Estatísticas e Big Data

No livro de Steven Pinker, Better Angels of Our Nature , ele observa que Probabilidade é uma questão de perspectiva. Visto de perto, eventos individuais têm causas determinadas. Mesmo um lançamento de moeda pode ser previsto a partir das condições de partida e das leis da física, e um mago …

15 probability  central-limit-theorem  intuition 

Quais são as vantagens das curvas ROC? Por exemplo, estou classificando algumas imagens que são um problema de classificação binária. Extraí cerca de 500 recursos e apliquei um algoritmo de seleção de recursos para selecionar um conjunto de recursos, depois apliquei o SVM para classificação. Nesse caso, como posso obter …

15 machine-learning  roc 

Estou familiarizado com o uso de várias regressões lineares para criar modelos de várias variáveis. No entanto, fiquei curioso para saber se os testes de regressão são usados ​​para fazer algum tipo de teste básico de hipóteses. Se sim, como seriam esses cenários / hipóteses?

15 regression  hypothesis-testing  multiple-regression 

Eu sei que, para cada par de classe de recurso, o valor da estatística do qui-quadrado é calculado e comparado com um limite. Estou um pouco confuso embora. Se existem características ek classes, como construir a tabela de contingência? Como alguém decide quais recursos manter e quais remover?mmmkkk Qualquer esclarecimento …

15 chi-squared  feature-selection 

Eu tenho um monte (cerca de 1000) de estimativas e todas elas devem ser estimativas da elasticidade a longo prazo. Um pouco mais da metade é estimado usando o método A e o restante usando o método B. Em algum lugar, li algo como "Acho que o método B estima …

15 mean  outliers  robust  references 

Como alternativa, prever mercados de câmbio. Sei que isso pode ficar bem complicado, então, como introdução, estou procurando um algoritmo de previsão simples que tenha alguma precisão. (É para um projeto universitário de mestrado que dura quatro meses) Eu li que uma rede neural de várias camadas pode ser útil. …

15 machine-learning  finance 

Na prática, como avaliar se um processo de AR (P) é estacionário ou não? Como determinar a ordem dos modelos AR e MA?

15 time-series  stochastic-processes  arma  stationarity 

Digamos que eu tenha N observações, possivelmente vários fatores, e repito cada observação duas vezes (ou M vezes). Como uma regressão nesse novo conjunto de tamanho NM se compara a uma regressão apenas nas observações originais?

15 regression  linear-model  multiple-regression 

Quando consideramos os cenários da teoria de enfileiramento em que os indivíduos chegam a um nó de serviço e fazem fila, geralmente um processo de Poisson é usado para modelar os horários de chegada. Esses cenários surgem em problemas de roteamento de rede. Eu apreciaria uma explicação intuitiva sobre por …

15 poisson-distribution  intuition  queueing 

Ao fazer um GLM e você obtém o erro "não definido por causa de singularidades" na saída anova, como combater esse erro? Alguns sugeriram que é devido à colinearidade entre covariáveis ​​ou que um dos níveis não está presente no conjunto de dados (consulte: interpretando "não definido por causa de …

15 r  generalized-linear-model  regression-coefficients 

Podemos dizer algo sobre a dependência de uma variável aleatória e a função de uma variável aleatória? Por exemplo, depende de ? XX2X2X^2XXX

15 probability  random-variable 

Qual é uma boa regra geral sobre como escolher a pergunta para a hipótese nula. Por exemplo, se eu quiser verificar se a hipótese B é verdadeira, devo usar B como nulo, B como hipótese alternativa ou NÃO B como nulo? Espero que a pergunta seja clara. Eu sei que …

15 hypothesis-testing 

Eu li que na regra de Bayes, o denominador dePr(data)Pr(data)\Pr(\textrm{data}) Pr(parameters∣data)=Pr(data∣parameters)Pr(parameters)Pr(data)Pr(parameters∣data)=Pr(data∣parameters)Pr(parameters)Pr(data)\Pr(\text{parameters} \mid \text{data}) = \frac{\Pr(\textrm{data} \mid \textrm{parameters}) \Pr(\text{parameters})}{\Pr(\text{data})} é chamado de constante de normalização . O que exatamente é isso? Qual é seu propósito? Por que parece ? Por que não depende dos parâmetros?Pr(data)Pr(data)\Pr(data)

15 probability  bayesian 

Eu estaria interessado em encontrar maneiras em R para atualizar eficientemente um modelo linear quando uma observação ou um preditor é adicionado. O biglm possui um recurso de atualização ao adicionar observações, mas meus dados são pequenos o suficiente para residir na memória (embora eu tenha um grande número de …

15 r  regression  computational-statistics  linear-model 

Como estudante de física, experimentei a palestra "Por que sou bayesiano", talvez meia dúzia de vezes. É sempre a mesma coisa - o apresentador explica presunçosamente como a interpretação bayesiana é superior à interpretação freqüentista supostamente empregada pelas massas. Eles mencionam a regra de Bayes, marginalização, anteriores e posteriores. Qual …

15 probability  bayesian  frequentist