Statistiken und Big Data

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Zustandsraumdarstellung von ARMA (p, q) aus Hamilton

r=max(p,q+1)r=max(p,q+1)r = \max(p,q+1)yt- μ= ϕ1( yt - 1- μ ) + ϕ2( yt - 2- μ ) + . . . +ϕ3( yt - 3- μ )+ϵt+θ1ϵt−1+...+θr−1ϵt−r+1.yt−μ=ϕ1(yt−1−μ)+ϕ2(yt−2−μ)+...+ϕ3(yt−3−μ)+ϵt+θ1ϵt−1+...+θr−1ϵt−r+1. \begin{aligned} y_t -\mu &= \phi_1(y_{t-1} -\mu) + \phi_2(y_{t-2} -\mu) + ... + \phi_3(y_{t-3} -\mu) \\ &+ \epsilon_t + \theta_1\epsilon_{t-1} + ... + \theta_{r-1}\epsilon_{t-r+1}. …

11 time-series arima kalman-filter state-space-models

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Grundlegende Referenzen zu MCMC für die Bayes'sche Statistik

Ich suche einige Artikel oder Bücher mit praktischen und theoretischen Beispielen über grundlegende MCMC für Bayesian Statistics (With R). Ich habe noch nie etwas über Simulation gelernt und suche deshalb nach "grundlegenden" Informationen. Können Sie mir einige Empfehlungen oder Ratschläge geben?

11 bayesian references mcmc

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Überwachtes Lernen mit unsicheren Daten?

Gibt es eine Methode zur Anwendung eines überwachten Lernmodells auf einen unsicheren Datensatz? Angenommen, wir haben einen Datensatz mit den Klassen A und B: +----------+----------+-------+-----------+ | FeatureA | FeatureB | Label | Certainty | +----------+----------+-------+-----------+ | 2 | 3 | A | 50% | | 3 | 1 | B …

11 machine-learning supervised-learning

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Ein umgekehrtes Geburtstagsproblem: Kein Paar von 1 Million Außerirdischen hat Geburtstag. Was ist ihre Jahreslänge?

Nehmen Sie einen Planeten mit einem sehr sehr langen Jahr von Tagen an. Es gibt 1 Million Aliens auf einer Party in einem Raum und niemand hat Geburtstag. Was kann über die Größe von N abgeleitet werden ?NNNNNN (Diese kompaktere Frage ersetzt diese schlecht formulierte. )

11 probability birthday-paradox

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Was passiert mit dem Wahrscheinlichkeitsverhältnis, wenn immer mehr Daten gesammelt werden?

Lassen Sie , g und h Dichten und nehme an, Sie haben x i ~ h , i ∈ N . Was passiert mit dem Wahrscheinlichkeitsverhältnis n ∏ i = 1 f ( x i )fffggghhhxi∼hxi∼hx_i \sim hi∈Ni∈Ni \in \mathbb{N} alsn→∞? (Konvergiert es? Zu was?)∏i=1nf(xi)g(xi)∏i=1nf(xi)g(xi) \prod_{i=1}^n \frac{f(x_i)}{g(x_i)} n→∞n→∞n \rightarrow \infty …

11 convergence asymptotics likelihood-ratio

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Logistische Regression für Daten aus Poisson-Verteilungen

Aus einigen Notizen zum maschinellen Lernen, die über diskriminierende Klassifizierungsmethoden sprechen, insbesondere die logistische Regression, wobei y die Klassenbezeichnung (0 oder 1) und x die Daten sind, heißt es: Wenn und , ist logistisch.x | y= 0 ~ P o i s s o n ( λ0)x|y=0∼P.ÖichssÖn(λ0)x|y = 0 \sim …

11 logistic poisson-distribution statistical-learning

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Gegenbeispiele, bei denen der Median außerhalb von [Mode-Mean] liegt

Dieser Artikel steht über meiner Liga, aber er spricht über ein Thema, das mich interessiert, die Beziehung zwischen Mittelwert, Modus und Median. Es sagt : Es wird allgemein angenommen, dass der Median einer unimodalen Verteilung "normalerweise" zwischen dem Mittelwert und dem Modus liegt. Dies ist jedoch nicht immer wahr ... …

