İstatistikler ve Büyük Veri

Benim parametrik olmayan metin, Pratik Parametredışı İstatistikler , sık sık olduğu gibi, varyansları testi istatistik ve beklentilerin temiz formüller verir ama biz bağları göz ardı edersek bu sadece çalışır bu ihtar içerir. Mann-Whitney U İstatistiği hesaplanırken, hangisinin daha büyük olduğunu karşılaştırırken bağlı çiftleri atmanız önerilir. Bu bağların bize hangi popülasyonun …

14 nonparametric  ties 

R öğrenmeye dalmak üzereyim ve öğrenme projem, tahmini bir denklem geliştirmek için bir veri kümesine karışık veya rastgele etkiler regresyonunun uygulanmasını gerektirecektir. Bu yazıda yazarın endişesini paylaşıyorum Karışık efekt modelleri için nlme veya lme4 R kütüphanesi nasıl seçilir? NLME veya LME4'ün kendimi tanımak için daha iyi bir paket olup olmadığını …

14 r  regression  random-effects-model 

Rastgele bir öğe hakkında bilgi talep edebileceğim bir web hizmeti var. Her talep için, her ürün iade edilme şansına sahiptir. Öğeleri talep etmeye devam edebilir ve yinelenen ve benzersiz sayısını kaydedebilirim. Toplam veri sayısını tahmin etmek için bu verileri nasıl kullanabilirim?

14 probability  population  coupon-collector-problem 

PCA ve LDA yöntemleri ile uğraşıyordum ve bir noktada takılı kaldım, göremediğim kadar basit bir his var. İçinde sınıfının ( ) arasında sınıfının ( S B ) dağılım matrisleri gibi tanımlanır:SWSWS_WSBSBS_B SW= ∑i = 1CΣt = 1N-( xbent- μben) ( xbent- μben)TSW=∑i=1C∑t=1N(xti−μi)(xti−μi)T S_W = \sum_{i=1}^C\sum_{t=1}^N(x_t^i - \mu_i)(x_t^i - \mu_i)^T SB= …

14 discriminant-analysis 

Başlık olarak, böyle bir şey var mı? Aritmetik ortalama için CI hesaplamayı biliyorum, ama geometrik ortalamaya ne dersiniz? Teşekkürler.

14 confidence-interval  mean 

Birisi bana boyuna verileri kullanma aov()ve lme()analiz etme arasındaki farkı söyleyebilir ve bu iki yöntemden elde edilen sonuçları nasıl yorumlayabilir? Aşağıda, aynı kullanarak veri kümesi analiz aov()ve lme()ve 2 farklı sonuçlar aldık. İle aov()ben Tedavi etkileşimi süresinde önemli bir sonuç var, ama doğrusal karma modelin yerleştirilmesi, Tedavi etkileşimi zaman önemsizdir. …

14 r  mixed-model  repeated-measures  panel-data 

Her bir şekle (bir Sayım bloğu, yol, ilçe, eyalet, ne olursa olsun) çokgen / alan sabit bir değer atayarak nüfus yoğunluğunu eşlemek için (nüfus, alan, şekil) bir veritabanı kullanılabilir. Bununla birlikte, popülasyonlar genellikle çokgenlerinde eşit olarak dağılmaz. Dasimetrik haritalama , bu yoğunluk tahminlerini yardımcı verilerle hassaslaştırma işlemidir. Bu son derlemede …

14 modeling  unbiased-estimator  spatial 

İstatistiksel analiz yöntemlerini ve sonuçlarını, özellikle epidemiyolojide okurken , modellerin ayarlanması veya kontrol edilmesi hakkında çok sık duyuyorum . İstatistikçi olmayan birine bunun amacını nasıl açıklarsınız? Belirli bir değişkeni kontrol ettikten sonra sonuçlarınızı nasıl yorumluyorsunuz? Stata veya R'de küçük bir gezinti veya çevrimiçi bir gösterici, gerçek bir mücevher olurdu.

