Estatísticas e Big Data nonparametric

7

Como escolher entre o teste t ou teste não paramétrico, por exemplo, Wilcoxon em amostras pequenas

Certas hipóteses podem ser testadas usando o teste t de Student (talvez usando a correção de Welch para variações desiguais no caso de duas amostras) ou por um teste não-paramétrico, como o teste de ranking assinado emparelhado de Wilcoxon, o teste U de Wilcoxon-Mann-Whitney, ou o teste de sinal emparelhado. …

96 hypothesis-testing t-test nonparametric small-sample wilcoxon-mann-whitney

14

Por que as estatísticas robustas (e resistentes) não substituíram as técnicas clássicas?

Ao resolver problemas de negócios usando dados, é comum que pelo menos uma suposição de que a subclasse de estatísticas clássicas seja inválida. Na maioria das vezes, ninguém se incomoda em verificar essas suposições para que você nunca saiba. Por exemplo, que muitas das métricas comuns da Web são "de …

82 model-selection nonparametric outliers robust philosophical

5

Kendall Tau ou o rho de Spearman?

Em quais casos um deve preferir um ao outro? Encontrei alguém que reivindica uma vantagem para Kendall, por razões pedagógicas , existem outras razões?

69 correlation nonparametric spearman-rho kendall-tau

15

Por que as estatísticas paramétricas seriam preferidas às não paramétricas?

Alguém pode me explicar por que alguém escolheria um parâmetro paramétrico em vez de um método estatístico não paramétrico para teste de hipóteses ou análise de regressão? Na minha opinião, é como fazer rafting e escolher um relógio não resistente à água, porque você pode não o molhar. Por que …

60 regression hypothesis-testing mathematical-statistics estimation nonparametric

6

Qual implementação de teste de permutação em R usar em vez de testes t (emparelhados e não emparelhados)?

Eu tenho dados de um experimento que analisei usando testes t. A variável dependente é escalonada em intervalos e os dados são desparelhados (ou seja, 2 grupos) ou emparelhados (ou seja, dentro de indivíduos). Por exemplo (dentro dos assuntos): x1 <- c(99, 99.5, 65, 100, 99, 99.5, 99, 99.5, 99.5, …

56 r t-test nonparametric permutation-test

3

Interpretação do preditor e / ou resposta transformada em log

Gostaria de saber se faz diferença na interpretação se apenas as variáveis dependentes, dependentes e independentes ou apenas as independentes são transformadas em log. Considere o caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Eu posso interpretar o IV como o aumento percentual, mas como isso muda quando eu …

46 regression data-transformation interpretation regression-coefficients logarithm r dataset stata hypothesis-testing contingency-tables hypothesis-testing statistical-significance standard-deviation unbiased-estimator t-distribution r functional-data-analysis maximum-likelihood bootstrap regression change-point regression sas hypothesis-testing bayesian randomness predictive-models nonparametric terminology parametric correlation effect-size loess mean pdf quantile-function bioinformatics regression terminology r-squared pdf maximum multivariate-analysis references data-visualization r pca r mixed-model lme4-nlme distributions probability bayesian prior anova chi-squared binomial generalized-linear-model anova repeated-measures t-test post-hoc clustering variance probability hypothesis-testing references binomial profile-likelihood self-study excel data-transformation skewness distributions statistical-significance econometrics spatial r regression anova spss linear-model

8

Todos os modelos são inúteis? Existe algum modelo exato possível - ou útil?

Esta pergunta vem à mente há mais de um mês. A edição de fevereiro de 2015 da Amstat News contém um artigo do professor Mark van der Laan, de Berkeley, que censura as pessoas por usarem modelos inexatos. Ele afirma que, usando modelos, a estatística é então uma arte e …

45 machine-learning maximum-likelihood modeling nonparametric parametric

3

Teste de hipótese de bootstrap vs. permutação

Existem várias técnicas populares de reamostragem, frequentemente usadas na prática, como inicialização, teste de permutação, canivete, etc. Existem inúmeros artigos e livros que discutem essas técnicas, por exemplo, Philip I Good (2010) Permutation, Parametric, and Bootstrap Tests de hipóteses Minha pergunta é qual técnica de reamostragem ganhou mais popularidade e …

37 hypothesis-testing nonparametric bootstrap permutation-test

4

Qual é o lado fraco das árvores de decisão?

