Statistik dan Big Data

Misalkan saya membuat banyak ramalan probabilistik seperti: 70% probabilitas bahwa pertumbuhan penjualan akan menjadi 10-15% pada Q1, probabilitas 10% bahwa pertumbuhan penjualan akan> 15%, probabilitas 20% bahwa pertumbuhan penjualan akan <10% Mengingat data aktual, apa cara terbaik untuk mengukur atau melacak akurasi saya? Skor penghalang? Dan dapatkah saya meratakan skor …

8 forecasting  scoring-rules 

Saya minta maaf sebelumnya jika pertanyaan ini diajukan dengan buruk: Saya seorang astronom, bukan ahli statistik. Pertanyaan saya secara khusus bertujuan untuk membantu saya mencari tahu apakah proses Gaussian adalah teknik yang tepat untuk masalah saya. Menggunakan teleskop dan spektrograf pengumpanan serat, proyek saya telah mengambil spektrum optik galaksi di …

8 gaussian-process 

Saya mengajar fisika untuk siswa sekolah menengah, dan saya ingin siswa saya melakukan perbandingan model Bayesian yang belum sempurna untuk data dari eksperimen mereka. Saya menemukan cara bagi mereka untuk melakukannya (lihat di bawah), tetapi saya tidak yakin itu benar. Saya akan sangat menghargai umpan balik tentang itu (terutama umpan …

8 bayesian  linear-model  model-comparison  teaching  bayes-factors 

Saya ingin menghitung P( Y= aX2+ b X+ c &lt; 0 )P(Y=aX2+bX+c&lt;0)P(Y=aX^2+bX+c<0) di mana . Saya bisa melakukannya dengan mudah menggunakan Monte Carlo. Namun, saya telah diminta untuk menemukan analitik dari dan kemudian menghitungX∼ N( 0 , σ)X∼N(0,σ)X \sim N(0,\sigma)fY( y)fY(y)f_Y(y)YYY saya=∫0- ∞fY( y) dyI=∫−∞0fY(y)dyI=\int_{-\infty}^0 f_Y(y) dy Saya kira akan …

8 probability  normal-distribution  pdf  polynomial 

Dalam rantai Metropolis-Hastings Markov Monte Carlo, distribusi proposal dapat berupa apa saja termasuk Gaussian (menurut Wikipedia). T: Apa motivasi untuk menggunakan selain Gaussian? Gaussian bekerja, mudah untuk mengevaluasi, cepat dan semua orang memahaminya. Mengapa saya mempertimbangkan hal lain? T: Karena distribusi proposal dapat berupa apa saja, dapatkah saya menggunakan distribusi …

8 sampling  mcmc  monte-carlo  metropolis-hastings 

Saya memiliki masalah, yang tidak dapat saya lanjutkan. Bisakah seseorang membantu saya memulai? Y1&lt;Y2&lt;Y3Y1&lt;Y2&lt;Y3Y_1<Y_2<Y_3 : Statistik pesanan ukuran 3 dari distribusi yang memiliki pdf Juga, tentukan Tugasnya adalah untuk menghitung pdf gabungan dari .f(x)=2x 0&lt;x&lt;1f(x)=2x 0&lt;x&lt;1 f(x)=2x\ \ \ 0<x<1U1=Y1Y2 and U2=Y2Y3U1=Y1Y2 and U2=Y2Y3U_1={Y_1\over Y_2} \ \ \text{and }\ \ …

8 self-study  independence  joint-distribution  order-statistics 

Bagaimana kondisi sparsity pada matriks kovarians terbalik mempengaruhi matriks kovarians sebenarnya?

