Statystyki i duże zbiory danych

1

Struktura danych i wywołanie funkcji dla danych o zdarzeniach cyklicznych ze zmiennymi zależnymi od czasu

Próbuję oszacować wpływ 2 leków ( drug1, drug2) na prawdopodobieństwo upadku pacjenta ( event). Pacjenci mogą upaść więcej niż jeden raz i mogą być przyjmowani lub zdejmowani z leków w dowolnym momencie. Moje pytanie dotyczy tego, w jaki sposób dane powinny być uporządkowane w odniesieniu do okresu (dni), a konkretnie, …

9 r survival cox-model

1

Ukryty model Markowa do przewidywania zdarzeń

Pytanie : Czy konfiguracja poniżej jest sensowną implementacją modelu Hidden Markov? Mam zestaw danych 108,000obserwacji (wykonanych w ciągu 100 dni) i przybliżonych 2000zdarzeń z całego okresu obserwacji. Dane wyglądają jak na poniższym rysunku, gdzie obserwowana zmienna może przyjąć 3 wartości dyskretne[ 1 , 2 , 3 ][1,2,3][1,2,3] a czerwone kolumny …

9 time-series machine-learning predictive-models markov-chain hidden-markov-model

3

Regresja logistyczna: maksymalizacja wyników pozytywnych - wyników fałszywych

Mam model regresji logistycznej (dopasowanie za pomocą glmnet w R z elastyczną regulacją sieci) i chciałbym zmaksymalizować różnicę między wartościami dodatnimi a fałszywymi. W tym celu przyszła mi do głowy następująca procedura: Dopasuj standardowy model regresji logistycznej Używając progu prognozy jako 0,5, zidentyfikuj wszystkie pozytywne prognozy Przypisz wagę 1 dla …

9 r regression logistic classification glmnet

6

Jak oszacować autoregresję wektora i funkcję odpowiedzi impulsowej na podstawie danych panelowych

Pracuję nad oszacowaniem wektorowej auto-regresji (VAR) i oszacowaniem funkcji odpowiedzi impulsowej (IRF) na podstawie danych panelowych z udziałem 33 osób powyżej 77 kwartałów. Jak należy analizować tego rodzaju sytuację? Jaki algorytm istnieje w tym celu? Wolałbym przeprowadzić te analizy w języku R, więc jeśli ktoś zna kod R lub pakiet …

9 r econometrics panel-data var impulse-response

3

Zrozumienie rozkładów predykcyjnych bayesowskich

Biorę udział w kursie Wprowadzenie do Bayesa i mam trudności ze zrozumieniem rozkładów predykcyjnych. Rozumiem, dlaczego są przydatne i znam definicję, ale są pewne rzeczy, których nie do końca rozumiem. 1) Jak uzyskać właściwy rozkład predykcyjny dla wektora nowych obserwacji Załóżmy, że zbudowaliśmy model próbkowania dla danych i wcześniejszego . …

9 bayesian prediction

4

Modelowanie wyników piłkarskich

W Dixon, Coles ( 1997 ) wykorzystali oszacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa dla dwóch zmodyfikowanych niezależnych modeli Poissona w (4.3) do modelowania wyników w piłce nożnej. Próbuję użyć R, aby „odtworzyć” alfa i beta, a także parametry efektu domowego (str. 274, tabela 4) bez użycia jakichkolwiek pakietów (użycie zwykłych niezależnych modeli Poissona …

9 r modeling maximum-likelihood games

2

Symulowanie danych w celu dopasowania do modelu mediacji

Jestem zainteresowany znalezieniem procedury do symulacji danych zgodnych z określonym modelem mediacji. Zgodnie z ogólną strukturą modelu liniowego równania strukturalnego do testowania modeli mediacji po raz pierwszy nakreśloną przez Barrona i Kenny'ego (1986) i opisaną w innych miejscach, takich jak Judd, Yzerbyt i Muller (2013) , modele mediacji dla wyniku …

9 r regression simulation random-generation mediation

1

Ocena wydajności prognozowania szeregów czasowych

Mam Dynamiczny Naiwny model Bayesa wyszkolony w zakresie kilku zmiennych czasowych. Dane wyjściowe modelu są prognozami P(Event) @ t+1szacowanymi dla każdego t. Fabuła P(Event)versus timejest taka, jak podano na poniższym rysunku. Na tym rysunku czarna linia przedstawia P(Event)zgodnie z przewidywaniami mojego modelu; pozioma linia czerwona oznacza uprzedniej prawdopodobieństwo zdarzenia zdarzeń; …

9 time-series probability prediction model-comparison model-evaluation

1

Uogólniony model addytywny: Co to jest ref.df w danych wyjściowych R.

