Statystyki i duże zbiory danych

1

W jaki sposób oszacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa ma przybliżony rozkład normalny?

Czytałem o MLE jako metodzie generowania dopasowanego rozkładu. Natknąłem się na stwierdzenie , że szacunki maksymalnego prawdopodobieństwa „mają przybliżone rozkłady normalne”. Czy to oznacza, że jeśli zastosuję MLE wielokrotnie w stosunku do moich danych i rodziny dystrybucji, do której próbuję się dopasować, modele, które otrzymam, będą normalnie dystrybuowane? Jak dokładnie …

9 normal-distribution estimation maximum-likelihood

3

Intuicja na temat wspólnej entropii

Mam problem z budowaniem intuicji na temat wspólnej entropii. H.( X, Y)H(X,Y)H(X,Y) = niepewność w łącznym rozkładzie p ( x , y)p(x,y)p(x,y); H.( X)H(X)H(X) = niepewność w px( x )px(x)p_x(x); H.( Y)H(Y)H(Y) = niepewność w py( y)py(y)p_y(y). Jeśli H (X) jest wysoki, rozkład jest bardziej niepewny, a jeśli znasz wynik …

9 information-theory mutual-information

1

Dopasowanie zmiennego w czasie współczynnika DLM

Chcę dopasować DLM ze zmiennymi w czasie współczynnikami, tj. Rozszerzeniem zwykłej regresji liniowej, yt=θ1+θ2)x2)yt=θ1+θ2)x2)y_t = \theta_1 + \theta_2x_2. Mam predyktor (x2)x2)x_2) i zmienną odpowiedzi (ytyty_t), coroczne połowy ryb morskich i śródlądowych odpowiednio w latach 1950–2011. Chcę, aby postępował model regresji DLM, yt=θt , 1+θt , 2xtyt=θt,1+θt,2)xty_t = \theta_{t,1} + \theta_{t,2}x_t …

9 r regression time-series dlm dynamic-regression

2

Dlaczego wyniki 0,05 <p <0,95 nazywane są wynikami fałszywie dodatnimi?

Edycja: Podstawa mojego pytania jest wadliwa i muszę poświęcić trochę czasu na zastanowienie się, czy to w ogóle ma sens. Edycja 2: Wyjaśnienie, że uznaję, że wartość p nie jest bezpośrednią miarą prawdopodobieństwa hipotezy zerowej, ale zakładam, że im wartość p jest bliższa 1, tym bardziej prawdopodobne jest, że hipoteza …

9 hypothesis-testing p-value

1

Czy powinienem zgłaszać wiarygodne przedziały zamiast przedziałów ufności?

Po natknięciu się na tę koncepcję w podręczniku statystycznym, próbowałem ją owinąć głową i ostatecznie doszedłem do wniosku, który wydaje się pasować do wszystkich wyjaśnień, które do tej pory widziałem: wiarygodny przedział jest tym, co statystycy uważają za pewną interwał wynosi. Dygresja dla osób takich jak ja sprzed godziny, które …

9 confidence-interval methodology credible-interval

2

Uwzględnianie bardziej szczegółowych zmiennych objaśniających w czasie

Próbuję zrozumieć, jak najlepiej modelować zmienną, w której z czasem uzyskiwałem coraz bardziej szczegółowe predyktory. Na przykład rozważ modelowanie stóp odzysku niespłaconych pożyczek. Załóżmy, że mamy zestaw danych z 20-letnimi danymi, a przez pierwsze 15 z tych lat wiemy tylko, czy pożyczka została zabezpieczona, czy nie, ale nic o cechach …

9 regression missing-data

1

Dziwny sposób obliczania chi-kwadrat w Excelu vs R.

Patrzę na arkusz programu Excel, który twierdzi, że oblicza χ2)χ2\chi^2, ale nie rozpoznaję tego sposobu i zastanawiałem się, czy coś mi umknęło. Oto dane, które analizuje: +------------------+----------+----------+ | Total Population | Observed | Expected | +------------------+----------+----------+ | 2000 | 42 | 32.5 | | 2000 | 42 | 32.5 | …

9 r chi-squared excel

1

Stosujesz regresję kalenicową dla nieokreślonego układu równań?

