Statystyki i duże zbiory danych

1

"Od

Krótkie pytanie: dlaczego to prawda? Długie pytanie: Po prostu staram się dowiedzieć, co uzasadnia to pierwsze równanie. Autor książki, którą czytam (w kontekście , jeśli chcesz, ale niekoniecznie), twierdzi, co następuje: Z powodu założenia bliskiego gaussowskości możemy napisać: p0(ξ)=Aϕ(ξ)exp(an+1ξ+(an+2+12)ξ2+∑i=1naiGi(ξ))p0(ξ)=Aϕ(ξ)exp(an+1ξ+(an+2+12)ξ2+∑i=1naiGi(ξ)) p_0(\xi) = A \; \phi(\xi) \; exp( a_{n+1}\xi + (a_{n+2} + …

9 probability normal-distribution entropy maximum-entropy

1

Parametryzacja rozkładów Behrensa – Fishera

„O problemie Behrensa – Fishera: przegląd” Seock-Ho Kim i Allena S. Cohena Journal of Educational and Behavioral Statistics , tom 23, nr 4, Winter, 1998, strony 356–377 Patrzę na to i mówi: Fisher (1935, 1939) wybrał statystykę [gdzie jest zwykłą -statystyczną próbką dla ] gdzie jest pobierane w pierwszej ćwiartce, …

9 distributions parameterization fiducial

3

Jakiego modelu można użyć w przypadku naruszenia założenia stałej wariancji?

Ponieważ nie możemy dopasować modelu ARIMA w przypadku naruszenia założenia stałej wariancji, jaki model można zastosować do dopasowania szeregów czasowych jednowymiarowych?

9 time-series modeling forecasting arima

6

Dlaczego zmienność jest ważnym tematem w ekonometrii finansowej?

Nie wiem, czy jest to całkowicie nie na temat, ale pomyślałem, że przydatne mogą być opinie i zbiorcza odpowiedź na temat tego, dlaczego zmienność jest ważnym tematem w ekonometrii finansowej. Myślę, że zaczęło się od teorii portfela i potrzeby zrozumienia właściwości leżącej u podstaw drugiej chwili zwrotu aktywów. Następnie formuła …

9 finance volatility-forecasting

2

Dynamiczne dostosowywanie architektury NN: wymyślanie niepotrzebnego?

Zaczynam od podróży doktorskiej, a ostatecznym celem, jaki sobie wyznaczyłem, jest opracowanie ANN, które monitorowałyby środowisko, w którym pracują, i dynamicznie dostosowywały swoją architekturę do problemu. Oczywistą konsekwencją jest czasowość danych: jeśli zbiór danych nie jest ciągły i nie zmienia się z czasem, po co w ogóle się dostosowywać? Najważniejsze …

9 machine-learning neural-networks

2

Gdzie mogę znaleźć zestawy danych przydatne do testowania własnych wdrożeń uczenia maszynowego? [Zamknięte]

Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 6 lat temu . Obecnie próbuję samodzielnie wdrożyć niektóre algorytmy uczenia maszynowego. Wiele z nich ma tę nieprzyjemną właściwość, że jest trudna do debugowania, niektóre …

9 dataset

4

Wybór modelu i wydajność modelu w regresji logistycznej

Mam pytanie dotyczące wyboru modelu i wydajności modelu w regresji logistycznej. Mam trzy modele oparte na trzech różnych hipotezach. Pierwsze dwa modele (nazwijmy je z i x) mają tylko jedną zmienną objaśniającą w każdym modelu, a trzeci (nazwijmy to w) jest bardziej skomplikowany. Używam AIC do wyboru zmiennych dla modelu …

9 logistic model-selection cross-validation

3

Korekta Bonferroniego z korelacją Pearsona i regresja liniowa

Prowadzę statystyki na 5 IV (5 cech osobowości, ekstrawersja, ugodowość, sumienność, neurotyczność, otwartość) w stosunku do 3 DV: stosunek do PCT, stosunek do CBT, stosunek do PCT vs CBT. Dodałem również wiek i płeć, aby zobaczyć, jakie są inne efekty. Testuję, aby sprawdzić, czy cechy osobowości mogą przewidzieć postawy DV. …

9 regression correlation spss multiple-comparisons pearson-r

2

Niektóre z moich predyktorów są w bardzo różnych skalach - czy muszę je przekształcić przed dopasowaniem modelu regresji liniowej?

