İstatistikler ve Büyük Veri

Zaman-frekanslı EEG bulgularını sunarken ısı / kontur haritalarının kullanılması oldukça yaygındır. Sıklıkla seçilen (ve beğendiğim ve kullandığım renk şeması) "jet" renk şemasıdır (bkz. Örneğin google görsel arama zaman frekansı EEG'si ). Bu grafikleri sunmak için daha iyi renk şemaları ve / veya bu tür haritaların sunumu için yönergeler olup olmadığını …

19 data-visualization 

Beni karışık modellerle harekete geçiren bir ayrım var ve merak ediyorum, biraz netlik kazanıp kazanamayacağımı merak ediyorum. Diyelim ki karışık bir sayım verisi modeliniz var. Sabit bir etki (A) ve zaman (T) için başka bir değişken olarak, "Site" değişkeni olarak gruplandırıldığını bildiğiniz bir değişken var. Anladığım kadarıyla: glmer(counts ~ A …

19 r  mixed-model  lme4-nlme 

Yakın zamanda burada yayınlanan bir yorumda, bir yorumcu, Larry Wasserman'ın (herhangi bir kaynak olmadan), sık sık çıkarımın olasılık ilkesi ile çatıştığına dikkat çeken bir bloga işaret etti . Olabilirlik ilkesi basitçe benzer olabilirlik fonksiyonlarını veren deneylerin benzer çıkarım vermesi gerektiğini söyler. Bu sorunun iki kısmı: Hangi bölümler, lezzet veya sık …

19 inference  likelihood  frequentist  likelihood-principle 

Bir 2D fiziksel simülasyon üzerinde çalışıyorum ve çeşitli noktalarda zamanında veri topluyorum. Bu ayrık noktalar, eksenel yönde birden fazla çizgi ile dikey çizgiler üzerindedir. Bu, veri kümesini etkili bir şekilde 4D yapar. Örneğin, (X, Y) koordinatlarında toplama noktalarına sahip olduğumu varsayalım: (0,0), (1,0), (2,0) (0,1), (1,1), (2,1) (0,2), (1,2), (2,2) …

19 time-series  data-visualization  spatio-temporal 

Ortalama = , varyans = , korelasyon katsayısı = 0.8 ile korelasyonlu rasgele dizi üretmeye çalışıyorum . Aşağıdaki kodda, kullandığım ve standart sapmalar ve ve araç olarak kullanılır.1 0.80001110.80.80.8s1s2m1m2 p = 0.8 u = randn(1, n) v = randn(1, n) x = s1 * u + m1 y = s2 …

19 correlation  matlab  random-generation  correlation-matrix 

Görünüşe göre, uzaklık ölçüsünün Öklid mesafesi olduğu hiyerarşik kümelemede, en yüksek varyansa sahip değişkenin kümelemeyi sürmesini önlemek için ilk önce verilerin normalleştirilmesi veya standartlaştırılması gerekir. Bu neden? Bu gerçek arzu edilmiyor mu?

19 clustering  normalization 

Sadece ikili bir şekilde etkileşim / rekabet eden bir gruptaki bireylerin (örneğin satranç için ELO derecelendirme sistemi gibi sistemler) nasıl derecelendirileceğini ve sıralanacağını öğrenmekle ilgileniyorum . Orada herhangi bir go-to yöntemleri veya daha doğru ve gelişmiş yöntemler var mı? Uygulamayı kolaylaştıran herhangi bir R paketi var mı? Bir maçın / …

19 ranking  rating  bradley-terry-model  elo 

Wackerly ark metin ve bildiren teoremi "olsun ve sırası ile, rastgele değişkenlerin, X ve Y momenti üreten fonksiyonlarını belirtir. Her iki moment üreten fonksiyonlar bulunur ve varsa tüm t değerleri için, X ve Y aynı olasılık dağılımına sahiptir. " metnin kapsamı dışında olduğunu söyleyen bir kanıt olmadan. Scheaffer Young'ın da …

19 mathematical-statistics  references  moments  proof  mgf 

K-kat çapraz doğrulama (k = 5) kullanarak JAGS bir Bayesian HLM takıyorum. parametresinin tüm kıvrımlarda sabit olup olmadığını bilmek istiyorum . Bunu yapmanın en iyi yolu nedir?ββ\beta Bir fikir posteriorlarının farklarını bulmak ve 0'ın farkın% 95 CI'sinde olup olmadığını görmek. Başka bir deyişle, % 95 aralığında (ve sonra tüm kat …

19 bayesian  cross-validation 

Matematik sınıfımda, veya "çan eğrisi" işleviyle karşılaştık ve bana istatistiklerde sık sık uygulamaları olduğu söylendi.e−x2e−x2e^{-x^2} Merak etmekten sormak istiyorum: fonksiyonu istatistiklerde gerçekten önemli mi? Eğer öyleyse, ilgili yararlı olan nedir ve bazı uygulamaları nelerdir?e−x2e−x2e^{-x^2}e−x2e−x2e^{-x^2} İnternetteki işlev hakkında fazla bilgi bulamadım, ancak biraz araştırma yaptıktan sonra, genel olarak çan eğrileri ile …

19 normal-distribution 

Her bir örneğin logaritmasını alarak, dönüştürülen verilerin güven aralığını hesaplayarak ve ters işlemi kullanarak güven aralığını geri dönüştürebildiğiniz veri kümesini normal dağıtılmış bir şeye dönüştürebileceğinizi duydum / gördüm (örneğin, için sırasıyla alt ve üst sınırların gücüne 10 yükseltin ).log10log10\log_{10} Ancak, bu yöntemden biraz şüpheliyim, çünkü bu sadece ortalama için çalışmaz:10mean(log10(X))≠mean(X)10mean⁡(log10⁡(X))≠mean⁡(X)10^{\operatorname{mean}(\log_{10}(X))} …

19 confidence-interval  mean  lognormal 

ARIMA modelleri hakkında bir sorum var. Diyelim ki tahmin etmek istediğim bir zaman var ve bir modeli öngörme alıştırması yapmak için iyi bir yol gibi görünüyor. Şimdi gecikmeli 'nin bugün önce olaylardan etkilenir benim serisinin ima. Bu mantıklı. Peki hataların yorumlanması nedir? Önceki kalıntım (hesaplamamda ne kadar uzakta olduğum) bugün …

19 regression  time-series  interpretation 

Yazılım geliştiriciyim (çoğunlukla .NET ve Python yaklaşık 5 yıllık deneyim). Makine öğrenimi alanında iş bulmama veya gerçekten o alanda işe başlamamı sağlayacak bir şey yapmam için ne yapabilirim? Yüksek lisans derecesi zor bir gereklilik mi?

19 machine-learning  data-mining  careers 

Tahminli modelleme için kendimizi rastgele etkiler ve gözlemlerin bağımsız olmaması (tekrarlanan önlemler) gibi istatistiksel kavramlarla ilgilenmemiz gerekir mi? Örneğin.... Çeşitli özelliklere ve satın alma bayrağına sahip 5 doğrudan posta kampanyasından (bir yıl boyunca meydana gelen) verilerim var. İdeal olarak, kampanya sırasında müşteri özelliklerine göre verilen satın alma için bir model …

19 machine-learning  predictive-models  repeated-measures  assumptions 

sdR'de standart sapma fonksiyonunda hangi formül kullanılır ?

19 r  standard-deviation