8 mathematical-statistics  covariance-matrix  linear-algebra 

pengantar Saya memiliki tabel kontingensi kategoris dengan banyak baris dan hasil biner, yang saya hitung: name outcome1 outcome2 ---- -------- -------- A 14 5 B 17 2 C 6 5 D 11 8 E 18 14 Ini semua baik-baik saja, karena namun kedua kategori (nama dan hasil) independen satu sama …

8 categorical-data  non-independent  predictor 

Saya mundur prediktor kontinu pada lebih dari 60 variabel (baik kontinu dan kategoris) menggunakan LASSO (glmnet). Dalam memeriksa plot jejak variabel, saya perhatikan bahwa seiring bertambahnya log lambda, salah satu variabel kunci memiliki koefisien yang benar-benar meningkat. Kemudian, setelah titik tertentu, mulai berkurang seperti yang kita harapkan. Untuk memastikan ini …

8 lasso  regularization  glmnet 

Faktor Bayes menunjukkan seberapa baik model tertentu didukung. Katakanlah saya menjalankan percobaan terkontrol dan saya memiliki dua model: model nol dan model alternatif. Jika saya memiliki faktor Bayes yang tinggi, dapatkah saya berpendapat bahwa pengobatannya efektif dan mengusulkan untuk melakukan perubahan?

8 hypothesis-testing  bayes  bayes-factors 

Saya mencoba memperkirakan Poissondata, dibagi dalam grup 1-26 months of data, tergantung pada grup. Dari data yang dikumpulkan 65% has a value of 0dan 25% a value of 1. Saya tidak dapat menemukan tren atau musim, jadi saya mulai menguji beberapa model stationairy berbeda. Moving average (3), Moving Average (6), …

8 time-series  forecasting  count-data  prediction-interval  intermittent-time-series 

Saya telah diberi tabel dan , yang sedemikian rupa sehingga jumlah x_i memberi tahu jumlah anak yang dimiliki semua orang .x=(0,1,2,3,4,5,6)x=(0,1,2,3,4,5,6)x=(0,1,2,3,4,5,6)y=(3062,587,284,103,33,4,2)y=(3062,587,284,103,33,4,2)y=(3062,587,284,103,33,4,2)xixix_iyiyiy_i Saya diminta untuk menyesuaikan distribusi Poisson untuk ini. Apa artinya cocok dengan distribusi Poisson untuk ini? Di sini, p.8: http://www.stats.ox.ac.uk/ ~ marchini/teaching/L5/L5.notes.pdf dikatakan bahwa pemasangan Poisson melibatkan penghitungan P(X=x)P(X=x)P(X=x) …

8 self-study  distributions  maximum-likelihood  fitting 

Bagaimana misalnya distribusi Gamma menyimpang mendekati nol (untuk seperangkat skala dan parameter bentuk yang sesuai, katakanlah bentuk =0.1=0.1=0.1dan skala ), dan masih memiliki luas yang sama dengan satu?=10=10=10 Seperti yang saya pahami, area distribusi kepadatan probabilitas harus selalu sama dengan satu. Jika Anda mengambil distribusi dirac delta, yang menyimpang dari …

8 probability  distributions 

Misalkan Bumi telah diserang oleh pesawat ruang angkasa Mars dan anggaplah bahwa kita memiliki rudal untuk melepaskan melawan pesawat ruang angkasa. Probabilitas untuk mengenai dan menghancurkan setiap pesawat ruang angkasa oleh setiap rudal adalah (terlepas dari yang lain).nnnm=k⋅nm=k⋅nm=k \cdot nnnnppp Berapa probabilitas untuk menghancurkan semua pesawat ruang angkasa jika kita …

8 probability  conditional-probability  markov-process  coupon-collector-problem 

Membiarkan {Xt}{Xt}\left\{X_t\right\} menjadi proses stokastik yang dibentuk dengan menggabungkan iid draw dari proses AR (1), di mana setiap draw adalah vektor dengan panjang 10. Dengan kata lain, {X1,X2, ... ,X10}{X1,X2,…,X10}\left\{X_1, X_2, \ldots, X_{10}\right\} adalah realisasi dari proses AR (1); {X11,X12, ... ,X20}{X11,X12,…,X20}\left\{X_{11}, X_{12}, \ldots, X_{20}\right\}diambil dari proses yang sama, tetapi …

8 r  autocorrelation  independence  lags