Statystyki i duże zbiory danych simulation

1

Jak porównać obserwowane i oczekiwane zdarzenia?

Załóżmy, że mam jedną próbkę częstotliwości 4 możliwych zdarzeń: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 i mam spodziewane prawdopodobieństwo wystąpienia moich zdarzeń: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dzięki sumie obserwowanych częstotliwości moich czterech zdarzeń (18) mogę obliczyć …

9 r statistical-significance chi-squared multivariate-analysis exponential joint-distribution statistical-significance self-study standard-deviation probability normal-distribution spss interpretation assumptions cox-model reporting cox-model statistical-significance reliability method-comparison classification boosting ensemble adaboost confidence-interval cross-validation prediction prediction-interval regression machine-learning svm regularization regression sampling survey probit matlab feature-selection information-theory mutual-information time-series forecasting simulation classification boosting ensemble adaboost normal-distribution multivariate-analysis covariance gini clustering text-mining distance-functions information-retrieval similarities regression logistic stata group-differences r anova confidence-interval repeated-measures r logistic lme4-nlme inference fiducial kalman-filter classification discriminant-analysis linear-algebra computing statistical-significance time-series panel-data missing-data uncertainty probability multivariate-analysis r classification spss k-means discriminant-analysis poisson-distribution average r random-forest importance probability conditional-probability distributions standard-deviation time-series machine-learning online forecasting r pca dataset data-visualization bayes distributions mathematical-statistics degrees-of-freedom

1

Symulowanie rozkładów

Pracuję nad zadaniem planowania pojemności i przeczytałem kilka książek. Dotyczy to w szczególności dystrybucji. Używam R. Jakie jest zalecane podejście do identyfikacji mojej dystrybucji danych? Czy istnieją statystyczne metody jego identyfikacji? Mam ten schemat. Jakie są dostępne podejścia do symulacji przy użyciu R? Tutaj chcę wygenerować dane dla określonej dystrybucji, …

9 distributions simulation

2

Jak symulować powtarzane pomiary wyników na wielu odmianach w R?

@whuber zademonstrował, jak symulować wyniki na wielu odmianach (y1y1y_1, y2)y2y_2, i y3)y3y_3) za jeden punkt czasowy. Jak wiemy, dane podłużne często pojawiają się w badaniach medycznych. Moje pytanie brzmi: w jaki sposób symulować wyniki wielokrotnych wyników wielowymiarowych w R? Na przykład wielokrotnie mierzymyy1y1y_1, y2)y2y_2, i y3)y3y_3 w 5 różnych punktach …

9 r repeated-measures simulation

2

Czy próbkowanie ze złożonego rozkładu normalnego jest równoważne próbkowaniu z rozkładu normalnego obciętego do 0?

Chcę symulować z normalnej gęstości (powiedzmy średnią = 1, sd = 1), ale chcę tylko dodatnich wartości. Jednym ze sposobów jest symulacja z wartości normalnej i przyjęcie wartości bezwzględnej. Myślę o tym jak o złożonej normalności. Widzę w R, że istnieją funkcje do generowania skróconych zmiennych losowych. Jeśli wykonuję symulację …

9 normal-distribution simulation truncation

3

Jak mogę zasymulować mikrodane ze spisu ludności dla małych obszarów za pomocą 1% próbki mikrodanych w dużej skali i zagregować statystyki w małej skali?

Chciałbym przeprowadzić analizę wielowymiarową na poziomie indywidualnym na małych poziomach agregacji geograficznej (dystrykty gromadzenia australijskiego spisu powszechnego). Oczywiście spis ludności nie jest dostępny na tych małych poziomach agregacji ze względu na prywatność, więc badam inne alternatywy. Prawie wszystkie zmienne będące przedmiotem zainteresowania są kategoryczne. Mam do dyspozycji dwa zestawy danych: …

9 distributions sampling simulation spatial census

1

Jak obliczyć oszacowanie gęstości tylnej na podstawie wcześniejszego i prawdopodobnego prawdopodobieństwa?

Próbuję zrozumieć, jak użyć twierdzenia Bayesa do obliczenia tylnej, ale utknąłem w podejściu obliczeniowym, np. W następującym przypadku nie jest dla mnie jasne, jak wziąć iloczyn wcześniejszego i prawdopodobieństwa, a następnie obliczyć tylny: W tym przykładzie jestem zainteresowany obliczeniem prawdopodobieństwa a posteriori dla i używam standardowej normalnej przed , ale …

9 bayesian simulation computational-statistics

2

Oblicz krzywą ROC dla danych

Mam więc 16 prób, w których próbuję uwierzytelnić osobę z cechy biometrycznej za pomocą Hamminga. Mój próg jest ustawiony na 3,5. Moje dane są poniżej i tylko próba 1 jest prawdziwie pozytywna: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 …

9 mathematical-statistics roc classification cross-validation pac-learning r anova survival hazard machine-learning data-mining hypothesis-testing regression random-variable non-independent normal-distribution approximation central-limit-theorem interpolation splines distributions kernel-smoothing r data-visualization ggplot2 distributions binomial random-variable poisson-distribution simulation kalman-filter regression lasso regularization lme4-nlme model-selection aic r mcmc dlm particle-filter r panel-data multilevel-analysis model-selection entropy graphical-model r distributions quantiles qq-plot svm matlab regression lasso regularization entropy inference r distributions dataset algorithms matrix-decomposition regression modeling interaction regularization expected-value exponential gamma-distribution mcmc gibbs probability self-study normality-assumption naive-bayes bayes-optimal-classifier standard-deviation classification optimization control-chart engineering-statistics regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction

Pytania otagowane jako simulation