Estatísticas e Big Data

Digamos que eu esteja executando uma regressão linear que tenha o formato .y=β0+β1A+β2B+β3AB+ϵy=β0+β1A+β2B+β3AB+ϵy = \beta_0 + \beta_1A+\beta_2B+\beta_3AB +\epsilon Se for positivo, isso implica uma correlação positiva entre e ? (Por outro lado, uma correlação negativa se for negativa?)β3β3\beta_3AAABBBβ3β3\beta_3

9 regression  interaction 

Suponha que seja fornecido. Posso derivar em um formato de formulário fechado? E [ log( X) ]E[registro⁡(X)]\text{E}[\log(X)] E [ X]E[X]\text{E}[X]

9 expected-value  logarithm 

Estou interessado em construir variáveis ​​aleatórias para as quais as desigualdades de Markov ou Chebyshev são pequenas. Um exemplo trivial é a seguinte variável aleatória. P(X=1)=P(X=−1)=0.5P(X=1)=P(X=−1)=0.5P(X=1)=P(X=-1) = 0.5 . Sua média é zero, a variação é 1 e . Para esta variável aleatória, chebyshev é apertado (vale com igualdade).P(|X|≥1)=1P(|X|≥1)=1P(|X| \ge …

9 probability  distributions  random-variable  probability-inequalities 

Estou usando dados fictícios de temperatura versus vendas de sorvetes e categorizado usando K Keans (n ​​clusters = 2) para distinguir duas categorias (totalmente fictícias). Agora estou fazendo uma análise de componentes principais nesses dados e meu objetivo é entender o que vejo. Eu sei que o objetivo do PCA …

9 pca  interpretation  k-means  dimensionality-reduction 

Eu tenho um conjunto de dados com uma variável dependente e independente. Ambos não são uma série temporal. Eu tenho 120 observações. O coeficiente de correlação é 0,43 Após esse cálculo, adicionei uma coluna para ambas as variáveis ​​com a média para cada 12 observações, resultando em duas novas colunas …

9 regression  correlation  mean  predictor  cross-section 

Estou lendo o documento on-line de detecção de ponto de mudança bayesiano de Adams e MacKay ( link ). Os autores começam escrevendo a distribuição preditiva marginal: em queP(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,x(r)t)P(rt|x1:t)(1)P(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,xt(r))P(rt|x1:t)(1) P(x_{t+1} | \textbf{x}_{1:t}) = \sum_{r_t} P(x_{t+1} | r_t, \textbf{x}_t^{(r)}) P(r_t | \textbf{x}_{1:t}) \qquad \qquad (1) xtxtx_t é a observação no tempo …

9 time-series  bayesian  inference  change-point 

Se eu der dois quantis ( q1 1, q2)(q1,q2)(q_1,q_2) e seus locais correspondentes ( l1 1, l2)(l1,l2)(l_1,l_2) (cada) no intervalo aberto ( 0 , 1 )(0,1)(0,1) , posso sempre encontrar parâmetros de uma distribuição beta que tenha esses quantis em os locais especificados?

9 quantiles  curve-fitting  beta-distribution 

Digamos que eu tenha dados que tenham alguma incerteza. Por exemplo: X Y 1 10±4 2 50±3 3 80±7 4 105±1 5 120±9 A natureza da incerteza pode ser repetir medições ou experimentos, ou medir a incerteza do instrumento, por exemplo. Eu gostaria de ajustar uma curva usando R, algo …

9 r  least-squares  error-propagation 

Preciso resolver um problema complicado de regressão no disco da unidade. A pergunta original atraiu alguns comentários interessantes, mas infelizmente nenhuma resposta. Enquanto isso, aprendi algo mais sobre esse problema, portanto tentarei dividir o problema original em subproblemas e verifico se desta vez tenho mais sorte. Tenho 40 sensores de …

9 regression  spatial  circular-statistics 

Estou trabalhando no livro de ESL da Hastie e estou tendo dificuldades com a pergunta 2.3. A questão é a seguinte: Estamos considerando uma estimativa de vizinho mais próximo na origem, e a distância mediana da origem ao ponto de dados mais próximo é dada por essa equação. Não faço …

9 machine-learning  computational-statistics 

Eu já vi muito que discute se uma regressão básica de Poisson é uma versão aninhada de uma regressão de Poisson inflada a zero. Por exemplo, este site argumenta que sim, uma vez que o último inclui parâmetros extras para modelar zeros adicionais, mas inclui os mesmos parâmetros de regressão …

9 poisson-regression  zero-inflation 

Suponha que desejemos calcular alguma expectativa: EYEX| Y[ f( X, Y) ]EYEX|Y[f(X,Y)]E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] Suponha que queremos aproximar isso usando a simulação de Monte Carlo. EYEX| Y[ f( X, Y) ] ≈ 1R S∑r = 1R∑s = 1Sf( xr , s, yr)EYEX|Y[f(X,Y)]≈1RS∑r=1R∑s=1Sf(xr,s,yr)E_YE_{X|Y}[f(X,Y)] \approx \frac1{RS}\sum_{r=1}^R\sum_{s=1}^Sf(x^{r,s},y^r) Mas suponhamos que é caro para extrair amostras …

9 optimization  conditional-probability  simulation  expected-value  monte-carlo 

Considere 3 amostras de iid retiradas da distribuição uniforme , onde θ é o parâmetro. Eu quero encontrar E [ X ( 2 ) | X ( 1 ) , X ( 3 ) ] onde X ( i ) é a estatística da ordem i .u(θ,2θ)u(θ,2θ)u(\theta, 2\theta)θθ\thetaE[X(2)|X(1),X(3)]E[X(2)|X(1),X(3)] \mathbb{E}\left[X_{(2)}| X_{(1)}, …

9 uniform  conditional-expectation  order-statistics 

Criei uma página da Web que obtém os resultados das medalhas olímpicas ao vivo da Thompson Reuters e a contagem mundial da população da CIA. Os resultados são interessantes para mim - a Hungria tem uma vantagem de dois dígitos nas medalhas de ouro no resto do mundo. Além disso, …

9 statistical-significance 

Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 3 anos . Eu gostaria de aprender sobre teoria das probabilidades, teoria das …

9 machine-learning  probability  references  measure-theory