Chciałbym uruchomić regresję liniową na wielowymiarowym zestawie danych. Istnieją różnice między różnymi wymiarami pod względem ich wielkości. Na przykład wymiar 1 ogólnie ma zakres wartości [0, 1], a wymiar 2 ma zakres wartości [0, 1000]. Czy muszę wykonać transformację, aby zakresy danych dla różnych wymiarów były w tej samej skali? …

9 regression multiple-regression linear-model

2

Jak wygenerować wykres podobny do wykresu wygenerowanego przez plot.bugs i plot.jags z mcmc.list? [Zamknięte]

Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 2 lata temu . R wydaje się być w stanie generować ładne wykresy podsumowań z obiektów bugsi jagsgenerowanych przez funkcje R2WinBUGS :: bugs i R2jags: …

9 r data-visualization jags bugs

4

Jak dopasować model do szeregu czasowego zawierającego wartości odstające

Dopasowałem model ARIMA (5,1,2), używając auto.arima()funkcji w R i patrząc na porządek, możemy powiedzieć, że nie jest to najlepszy model do prognozowania. Jeśli w seriach danych występują wartości odstające, jaka jest metoda dopasowania modelu do takich danych?

9 r time-series forecasting outliers arima

1

Model proporcjonalnego hazardu Coxa i interpretacja współczynników, gdy występuje interakcja wyższych przypadków

Oto podsumowanie wyników modelu Coxpha, którego użyłem (użyłem R, a wynik jest oparty na najlepszym modelu końcowym, tj. Uwzględniono wszystkie istotne zmienne objaśniające i ich interakcje): coxph(formula = Y ~ LT + Food + Temp2 + LT:Food + LT:Temp2 + Food:Temp2 + LT:Food:Temp2) # Y<-Surv(Time,Status==1) n = 555 coef exp(coef) …

9 r interaction regression-coefficients cox-model

1

Modelowanie trendu przestrzennego za pomocą regresji za pomocą

Planuję uwzględnić współrzędne jako współzmienne w równaniu regresji, aby dostosować się do trendu przestrzennego występującego w danych. Następnie chcę przetestować resztki na autokorelacji przestrzennej w losowej odmianie. Mam kilka pytań: Powinienem wykonać regresję liniową, w której są tylko zmienne niezależne xxx i yyy współrzędne, a następnie testowanie reszt na autokorelacji …

9 regression multiple-regression spatial autocorrelation

1

Problemy z badaniem symulacyjnym powtórzonych eksperymentów z wyjaśnieniem 95% przedziału ufności - gdzie się mylę?

Próbuję napisać skrypt R, aby zasymulować interpretację powtarzanych eksperymentów z 95% przedziałem ufności. Przekonałem się, że przecenia on odsetek przypadków, w których prawdziwa wartość populacyjna części jest zawarta w 95% CI próby. Niewielka różnica - około 96% vs 95%, ale to mnie jednak zainteresowało. Moja funkcja pobiera próbkę samp_nz rozkładu …

9 r confidence-interval binomial theory

1

Dlaczego wprowadzenie losowego efektu nachylenia zwiększyło SE nachylenia?

Próbuję przeanalizować wpływ roku na zmienną logInd dla konkretnej grupy osób (mam 3 grupy). Najprostszy model: > fix1 = lm(logInd ~ 0 + Group + Year:Group, data = mydata) > summary(fix1) Call: lm(formula = logInd ~ 0 + Group + Year:Group, data = mydata) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max …

9 r mixed-model lme4-nlme random-effects-model