11 mean median mode

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So erstellen Sie ein Regressionsmodell, wenn der am stärksten assoziierte Prädiktor binär ist

Ich habe Daten nämlich 365 Beobachtung von drei Variablen gesetzt enthält pm, tempund rain. Jetzt möchte ich das Verhalten pmals Reaktion auf Änderungen in anderen zwei Variablen überprüfen . Meine Variablen sind: pm10 = Antwort (abhängig) temp = Prädiktor (unabhängig) rain = Prädiktor (unabhängig) Das Folgende ist die Korrelationsmatrix für …

11 correlation multiple-regression multicollinearity regression-strategies

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Bayesianische Parameterschätzung oder Bayes'sche Hypothesentests?

Es scheint, dass es innerhalb der Bayes'schen Gemeinschaft eine anhaltende Debatte darüber gibt, ob wir eine Bayes'sche Parameterschätzung oder einen Bayes'schen Hypothesentest durchführen sollten. Ich bin daran interessiert, Meinungen dazu einzuholen. Was sind die relativen Stärken und Schwächen dieser Ansätze? In welchen Kontexten ist einer angemessener als der andere? Sollten …

11 hypothesis-testing bayesian

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Wertebereich von Schiefe und Kurtosis für die Normalverteilung

Ich möchte wissen, in welchem Bereich der Werte für Schiefe und Kurtosis die Daten als normal verteilt gelten. Ich habe viele Argumente gelesen und meistens habe ich gemischte Antworten bekommen. Einige sagen, dass für die Schiefe und ( - 2 , 2 ) für die Kurtosis ein akzeptabler Bereich für …

11 normal-distribution skewness kurtosis

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Zuverlässigkeit einer angepassten Kurve?

Ich möchte die Unsicherheit oder Zuverlässigkeit einer angepassten Kurve abschätzen. Ich nenne absichtlich keine genaue mathematische Größe, nach der ich suche, da ich nicht weiß, was es ist. Hier ist (Energie) die abhängige Variable (Antwort) und V (Volumen) die unabhängige Variable. Ich möchte die Energie-Volumen-Kurve E ( V ) eines …

11 error fitting reliability uncertainty

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Konfidenzintervalle für den Modus berechnen?

Ich suche nach Referenzen zur Berechnung von Konfidenzintervallen für den Modus (im Allgemeinen). Bootstrap scheint eine natürliche erste Wahl zu sein, aber wie von Romano (1988) diskutiert, schlägt Standard-Bootstrap für den Modus fehl und bietet keine einfache Lösung. Hat sich seit diesem Artikel etwas geändert? Was ist der beste Weg, …

11 confidence-interval bootstrap kernel-smoothing mode

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Begriffe "abgeschnitten" und "abgeschnitten" über ACF-, PACF-Funktionen

Ich versuche, die Bedeutung von Cut-Off und Tails-Off im Zeitreihendiagramm von ACF und PACF zu verstehen. Was bedeutet "Nach Verzögerung abschneiden"? Dies über Grenze? Was bedeutet "Tails off"? Im obigen Beispiel ist das Buch, mit dem ich studiere, ein AR-Prozess. Aber ich kann die Bedeutung von "Abschneiden" und "Schwänzen" nicht …

11 time-series autocorrelation terminology

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Gelman & Carlin verstehen „Beyond Power Calculations:…“ (2014)

Ich lese Gelman & Carlin "Jenseits von Leistungsberechnungen: Bewertung von Fehlern vom Typ S (Vorzeichen) und Typ M (Größe)" (2014). Ich versuche, die Hauptidee, die Hauptidee, zu verstehen, aber ich bin verwirrt. Könnte mir jemand helfen, die Essenz zu destillieren? Das Papier geht ungefähr so (wenn ich es richtig verstanden …

11 statistical-significance effect-size power type-i-and-ii-errors

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Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, einen Vierling zu ziehen, wenn 20 Karten aus einem 52er-Deck gezogen werden?

Gestern haben meine Mitbewohner und ich Kartenspiele gespielt und jemand hat diese Frage gestellt. Wir haben versucht, das Problem zu lösen, aber wir konnten es nicht herausfinden. Heute Morgen bin ich aufgewacht und frage mich immer noch, wie ich es lösen soll. Würdest du mir bitte helfen?

11 probability