Statistiche e Big Data nonparametric

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Come scegliere tra test t o test non parametrico, ad es. Wilcoxon in piccoli campioni

Alcune ipotesi possono essere verificate utilizzando il test t di Student (forse usando la correzione di Welch per varianze disuguali nel caso di due campioni), oppure mediante un test non parametrico come il test di rango firmato firmato Wilcoxon, il test U di Wilcoxon-Mann-Whitney, o il test del segno associato. …

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Perché statistiche solide (e resistenti) non hanno sostituito le tecniche classiche?

Quando si risolvono i problemi aziendali utilizzando i dati, è comune che almeno un'ipotesi chiave secondo cui le statistiche classiche sottostanti non siano valide. Il più delle volte, nessuno si preoccupa di controllare quei presupposti in modo da non saperlo mai. Ad esempio, il fatto che molte delle metriche web …

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Kendall Tau o Spearman's rho?

In quali casi si dovrebbe preferire l'uno all'altro? Ho trovato qualcuno che rivendica un vantaggio per Kendall, per motivi pedagogici , ci sono altri motivi?

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Perché le statistiche parametriche sarebbero mai state preferite rispetto alle non parametriche?

Qualcuno può spiegarmi perché qualcuno dovrebbe scegliere un parametro parametrico piuttosto che un metodo statistico non parametrico per test di ipotesi o analisi di regressione? Nella mia mente, è come andare per il rafting e la scelta di un orologio resistente non l'acqua, perché si potrebbe non bagnarlo. Perché non …

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Quale implementazione del test di permutazione in R usare al posto dei test t (accoppiati e non accoppiati)?

Ho i dati di un esperimento che ho analizzato usando i test t. La variabile dipendente viene ridimensionata in base all'intervallo e i dati sono non accoppiati (ovvero, 2 gruppi) o accoppiati (ovvero, all'interno dei soggetti). Ad esempio (all'interno dei soggetti): x1 <- c(99, 99.5, 65, 100, 99, 99.5, 99, …

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Interpretazione del predittore e / o della risposta trasformati in tronchi

Mi chiedo se fa differenza nell'interpretazione se solo le variabili dipendenti, dipendenti e indipendenti, o solo le variabili indipendenti, vengono trasformate in log. Considera il caso di log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Posso interpretare il IV come l'aumento percentuale, ma come cambia quando lo faccio log(DV) = Intercept …

46 regression data-transformation interpretation regression-coefficients logarithm r dataset stata hypothesis-testing contingency-tables hypothesis-testing statistical-significance standard-deviation unbiased-estimator t-distribution r functional-data-analysis maximum-likelihood bootstrap regression change-point regression sas hypothesis-testing bayesian randomness predictive-models nonparametric terminology parametric correlation effect-size loess mean pdf quantile-function bioinformatics regression terminology r-squared pdf maximum multivariate-analysis references data-visualization r pca r mixed-model lme4-nlme distributions probability bayesian prior anova chi-squared binomial generalized-linear-model anova repeated-measures t-test post-hoc clustering variance probability hypothesis-testing references binomial profile-likelihood self-study excel data-transformation skewness distributions statistical-significance econometrics spatial r regression anova spss linear-model

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Tutti i modelli sono inutili? È possibile un modello esatto o utile?

Questa domanda mi sta venendo in mente da più di un mese. Il numero di febbraio 2015 di Amstat News contiene un articolo del professor Mark van der Laan di Berkeley che rimprovera le persone per l'utilizzo di modelli inesatti. Afferma che usando i modelli, la statistica è quindi un'arte …

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Test di ipotesi Bootstrap vs. permutazione

Esistono diverse tecniche di ricampionamento popolari, che vengono spesso utilizzate nella pratica, come bootstrap, test di permutazione, coltello a serramanico, ecc. Ci sono numerosi articoli e libri che discutono di queste tecniche, ad esempio Philip I Good (2010) Test di permutazione, parametri e Bootstrap di ipotesi La mia domanda è: …

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Qual è il lato debole degli alberi delle decisioni?

Gli alberi delle decisioni sembrano essere un metodo di apprendimento automatico molto comprensibile. Una volta creato, può essere facilmente ispezionato da un essere umano, il che è un grande vantaggio in alcune applicazioni. Quali sono i lati pratici deboli degli alberi decisionali?

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Esiste un intervallo di confidenza non parametrico affidabile per la media di una distribuzione distorta?

Le distribuzioni molto distorte come il log-normal non determinano intervalli di confidenza bootstrap accurati. Ecco un esempio che mostra che le aree di coda sinistra e destra sono lontane dall'ideale 0,025, indipendentemente dal metodo bootstrap che si prova in R: require(boot) n <- 25 B <- 1000 nsim <- 1000 …

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Intuizione dietro le interazioni del prodotto tensore nei GAM (pacchetto MGCV in R)

I modelli di additivi generalizzati sono quelli in cui per esempio. le funzioni sono fluide e da stimare. Di solito da spline penalizzate. MGCV è un pacchetto in R che lo fa, e l'autore (Simon Wood) scrive un libro sul suo pacchetto con esempi R. Ruppert, et al. (2003) scrive …

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R: Random Forest lancia NaN / Inf nell'errore di "richiamo della funzione esterna" nonostante nessuna NaN nel set di dati [chiuso]

Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso 2 anni fa . Sto usando il cursore per eseguire una foresta casuale convalidata in modo incrociato su un set di …

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Quali sono alcune applicazioni illustrative della probabilità empirica?

Ho sentito parlare della probabilità empirica di Owen, ma fino a poco tempo fa non ho prestato attenzione fino a quando non l'ho incontrato in un documento di interesse ( Mengersen et al. 2012 ). Nei miei sforzi per capirlo, ho raccolto che la probabilità dei dati osservati è rappresentata …

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Perché i modelli di processo gaussiani sono chiamati non parametrici?

Sono un po 'confuso. Perché i processi gaussiani sono chiamati modelli non parametrici? Presumono che i valori funzionali, o un loro sottoinsieme, abbiano un prioritario gaussiano con media 0 e funzione di covarianza data come funzione del kernel. Queste stesse funzioni del kernel hanno alcuni parametri (es. Iperparametri). Quindi perché …

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È vero che i metodi bayesiani non si adattano troppo?

È vero che i metodi bayesiani non si adattano troppo? (Ho visto alcuni documenti ed esercitazioni che fanno questa affermazione) Ad esempio, se applichiamo un processo gaussiano a MNIST (classificazione delle cifre scritte a mano), ma mostriamo solo un singolo campione, tornerà alla distribuzione precedente per qualsiasi input diverso da …

25 bayesian nonparametric gaussian-process overfitting misspecification

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