İstatistikler ve Büyük Veri

Bir binom işlemi (Hit / Miss) ile çalışmak için beta dağıtımı için bilgilendirici olmayan öncelikler arıyorum. İlk başta tek bir PDF oluşturan veya Jeffrey'den önce kullanmayı düşündüm . Ama aslında posterior sonuçlar üzerinde minimum etkiye sahip olan öncelikleri arıyorum ve sonra önce uygunsuz bir şekilde kullanmayı düşündüm . Buradaki sorun, …

17 bayesian  prior  beta-distribution  uninformative-prior 

Uygulamada, lineer regresyon katsayısının önemini kontrol etmek için standart bir T testi kullanmak yaygın bir uygulamadır. Hesaplamanın mekaniği bana mantıklı geliyor. T-dağılımı neden doğrusal regresyon hipotez testinde kullanılan standart test istatistiğini modellemek için kullanılabilir? Standart test istatistiği Burada atıfta bulunuyorum: T0=βˆ−β0SE(βˆ)T0=β^−β0SE(β^) T_{0} = \frac{\widehat{\beta} - \beta_{0}}{SE(\widehat{\beta})}

17 regression  hypothesis-testing  linear-model  t-distribution 

Küme sayısını belirtmemiz gerekmeyen "parametrik olmayan" kümeleme yöntemleri var mı? Ve küme başına nokta sayısı gibi diğer parametreler vb.

17 clustering 

N veri noktasını gözlemledikten sonra önceki bir N ~ (a, b) ile bir posteriorun nasıl hesaplanacağı hakkında? Veri noktalarının örnek ortalamasını ve varyansını hesaplamamız ve posterioru öncekiyle birleştiren bir tür hesaplama yapmamız gerektiğini varsayıyorum, ancak kombinasyon formülünün neye benzediğinden emin değilim.

17 bayesian  normal-distribution  conjugate-prior 

Veriler 1d ise, varyans veri noktalarının birbirinden ne kadar farklı olduğunu gösterir. Veriler çok boyutluysa, bir kovaryans matrisi alırız. Çok boyutlu veriler için veri noktalarının genel olarak birbirinden ne kadar farklı olduğunu gösteren bir ölçü var mı? Zaten birçok çözüm olabileceğini hissediyorum, ancak bunları aramak için kullanılacak doğru terimden emin …

17 variance  covariance  covariance-matrix 

Birkaç farklı toplama teknikleri arasında karşılaştırmaya çalıştığım balık yoğunluğu verileri var, veriler çok sayıda sıfır var ve histogram yoğunlukları tamsayı olmadığı dışında bir poisson dağılımı için uygun vaugley görünüyor. GLM'ler için nispeten yeniyim ve son birkaç günü hangi dağıtımın kullanılacağını nasıl anlayacağımı öğrenmek için çevrimiçi olarak geçirdim, ancak bu kararı …

17 regression  distributions  generalized-linear-model  link-function 

Diyelim ki bazı verilerim var ve sonra verileri bir modelle (doğrusal olmayan regresyon) sığdırıyorum. Sonra R-karesini ( ) hesaplıyorum .R2R2R^2 R kare negatif olduğunda, bu ne anlama geliyor? Bu, modelimin kötü olduğu anlamına mı geliyor? aralığının [-1,1] olabileceğini biliyorum . Ne zaman ortalama bunu da ne, 0 mı?R 2R2R2R^2R2R2R^2

17 regression  goodness-of-fit  r-squared  curve-fitting 

Bir grup insan bir soruyu cevaplar. Cevap "evet" veya "hayır" olabilir. Araştırmacı, yaşın cevap türü ile ilişkili olup olmadığını bilmek istiyor. İlişki, yaşın açıklayıcı değişken olduğu ve cevap tipinin (evet, hayır) bağımlı değişken olduğu lojistik regresyon yapılarak değerlendirildi. Sırasıyla, "evet" ve "hayır" yanıtını veren grupların ortalama yaşlarını hesaplayarak ve ortalamaları …