Gdy , problem najmniejszych kwadratów, który nakłada sferyczne ograniczenie na wartość można zapisać jako dla zbyt określonego systemu. \ | \ cdot \ | _2 to euklidesowa norma wektora.y=Xβ+ey=Xβ+ey = X\beta + eδδ\deltaββ\betamin ∥y−Xβ∥22s.t. ∥β∥22≤δ2min⁡ ‖y−Xβ‖22s.t.⁡ ‖β‖22≤δ2\begin{equation} \begin{array} &\operatorname{min}\ \| y - X\beta \|^2_2 \\ \operatorname{s.t.}\ \ \|\beta\|^2_2 \le \delta^2 …

9 regression least-squares regularization ridge-regression underdetermined

3

Dlaczego regresja liniowa nie jest w stanie przewidzieć wyniku prostej deterministycznej sekwencji?

Mój kolega wysłał mi ten problem, najwyraźniej robiąc obchód w Internecie: If $3 = 18, 4 = 32, 5 = 50, 6 = 72, 7 = 98$, Then, $10 =$ ? Odpowiedź wydaje się być 200. 3*6 4*8 5*10 6*12 7*14 8*16 9*18 10*20=200 Kiedy wykonam regresję liniową w R: …

9 r regression lm

1

Czy można użyć ponownego próbkowania bootstrap do obliczenia przedziału ufności dla wariancji zestawu danych?

Wiem, że jeśli powtórzysz próbkę z zestawu danych wiele razy i za każdym razem obliczysz średnią, średnie te będą zgodne z rozkładem normalnym (według CLT). W ten sposób można obliczyć przedział ufności na podstawie średniej zbioru danych, nie przyjmując żadnych założeń dotyczących rozkładu prawdopodobieństwa zbioru danych. Zastanawiałem się, czy możesz …

9 distributions confidence-interval bootstrap resampling

2

Jak wykreślić interakcję między czynnikiem a ciągłą zmienną towarzyszącą?

Chciałbym narysować na tym samym wykresie interakcję między moim ciągłym predyktorem a moim kategorycznym moderatorem. Wiem, jak to zrobić, gdy oba są kategoryczne ( interakcja czynników ), ale tak naprawdę nie wiem, jak to zrobić, gdy ktoś jest ciągły, a drugi kategoryczny.

9 data-visualization categorical-data interaction continuous-data

1

Oczekiwanie na sumę liczb K bez wymiany

Biorąc pod uwagę liczb, gdzie wartość każdej liczby jest inna, oznaczona jako , a prawdopodobieństwo wyboru każdej liczby wynosi odpowiednio .nnnv1,v2,...,vnv1,v2,...,vnv_1, v_2, ..., v_np1,p2,...,pnp1,p2,...,pnp_1, p_2, ..., p_n Teraz, jeśli liczby na podstawie podanych prawdopodobieństw, gdzie , jakie jest oczekiwanie sumy tych liczb ? Zauważ, że zaznaczenie nie jest zastępowane, więc …

9 probability

2

Znaczenie reprezentowania simpleksu jako powierzchni trójkąta w rozkładzie Dirichleta?

Czytam z książki, która przedstawia dystrybucję Dirchilet, a następnie przedstawiłam dane na jej temat. Ale tak naprawdę nie byłem w stanie zrozumieć tych liczb. Dołączyłem figurę tutaj na dole. To, czego nie rozumiem, to znaczenie trójkątów. Zwykle, gdy chce się wykreślić funkcję 2 zmiennych, bierze się wartość var1 i va2, …

9 distributions data-visualization dirichlet-distribution

1

Konfiguracja danych dla różnic w różnicach

Która konfiguracja jest poprawna dla używanego modelu regresji różnicowej Yist=α+γs∗T+λdt+δ∗(T∗dt)+ϵistYist=α+γs∗T+λdt+δ∗(T∗dt)+ϵistY_{ist} = \alpha +\gamma_s*T + \lambda d_t + \delta*(T*d_t)+ \epsilon_{ist} gdzie T jest manekinem, który jest równy 1, jeśli obserwacja pochodzi z grupy badanej, a d jest manekinem, który jest równy 1 w okresie po wystąpieniu leczenia 1) Losowe próbki z …

9 regression econometrics difference-in-difference

4

Jakie są ważne kursy z czystej matematyki dla doktoranta statystyki perspektywicznej?

Wiem, że algebra liniowa i analiza (szczególnie teoria miar) są ważne. Czy warto brać udział w kursach dla absolwentów w rzeczywistej i złożonej analizie? Czy powinienem brać kursy z algebry abstrakcyjnej poza kursami wprowadzającymi, np. Algebry przemiennej i geometrii algebraicznej?

9 mathematical-statistics academia algebraic-statistics