Statistiche e Big Data random-variable

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Correlazione delle variabili casuali log-normali

Date le variabili casuali normali e con coefficiente di correlazione , come posso trovare la correlazione tra le seguenti variabili casuali lognormali e ?X 2 ρ Y 1 Y 2X1X1X_1X2X2X_2ρρ\rhoY1Y1Y_1Y2Y2Y_2 Y1=a1exp(μ1T+T−−√X1)Y1=a1exp⁡(μ1T+TX1)Y_1 = a_1 \exp(\mu_1 T + \sqrt{T}X_1) Y2=a2exp(μ2T+T−−√X2)Y2=a2exp⁡(μ2T+TX2)Y_2 = a_2 \exp(\mu_2 T + \sqrt{T}X_2) Ora, se X1=σ1Z1X1=σ1Z1X_1 = \sigma_1 Z_1 …

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Per i varianble casuali

Esiste una distribuzione per due variabili casuali iid cui la distribuzione congiunta di X - Y è uniforme rispetto al supporto [0,1]?X,YX,YX,YX−YX−YX-Y

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Qual è l'intuizione dietro i campioni scambiabili sotto l'ipotesi nulla?

I test di permutazione (chiamati anche test di randomizzazione, test di ri-randomizzazione o test esatto) sono molto utili e sono utili quando l'assunzione della distribuzione normale richiesta da per esempio t-testnon è soddisfatta e quando la trasformazione dei valori per classifica del test non parametrici come Mann-Whitney-U-testquesto porterebbero alla perdita …

15 hypothesis-testing permutation-test exchangeability r statistical-significance loess data-visualization normal-distribution pdf ggplot2 kernel-smoothing probability self-study expected-value normal-distribution prior correlation time-series regression heteroscedasticity estimation estimators fisher-information data-visualization repeated-measures binary-data panel-data mathematical-statistics coefficient-of-variation normal-distribution order-statistics regression machine-learning one-class probability estimators forecasting prediction validation finance measurement-error variance mean spatial monte-carlo data-visualization boxplot sampling uniform chi-squared goodness-of-fit probability mixture theory gaussian-mixture regression statistical-significance p-value bootstrap regression multicollinearity correlation r poisson-distribution survival regression categorical-data ordinal-data ordered-logit regression interaction time-series machine-learning forecasting cross-validation binomial multiple-comparisons simulation false-discovery-rate r clustering frequency wilcoxon-mann-whitney wilcoxon-signed-rank r svm t-test missing-data excel r numerical-integration r random-variable lme4-nlme mixed-model weighted-regression power-law errors-in-variables machine-learning classification entropy information-theory mutual-information

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Come generare dati binari di serie temporali con correlazione automatica casuale?

Come posso generare serie temporali binarie tali che: È specificata la probabilità media di osservare 1 (diciamo 5%); Probabilità condizionale di osservare 1 alla volta dato il valore a (diciamo il 30% se il valore era 1)?tttt−1t−1t-1t−1t−1t-1

15 time-series random-variable simulation random-generation

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Le variabili casuali

Possiamo dire qualcosa sulla dipendenza di una variabile casuale e sulla funzione di una variabile casuale? Ad esempio X2X2X^2 dipende da XXX ?

15 probability random-variable

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Come generare dati categorici casuali?

Diciamo che ho una variabile categoriale che può assumere i valori A, B, C e D. Come posso generare 10000 punti di dati casuali e controllare la frequenza di ciascuno? Per esempio: A = 10% B = 20% C = 65% D = 5% Qualche idea su come posso farlo?

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Caret glmnet vs cv.glmnet

Sembra esserci molta confusione nel confronto tra l'uso di glmnetinside caretper cercare un lambda ottimale e l'utilizzo cv.glmnetper fare lo stesso compito. Sono state poste molte domande, ad esempio: Modello di classificazione train.glmnet vs. cv.glmnet? Qual è il modo corretto di usare glmnet con il cursore? Convalida incrociata di `glmnet` …

14 r caret glmnet machine-learning neural-networks maximum softmax probability distributions mathematical-statistics random-variable cdf statistical-significance variance expected-value ratio sample-size reliability tolerance-interval wilcoxon-signed-rank self-study variance sampling mean machine-learning svm libsvm self-study sampling ranks data-visualization histogram machine-learning classification normal-distribution mathematical-statistics maximum-likelihood mixture predictive-models prediction seasonality

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Perché , ma ?

