Estatísticas e Big Data

Perguntas e respostas para pessoas interessadas em estatística, aprendizado de máquina, análise de dados, mineração de dados e visualização de dados






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Qual é a diferença entre técnicas de mínimos quadrados e pseudo-inversas para regressão linear?
Eu estou querendo saber a diferença entre eles. Basicamente, eles fazem o mesmo trabalho no final, encontrando coeficientes de parâmetros, mas parecem diferentes da maneira como encontramos os coeficientes. Para mim, o método dos mínimos quadrados parece usar diferenciação e forma de matriz para encontrar os coeficientes e o pseudo-inverso …

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Como agrupar automaticamente uma matriz em U?
Depois de treinar um mapa auto-organizado, é possível calcular o U-Matrix . Existem algumas ferramentas para visualizá-lo manualmente e identificar clusters, mas estou me perguntando se existe algum algoritmo para executar esse processo de maneira automática (ou seja, não ter um humano olhando a figura para identificar os clusters). Há …



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Interpretando a decomposição de séries temporais usando TBATS do pacote de previsão R
Gostaria de decompor os seguintes dados de séries temporais em componentes sazonais, de tendência e residuais. Os dados são um perfil de energia de refrigeração a cada hora de um edifício comercial: TotalCoolingForDecompose.ts <- ts(TotalCoolingForDecompose, start=c(2012,3,18), freq=8765.81) plot(TotalCoolingForDecompose.ts) Portanto, existem efeitos sazonais diários e semanais óbvios, com base nos conselhos …



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Medidas repetidas anova: lm vs lmer
Estou tentando reproduzir vários testes de interação entre ambos lme lmerem medidas repetidas (2x2x2). O motivo pelo qual desejo comparar os dois métodos é porque o GLM do SPSS para medidas repetidas produz exatamente os mesmos resultados da lmabordagem apresentada aqui, então, no final, quero comparar o SPSS vs o …

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O MLE de assintoticamente normal quando ?
Suponha que tenha o pdf(X,Y)(X,Y)(X,Y) fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0f_{\theta}(x,y)=e^{-(x/\theta+\theta y)}\mathbf1_{x>0,y>0}\quad,\,\theta>0 Densidade da amostra extraída dessa população é, portanto,(X,Y)=(Xi,Yi)1≤i≤n(X,Y)=(Xi,Yi)1≤i≤n(\mathbf X,\mathbf Y)=(X_i,Y_i)_{1\le i\le n} gθ(x,y)=∏i=1nfθ(xi,yi)=exp[−∑i=1n(xiθ+θyi)]1x1,…,xn,y1,…,yn>0=exp[−nx¯θ−θny¯]1x(1),y(1)>0,θ>0gθ(x,y)=∏i=1nfθ(xi,yi)=exp⁡[−∑i=1n(xiθ+θyi)]1x1,…,xn,y1,…,yn>0=exp⁡[−nx¯θ−θny¯]1x(1),y(1)>0,θ>0\begin{align} g_{\theta}(\mathbf x,\mathbf y)&=\prod_{i=1}^n f_{\theta}(x_i,y_i) \\&=\exp\left[{-\sum_{i=1}^n\left(\frac{x_i}{\theta}+\theta y_i\right)}\right]\mathbf1_{x_1,\ldots,x_n,y_1,\ldots,y_n>0} \\&=\exp\left[-\frac{n\bar x}{\theta}-\theta n\bar y\right]\mathbf1_{x_{(1)},y_{(1)}>0}\quad,\,\theta>0 \end{align} O estimador de probabilidade máxima de pode ser derivado comoθθ\theta θ^(X,Y)=X¯¯¯¯Y¯¯¯¯−−−√θ^(X,Y)=X¯Y¯\hat\theta(\mathbf X,\mathbf Y)=\sqrt\frac{\overline X}{\overline Y} Desejo saber se a …


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