Estatísticas e Big Data

Estou tentando entender como os parâmetros são estimados na modelagem ARIMA / Box Jenkins (BJ). Infelizmente, nenhum dos livros que encontrei descreve o procedimento de estimativa, como o procedimento de estimativa do Log-Likelihood em detalhes. Achei o site / material didático que foi muito útil. A seguir, é apresentada a …

15 time-series  forecasting  arima  optimization  box-jenkins 

Eu tenho alguns dados (158 casos) que foram derivados de uma resposta da escala Likert para 21 itens do questionário. Eu realmente quero / preciso realizar uma análise de regressão para ver quais itens do questionário preveem a resposta a um item geral (satisfação). As respostas não são normalmente distribuídas …

15 regression  distributions  nonparametric 

Esta é uma pergunta muito básica. Por que usamos uma distribuição chi square? Qual o significado dessa distribuição? Por que essa distribuição é usada para criar um intervalo de confiança para a variação? Todos os lugares em que procuro uma explicação no Google apenas apresentam esse fato, explicando quando usar …

15 variance  chi-squared 

Estou tentando entender a lógica da separação d nas redes bayesianas causais. Eu sei como o algoritmo funciona, mas não entendo exatamente por que o "fluxo de informações" funciona como declarado no algoritmo. Por exemplo, no gráfico acima, vamos pensar que recebemos apenas X e nenhuma outra variável foi observada. …

15 bayesian  causality  graphical-model  bayesian-network 

Alguém pode me ajudar a entender a fórmula de correlação de Pearson? a amostra = a média dos produtos das contagens padrão das variáveis X e Y .rrrXXXYYY Eu meio que entendo por que eles precisam padronizar e Y , mas como entender os produtos de ambas as pontuações z? …

15 correlation  descriptive-statistics  pearson-r 

Eu sou novo no glmnetpacote e ainda não tenho certeza de como interpretar os resultados. Alguém poderia me ajudar a ler o seguinte gráfico de rastreamento? O gráfico foi obtido executando o seguinte: library(glmnet) return <- matrix(ret.ff.zoo[which(index(ret.ff.zoo)==beta.df$date[2]), ]) data <- matrix(unlist(beta.df[which(beta.df$date==beta.df$date[2]), ][ ,-1]), ncol=num.factors) model <- cv.glmnet(data, return, standardize=TRUE) op …

15 r  data-visualization  interpretation  lasso  glmnet 

Atualmente, estou lendo sobre Métodos Bayesianos em Evolução Molecular de Computação por Yang. Na seção 5.2, fala sobre priores e, especificamente, Não informativo / plano / vago / difuso, conjugado e hiperpriores. Isso pode estar exigindo uma simplificação excessiva, mas alguém poderia explicar simplesmente a diferença entre esses tipos de …

15 bayesian  prior 

Suponha que XXX e YYY tenham um segundo momento finito. No espaço de Hilbert de variáveis aleatórias com segundo momento finito (com produto interno de T1,T2T1,T2T_1,T_2 definido por E(T1T2)E(T1T2)E(T_1T_2) , ||T||2=E(T2)||T||2=E(T2)||T||^2=E(T^2) ), pode-se interpretar E(Y|X)E(Y|X)E(Y|X) como a projecção de YYY sobre o espaço de funções de XXX . Também sabemos …

15 variance  conditional-expectation 

É possível extrair pontos de dados da movimentação de dados médios? Em outras palavras, se um conjunto de dados tiver apenas médias móveis simples dos 30 pontos anteriores, é possível extrair os pontos de dados originais? Se sim, como?

15 data-transformation  average  point-estimation 

Da Wikipedia Observações influentes são aquelas que têm um efeito relativamente grande nas previsões do modelo de regressão. Da Wikipedia Pontos de alavancagem são aquelas observações, se houver, feitas em valores extremos ou extremos das variáveis ​​independentes, de modo que a falta de observações vizinhas significa que o modelo de …

15 regression  outliers  leverage 

Eu tenho alguns dados que são delimitados entre 0 e 1. Eu usei o betaregpacote em R para ajustar um modelo de regressão com os dados delimitados como a variável dependente. Minha pergunta é: como interpretar os coeficientes da regressão?

15 r  regression  interpretation  beta-distribution  regression-coefficients 

Eu sou bastante novo em estatísticas. O conceito de bootstrapping tem sido confuso para mim. Eu sei que a normalidade da distribuição da amostra é necessária para usar certos testes, como o teste t. Nos casos em que os dados normalmente não são distribuídos, solicitando "bootstrapping" em testes t no …

15 nonparametric  bootstrap 

Estimei a matriz de covariância da amostra e obtive uma matriz simétrica. Com C , eu gostaria de criar rn distribuído normal com n variáveis, mas, portanto, preciso da decomposição de C de Cholesky . O que devo fazer se C não for positivo definitivo?CCCCCCnnnCCCCCC

15 r  random-generation  covariance-matrix  multivariate-normal  cholesky 

O que exatamente está construindo um modelo estatístico? Hoje em dia, quando me candidato a trabalhos de pesquisa ou consultoria, o termo "construção de um modelo" ou "modelagem" costuma aparecer. O termo parece legal, mas a que eles estão se referindo exatamente? Como você constrói seu modelo? Olhei para cima …

15 modeling 

Se estiver correto, "classificação não supervisionada" é o mesmo que agrupar. Então existe "regressão não supervisionada"? Obrigado!

15 regression  unsupervised-learning