Statystyki i duże zbiory danych

2

Prosty przykład pokazujący zalety Bayesian Model Averaging (BMA)

W swoich badaniach włączam podejście Bayesian Model Averaging (BMA) i wkrótce przedstawię kolegom moją prezentację na temat mojej pracy. Jednak BMA nie jest tak dobrze znany w mojej dziedzinie, więc po przedstawieniu im całej teorii i zanim faktycznie zastosuję ją do mojego problemu, chcę przedstawić prosty, ale pouczający przykład, dlaczego …

12 bayesian data-visualization

4

Co to jest klasyfikator?

Nie mogę znaleźć ogólnej definicji klasyfikatora? Rozumiem, jak to może działać, ale nie mogę dojść do definicji.

12 machine-learning classification

1

Estymator maksymalnego prawdopodobieństwa - przedział ufności

Jak mogę zbudować asymptotyczny przedział ufności dla rzeczywistego parametru, zaczynając od MLE dla tego parametru?

12 confidence-interval mathematical-statistics maximum-likelihood inference

2

Interpretacja modelu regresji logistycznej z wieloma predyktorami

Przeprowadziłem wielowymiarową regresję logistyczną ze zmienną zależną Ybędącą śmiercią w domu opieki w pewnym okresie wejścia i otrzymałem następujące wyniki (zwróć uwagę, że zmienne zaczynają się w Anim, to ciągła wartość, podczas gdy te rozpoczynające się Bsą kategoryczne): Call: glm(Y ~ A1 + B2 + B3 + B4 + B5 …

12 r regression logistic

1

MLE dla rozkładu trójkątów?

Czy można zastosować zwykłą procedurę MLE do rozkładu trójkąta? - Próbuję, ale wydaje mi się, że jestem zablokowany na tym etapie matematyki przez sposób definiowania rozkładu. Próbuję wykorzystać fakt, że znam liczbę próbek powyżej i poniżej c (bez znajomości c): te 2 liczby to cn i (1-c) n, jeśli n …

12 distributions mathematical-statistics maximum-likelihood triangular-distribution

1

Jakie są „wartości początkowe” w funkcji glm ()?

Jakie są parametry start, etastart, mustartw GLM function () ? Szukałem w dokumentach i Internecie, ale nie znalazłem jasnego wyjaśnienia, co to oznacza. Przypomina to bayesowskie „wartości początkowe” dla łańcuchów, ale wątpię, aby było to powiązane, ponieważ funkcja glm () w R jest statystyką częstokroć ...

12 r generalized-linear-model starting-values

3

Macierz wariancji-kowariancji błędów w regresji liniowej

Jak w praktyce obliczana jest macierz błędów var / cov za pomocą pakietów analizy statystycznej? Ten pomysł jest dla mnie jasny w teorii. Ale nie w praktyce. Mam na myśli, że jeśli mam wektor zmiennych losowych , rozumiem, że macierz wariancji / kowariancji Σ otrzyma zewnętrzny iloczyn odchylenia od-od- średnie …

12 variance error covariance-matrix beta-regression

2

Początkujący PyMC: jak właściwie pobierać próbki z dopasowanego modelu

Próbuję bardzo prostego modelu: dopasowanie Normalnego, w którym zakładam, że znam precyzję i chcę tylko znaleźć środek. Poniższy kod wydaje się poprawnie pasować do Normalnego. Ale po dopasowaniu chcę próbkować z modelu, tj. Generować nowe dane, które są podobne do mojej datazmiennej. Wiem, że mogę użyć trace("mean")do pobrania próbek dla …

12 mcmc pymc

1

Jaka jest optymalna funkcja odległości dla osób, gdy atrybuty są nominalne?

Nie wiem, jakiej funkcji odległości między osobami należy użyć w przypadku nominalnych (nieuporządkowanych atrybutów kategorialnych). Czytałem jakiś podręcznik i sugerują one funkcję Simple Matching, ale niektóre książki sugerują, że powinienem zmienić atrybuty nominalne na binarne i użyć współczynnika Jaccard . Co jednak, jeśli wartości atrybutu nominalnego nie wynoszą 2? co …

12 distance-functions distance similarities association-measure categorical-data

2

W jaki sposób wektor zmiennych może reprezentować hiperpłaszczyznę?

Czytam Elementy uczenia statystycznego i na stronie 12 (sekcja 2.3) zapisano model liniowy jako: Yˆ=XTβˆY^=XTβ^\widehat{Y} = X^{T} \widehat{\beta} ... gdzie jest transpozycją wektora kolumnowego predyktorów / zmiennych niezależnych / danych wejściowych. (Stwierdzono wcześniej, że „przyjmuje się, że wszystkie wektory są wektorami kolumnowymi”, więc czy nie byłby wektorem wiersza, a wektorem …

12 regression references statistical-learning

1

Co zrobić, gdy macierz kowariancji próbki nie jest odwracalna?

Pracuję nad niektórymi technikami grupowania, w których dla danej grupy wektorów wymiaru d zakładam wielowymiarowy rozkład normalny i obliczam przykładowy średni wektor d-wymiarowy i macierz kowariancji próbki. Potem, gdy stara się zdecydować, czy nowy, niewidzialny, d-wymiarowy wektor należy do tego klastra ja sprawdzając jego odległość za pośrednictwem tego środka: ( …

12 clustering multivariate-analysis covariance covariance-matrix matrix-inverse

1

Jak znaleźć wariancję między punktami wielowymiarowymi?

Załóżmy, że mam macierz X, która jest n przez p, tj. Ma n obserwacji, z każdą obserwacją w przestrzeni p-wymiarowej. Jak znaleźć wariancję tych n obserwacji? W przypadku, gdy p = 1, muszę po prostu użyć formuły regularnej wariancji. Co z przypadkami, w których p> 1.

12 variance

3

Liczba cyfr znaczących do zgłoszenia

Czy istnieje bardziej naukowy sposób określania liczby cyfr znaczących, które należy zgłosić dla średniej lub przedziału ufności w sytuacji, która jest dość standardowa - np. Klasa pierwszego roku na studiach. Widziałem liczbę znaczących cyfr do umieszczenia w tabeli , dlaczego nie używamy znaczących cyfr i liczbę znaczących cyfr w dopasowaniu …

12 standard-deviation error reporting communication

4

Zaloguj modele liniowe

Czy ktoś może wyjaśnić, dlaczego używamy logarytmicznych modeli liniowych w kategoriach zwykłych ludzi? Pochodzę z wykształcenia inżynierskiego, a to naprawdę okazuje się dla mnie trudnym przedmiotem, to znaczy statystykami. Będę wdzięczny za odpowiedź.

12 modeling log-linear

1

Znajdowanie dopasowanych i przewidywanych wartości dla modelu statystycznego

Powiedzmy, że mam następujące dane i korzystam z modelu regresji: df=data.frame(income=c(5,3,47,8,6,5), won=c(0,0,1,1,1,0), age=c(18,18,23,50,19,39), home=c(0,0,1,0,0,1)) Z jednej strony prowadzę model liniowy, aby przewidzieć dochód: md1 = lm(income ~ age + home + home, data=df) Po drugie, uruchamiam model logit, aby przewidzieć wygraną zmienną: md2 = glm(factor(won) ~ age + home, data=df, …

12 r