14 regression  modeling  epidemiology 

Tekrarlanan ölçüm ANOVA hakkında yardıma ihtiyacım var. Bazı müdahalelerin bazı servislerde kan akımı enfeksiyonunu (BSI) azaltma üzerindeki etkisini araştırıyoruz. BSI oranı bilgilerini aylık olarak, önce müdahale olmadan 12 ay, sonra müdahale ile 12 ay boyunca yakalamayı planlıyoruz. Zaman serisi veya tekrarlı ölçüm ANOVA yapmayı düşünüyoruz, ilkinde yapmak için çok fazla …

14 anova  repeated-measures  sample-size  power 

Neden minimize etmek x^2yerine minimize etmeye çalışıyoruz |x|^1.95veya |x|^2.05. Sayının tam olarak iki olması için nedenler var mı yoksa sadece matematiği basitleştirme avantajına sahip bir kural mı?

14 standard-deviation  least-squares 

Entropi yoğunluk fonksiyonu sürekli bir dağılım beklentisine negatif olarak tanımlanır ve bu yüzden eşitffflog(f),log⁡(f),\log(f), Hf=−∫∞−∞log(f(x))f(x)dx.Hf=−∫−∞∞log⁡(f(x))f(x)dx.H_f = -\int_{-\infty}^{\infty} \log(f(x)) f(x)\mathrm{d}x. Ayrıca dağılımı yoğunluğuna sahip herhangi bir rastgele değişken entropi (Bu integral, sıfırları olduğunda bile iyi tanımlanmıştır , çünkü bu değerlerde sıfıra alınabilir.)XXXfffHf.Hf.H_f.ffflog(f(x))f(x)log⁡(f(x))f(x)\log(f(x))f(x) Zaman ve bu rastgele değişkenlerin ( bir sabittir), bir …

14 distributions  data-transformation  entropy 

Bu sorudan Pokemon Soulsilver'in mini oyunundan esinlenilmiştir: Bu 5x6 alanda gizli 15 bomba olduğunu düşünün (EDIT: maksimum 1 bomba / hücre): Şimdi, satır / sütun toplamları göz önüne alındığında, belirli bir alanda bomba bulma olasılığını nasıl tahmin edersiniz? Sütun 5'e bakarsanız (toplam bomba = 5), o zaman düşünebilirsiniz: Bu sütun …

14 probability  estimation  chi-squared  independence  games 

Rastgele bir orman, torbalama kavramını takip eden karar ağaçlarının bir koleksiyonudur. Bir karar ağacından bir sonraki karar ağacına geçtiğimizde, son karar ağacı tarafından öğrenilen bilgiler bir sonrakine nasıl ilerler? Çünkü, anlayışım gereği, her karar ağacı için oluşturulan ve bir sonraki karar ağacı yanlış sınıflandırılmış hatadan öğrenmeye başlamadan önce yüklenen eğitimli …

14 machine-learning  random-forest  cart  bagging 

REML'nin Bayes yorumu mevcut mudur? Sezgime göre REML, ampirik Bayes tahmin prosedürlerine güçlü bir benzerlik taşıyor ve merak ediyorum ki bir tür asimptotik eşdeğerlik (bazı uygun öncelik sınıfları altında) gösterilip gösterilmediğini merak ediyorum. Hem ampirik Bayes hem de REML , örneğin rahatsızlık parametreleri karşısında gerçekleştirilen 'uzlaşılmış' tahmin yaklaşımları gibi görünmektedir …

14 bayesian  asymptotics  reml 

Diyelim ki, konum, hız ve ivme için bazı ölçümler içeren bir veri kümem var. Hepsi aynı "koşu" dan geliyor. Doğrusal bir sistem kurabilirim ve tüm bu ölçümlere bir polinom sığdırabilirim. Ama aynısını spline ile yapabilir miyim? Bunu yapmanın 'R' yolu nedir? İşte sığdırmak istediğim bazı simüle veriler: f <- function(x) …

14 r  model  fitting  splines  derivative