17 regression  logistic  t-test 

Yönlendirilmiş asiklik grafikler (DAG'ler; örneğin, Grönland ve diğerleri, 1999) nedensellik kampının karşı-fiili yorumundan nedensel çıkarımın biçimciliğinin bir parçasıdır. Bu grafiklerde, değişken bir ok varlığı birbirA değişkeni BBB bu değişken iddia birbirA direkt olarak (bazı riski değişimi) değişken neden BBB , ve bu tür bir ok yokluğu bu değişken iddia birbirA …

17 interaction  causality  dag 

Birkaç gün önce, bir psikolog araştırmacım bana doğrusal regresyon modeline değişken seçme yöntemini anlattı. Sanırım iyi değil, ama emin olmak için bir başkasına sormam gerekiyor. Yöntem: Tüm değişkenler (Bağımlı Değişken Y dahil) arasındaki korelasyon matrisine bakın ve X'leri en çok Y ile ilişkilendiren bu yordayıcıları seçin. Herhangi bir kriterden bahsetmedi. …

17 regression  correlation  model-selection 

Plink ( http://pngu.mgh.harvard.edu/~purcell/plink/download.shtml ) adlı bir yazılım kullanarak hastalıklar üzerine GWAS SNP ilişkilendirme çalışmaları yapıyorum . İlişkilendirme sonuçları ile analiz edilen tüm SNP'ler için p-değerleri elde ederim. Şimdi, çok düşük bir p değerinin p değerlerinin beklenen dağılımından (muntazam bir dağılım) farklı olup olmadığını göstermek için bu p değerlerinin bir QQ …

17 qq-plot 

İçinde sınıflandırma yapmak için kütüphaneden fonksiyon Rkullanıyorum . LDA'yı anladığım gibi, girişine değerini en üst düzeye çıkaran etiketi atanacak , değil mi?ldaMASSxxxyyyp ( y| x)p(y|x)p(y|x) Ama hangi modeli sığacak zaman x = ( L a g1 , L a g2 )x=(Lbirg1,Lbirg2)x=(Lag1,Lag2)y= D i r e c t i o n …

17 r  discriminant-analysis  inference 

Aşağıda, buradaki ve buradaki önceki yayınlara benzer ancak farklı Tüm siparişlerin momentlerini kabul eden iki dağılım göz önüne alındığında, iki dağılımın tüm momentleri aynı ise, aynı dağıtımlar ae mıdır? Moment üreten fonksiyonları kabul eden iki dağılım göz önüne alındığında, eğer aynı momentlere sahiplerse, moment üreten fonksiyonları aynı mıdır?

17 distributions  lognormal  moments  mgf 

R'de tarih biçimindeki değişkenleri kullanmaya alışkın değilim. Doğrusal regresyon modelinde açıklayıcı değişken olarak bir tarih değişkeni eklemenin mümkün olup olmadığını merak ediyorum. Mümkünse, katsayıyı nasıl yorumlayabiliriz? Bir günün sonuç değişkeni üzerindeki etkisi mi? Yapmaya çalıştığım bir örnekle özlemimi görün .

17 r  regression  time-series 

Aktüeryal bilimdeki (özellikle Cox Orantılı Tehlikeler Modeli için) ana işlevlerin her biri için sezgi almaya çalışıyorum. Şimdiye kadar sahip olduğum şey: f(x)f(x)f(x) : başlangıç ​​saatinden başlayarak, ne zaman öleceğinizin olasılık dağılımı. F(x)F(x)F(x) : sadece kümülatif dağılım. zamanındaTTT, nüfusun yüzde kaçı ölecek? S(x)S(x)S(x) :1−F(x)1−F(x)1-F(x) . zamanındaTTT, nüfusun yüzde kaçı hayatta kalacak? …

17 probability  survival  hazard