In questa pagina centrale AP Variabili casuali vs. variabili algebriche , l'autore, Peter Flanagan-Hyde, distingue tra variabili algebriche e casuali. In parte dice x+x=2xx+x=2xx + x = 2x , ma X+X≠2XX+X≠2XX + X \neq 2X - in effetti è il sottotitolo dell'articolo. Qual è la differenza di base tra una …

13 probability random-variable

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Relazione tra somma di camper gaussiani e miscela gaussiana

So che una somma di gaussiani è gaussiana. Quindi, in che cosa differisce un miscuglio di gaussiani? Voglio dire, una miscela di gaussiani è solo una somma di gaussiani (dove ogni gaussiano è moltiplicato per il rispettivo coefficiente di miscelazione) giusto?

13 normal-distribution random-variable mixture gaussian-mixture

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Cosa significa se la mediana o la media delle somme è maggiore della somma di quelle dei dipendenti?

Sto analizzando la distribuzione della latenza di rete. Il tempo medio di upload (U) è di 0,5 secondi. Il tempo mediano di download (D) è di 2 secondi. Tuttavia, il tempo totale mediano (per ciascun punto dati, T = U + D) è 4 s. Quali conclusioni si potrebbero trarre …

13 random-variable median summations

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Parametri vs variabili latenti

L'ho già chiesto e ho avuto delle difficoltà a identificare ciò che rende un parametro del modello e ciò che lo rende una variabile latente. Quindi, guardando vari thread su questo argomento in questo sito, la distinzione principale sembra essere: Le variabili latenti non sono osservate ma hanno una distribuzione …

13 bayesian modeling random-variable latent-variable

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Come aggiungere due variabili casuali dipendenti?

Lo so, non posso usare la convoluzione. Ho due variabili casuali A e B e sono dipendenti. Ho bisogno della funzione distributiva di A + B

13 random-variable non-independent

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Stimatore discreto per la più piccola delle due variabili casuali

Supponiamo che X∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x) e Y∼N(μy,σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) Sono interessato a . Esiste uno stimatore imparziale perz=min(μx,μy)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz ? Lo stimatore semplice di cui e sono mezzi di esempio di e Y , ad esempio, è distorto (sebbene coerente). Tende a sottozotare z .min(x¯,y¯)min(x¯,y¯)\min(\bar{x}, \bar{y})x¯x¯\bar{x}y¯y¯\bar{y}XXXYYYzzz …

13 random-variable unbiased-estimator minimum

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LARS vs discesa delle coordinate per il lazo

Quali sono i pro e i contro dell'utilizzo di LARS [1] rispetto all'utilizzo della discesa delle coordinate per l'adattamento della regressione lineare regolarizzata L1? Sono principalmente interessato agli aspetti prestazionali (i miei problemi tendono ad avere Ntra le centinaia di migliaia e p<20). Tuttavia, anche altre intuizioni sarebbero apprezzate. modifica: …

13 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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Pacchetto GBM vs. Caret tramite GBM

Ho usato il tuning del modello caret, ma poi rieseguendo il modello usando il gbmpacchetto. Comprendo che il caretpacchetto utilizza gbme l'output dovrebbe essere lo stesso. Tuttavia, solo un rapido test eseguito utilizzando data(iris)mostra una discrepanza nel modello di circa il 5% utilizzando RMSE e R ^ 2 come metrica …

13 r caret gbm matrix linear-algebra logistic modeling logit ordered-logit r confidence-interval survival population weibull classification separation hypothesis-testing correlation statistical-significance p-value python r data-visualization r regression multiple-regression chi-squared multivariate-analysis distributions random-variable experiment-design distributions poisson-regression residuals excel time-series garch var survival modeling cox-model interaction r pca normality-assumption

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