Statystyki i duże zbiory danych

Pytania i odpowiedzi dla osób zainteresowanych statystyką, uczeniem maszynowym, analizą danych, eksploracją danych i wizualizacją danych



3
Interpretacja trzech form „modelu mieszanego”
Jest takie rozróżnienie, które wprawia mnie w zakłopotanie w przypadku modeli mieszanych i zastanawiam się, czy mógłbym uzyskać trochę jasności. Załóżmy, że masz mieszany model danych zliczania. Istnieje zmienna, o której wiesz, że chcesz jako efekt stały (A), oraz inna zmienna czasu (T), pogrupowana według powiedzonej zmiennej „Site”. Tak jak …

3
Jak obliczyć przedział ufności dla średniej logarytmicznego zestawu danych?
Słyszałem / widziałem w kilku miejscach, że możesz przekształcić zestaw danych w coś o rozkładzie normalnym, biorąc logarytm każdej próbki, oblicz przedział ufności dla przekształconych danych i przekształcaj przedział ufności z powrotem za pomocą operacji odwrotnej (np. podnieś 10 do potęgi dolnej i górnej granicy odpowiednio dla ).log10log10\log_{10} Jednak jestem …


3
Interpretacja modelu ARIMA
Mam pytanie dotyczące modeli ARIMA. Powiedzmy, że mam szereg czasowy , który chciałbym przewidzieć, a model wydaje się dobrym sposobem na przeprowadzenie prognozy. Teraz opóźnione oznacza, że ​​na moją serię mają wpływ wcześniejsze wydarzenia. To ma sens. Ale jaka jest interpretacja błędów? Moja wcześniejsza pozostała część (jak się nie liczyłem) …

3
Jakie znaczenie ma funkcja
W mojej klasie różniczkowej napotkaliśmy funkcję lub „krzywą dzwonową” i powiedziano mi, że ma ona częste zastosowania w statystyce.e−x2e−x2e^{-x^2} Z ciekawości chcę zapytać: Czy funkcja naprawdę ważna w statystyce? Jeśli tak, to co jest takiego w co czyni go użytecznym i jakie są niektóre z jego aplikacji?e−x2e−x2e^{-x^2}e−x2e−x2e^{-x^2} Nie mogłem znaleźć …

3
Dowód tego, że funkcje generujące moment jednoznacznie określają rozkłady prawdopodobieństwa
Tekst Wackerly i wsp. Stwierdza, że to twierdzenie „Niech mx(t)mx(t)m_x(t) i my(t)my(t)m_y(t) oznaczają odpowiednio funkcje generujące momenty zmiennych losowych X i Y. Jeśli istnieją obie funkcje generujące moment i mx(t)=my(t)mx(t)=my(t)m_x(t) = m_y(t) dla wszystkich wartości t, wówczas X i Y mają taki sam rozkład prawdopodobieństwa. ” bez dowodu, że jest …

2
Stabilność walidacji krzyżowej w modelach bayesowskich
Dopasowuję Bayesian HLM w JAGS przy użyciu k-krotnej walidacji krzyżowej (k = 5). Chciałbym wiedzieć, czy szacunki parametru są stabilne we wszystkich fałdach. Jak najlepiej to zrobić?ββ\beta Jednym z pomysłów jest znalezienie różnic w tylnej stronie i sprawdzenie, czy 0 jest w 95% CI różnicy. Innymi słowy, wynosi 0 w …


1
Modelowanie predykcyjne - czy powinniśmy dbać o modelowanie mieszane?
Czy w przypadku modelowania predykcyjnego musimy zajmować się pojęciami statystycznymi, takimi jak efekty losowe i nie- niezależność obserwacji (powtarzane pomiary)? Na przykład.... Mam dane z 5 kampanii mailowych (które miały miejsce w ciągu roku) z różnymi atrybutami i flagą do zakupu. Idealnie byłoby użyć wszystkich tych danych łącznie, aby zbudować …


1
Czy poprawka Benjaminiego-Hochberga jest bardziej konserwatywna w miarę wzrostu liczby porównań?
Jak konserwatywna jest poprawka wielokrotnego testowania Benjaminiego-Hochberga w stosunku do całkowitej liczby porównań? Na przykład, jeśli mam listę 18 000 funkcji dla dwóch grup i wykonuję test Wilcoxona, aby uzyskać wartość p. Dostosowuję tę wartość p za pomocą Benjamini-Hochberg i prawie nic nie jest tak znaczące. Wiem, że korekcja Bonferroniego …


1
Zastosowanie standardowego błędu dystrybucji bootstrap
(w razie potrzeby zignoruj ​​kod R, ponieważ moje główne pytanie jest niezależne od języka) Jeśli chcę spojrzeć na zmienność prostej statystyki (np. Średnia), wiem, że mogę to zrobić za pomocą teorii: x = rnorm(50) # Estimate standard error from theory summary(lm(x~1)) # same as... sd(x) / sqrt(length(x)) lub z bootstrap …

Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.