Cześć, Mam problem ze zrozumieniem Ref.df na ekranie wyników w R: Approximate significance of smooth terms: edf Ref.df F p-value s(meangrain) 1.779 2.209 3.193 0.0451 * s(depth) 2.108 2.697 3.538 0.0254 * Co to znaczy i czy konieczne jest dołączenie tego terminu do prezentacji wyników GAM w artykule? Czy daje …

9 model gam degrees-of-freedom

1

Interpretacja oszacowania błędu poza torbą dla RandomForestRegressor

Korzystam z regresora RandomForest na moich danych i mogłem zobaczyć, że wynik OOB wynosił 0,83. Nie jestem pewien, jak to się stało. Mam na myśli, że moje cele mają wysokie wartości w zakresie 10 ^ 7. Więc jeśli to MSE, to powinno być znacznie wyższe. Nie rozumiem, co oznacza tutaj …

9 regression random-forest

3

Dlaczego Twierdzenie Bayesa działa graficznie?

Z matematycznego punktu widzenia Twierdzenie Bayesa ma dla mnie idealny sens (tj. Wyprowadzanie i dowodzenie), ale nie wiem, czy istnieje ładny argument geometryczny lub graficzny, który można wykazać, aby wyjaśnić Twierdzenie Bayesa. Próbowałem Googlinga w poszukiwaniu odpowiedzi na to pytanie i, co zaskakujące, nie znalazłem nic na ten temat.

9 bayesian bayes geometry

1

Wykorzystanie analizy głównych składników a analiza korespondencji

Analizuję zestaw danych dotyczących społeczności pływów. Dane dotyczą procentu pokrycia (wodorostów, pąkli, małży itp.) W kwadratach. Jestem przyzwyczajony do myślenia o analizy korespondencji (CA) pod względem gatunku liczy, a analiza składowych głównych (PCA) jako coś bardziej przydatne dla liniowych (nie gatunków) trendów środowiskowych. Naprawdę nie miałem szczęścia dowiedzieć się, czy …

9 r pca multivariate-analysis correspondence-analysis

1

Testowanie hipotez dla równości proporcji z 3 próbkami

Mam zestaw danych danych klienta telefonu komórkowego z dwiema kolumnami. Pierwsza kolumna zawiera pewną kategorię, do której należy konto (A, B lub C), a druga kolumna zawiera wartość binarną określającą, czy to konto zostało anulowane. na przykład A | cancelled C | active B | active A | cancelled chcę …

9 hypothesis-testing equivalence

6

Które algorytmy uczenia maszynowego można skalować za pomocą funkcji zmniejszania / zmniejszania mapy

Skalowalne algorytmy uczenia maszynowego wydają się być gwarem w dzisiejszych czasach. Każda firma obsługuje wyłącznie duże zbiory danych . Czy istnieje podręcznik omawiający, jakie algorytmy uczenia maszynowego można skalować za pomocą architektur równoległych, takich jak Map-Reduce, a które nie mogą? Lub jakieś odpowiednie dokumenty?

9 machine-learning large-data

3

Książki o ekologii statystycznej?

Wiem, że to pytanie zostało zadane wcześniej: Podręcznik do badań ekologicznych, ale nie tego szukam. To, czego szukam, to czy ktoś mógłby polecić dobrą książkę (lub odniesienie kanoniczne) na temat ekologii statystycznej? Bardzo dobrze rozumiem statystyki, więc książka mogłaby naprawdę być na każdym poziomie. Korzystałbym z tej książki, aby nauczyć …

9 self-study references ecology