E [ V a r (X | Y)]+ V a r (E[X | Y])Var(X)=E[Var(X|Y)]+Var(E[X|Y]) \begin{eqnarray} \rm{Var}(X) &=&\rm{E}[\rm{Var}(X|Y)] + \rm{Var}(E[X|Y]) \end{eqnarray} È una semplice manipolazione algebrica semplice della definizione di …

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