As árvores de decisão parecem ser um método de aprendizado de máquina muito compreensível. Uma vez criado, pode ser facilmente inspecionado por um ser humano, o que é uma grande vantagem em algumas aplicações. Quais são os aspectos fracos práticos das Árvores de Decisão?

34 machine-learning nonparametric cart

2

Existe um intervalo de confiança não paramétrico confiável para a média de uma distribuição distorcida?

Distribuições muito distorcidas, como o log-normal, não resultam em intervalos precisos de confiança na inicialização. Aqui está um exemplo que mostra que as áreas da cauda esquerda e direita estão longe do valor ideal de 0,025, independentemente do método de inicialização que você tenta no R: require(boot) n <- 25 …

30 confidence-interval nonparametric mean bootstrap median

1

Intuição por trás de interações com produtos tensores em GAMs (pacote MGCV em R)

Modelos aditivos generalizados são aqueles em que por exemplo. as funções são suaves e devem ser estimadas. Geralmente por splines penalizados. MGCV é um pacote em R que faz isso, e o autor (Simon Wood) escreve um livro sobre seu pacote com exemplos de R. Ruppert et al. (2003) escrevem …

30 r nonparametric interaction splines intuition

3

R: Floresta aleatória lançando NaN / Inf em erro de "chamada de função externa", apesar de nenhum NaN no conjunto de dados [fechado]

Estou usando o sinal de intercalação para executar uma floresta aleatória validada cruzada em um conjunto de dados. A variável Y é um fator. Não há NaN, Inf ou NA no meu conjunto de dados. No entanto, ao executar a floresta aleatória, recebo Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf …

29 r random-forest caret regression prediction fitting social-science poisson-distribution distributions characteristic-function bayesian prior regression normal-distribution interaction nonparametric skewness svm standard-deviation standard-error regression-coefficients igraph natural-language word2vec word-embeddings regression machine-learning sampling r regression machine-learning random-forest ensemble sampling unbiased-estimator proof estimators mse probability conditional-probability bayes anova missing-data neural-networks recommender-system r confidence-interval sample multiple-imputation r time-series forecasting mase

3

Quais são algumas aplicações ilustrativas da probabilidade empírica?

Ouvi falar da probabilidade empírica de Owen, mas até recentemente não prestava atenção até que me deparei com isso em um artigo de interesse ( Mengersen et al. 2012 ). Em meus esforços para entendê-lo, observei que a probabilidade dos dados observados é representada como , onde e .L=∏ipi=∏iP(Xi=x)=∏iP(Xi≤x)−P(Xi<x)L=∏ipi=∏iP(Xi=x)=∏iP(Xi≤x)−P(Xi<x)L = …

28 bayesian maximum-likelihood nonparametric likelihood empirical-likelihood

3

Por que os modelos de processos gaussianos são chamados não paramétricos?

Eu estou um pouco confuso. Por que os processos gaussianos são chamados de modelos não paramétricos? Eles assumem que os valores funcionais, ou um subconjunto deles, têm um Gaussiano anterior com média 0 e função de covariância dada como função do kernel. Essas funções do kernel possuem alguns parâmetros (ou …

26 nonparametric gaussian-process

2

É verdade que os métodos bayesianos não se ajustam demais?

É verdade que os métodos bayesianos não se ajustam demais? (Vi alguns artigos e tutoriais fazendo essa reivindicação) Por exemplo, se aplicarmos um Processo Gaussiano ao MNIST (classificação de dígitos manuscritos), mas mostrarmos apenas uma amostra, será revertida para a distribuição anterior para quaisquer entradas diferentes daquela amostra única, por …

25 bayesian nonparametric gaussian-process overfitting misspecification

Perguntas com a marcação «nonparametric»