İstatistikler ve Büyük Veri

R (2.15.2) 'de bir zaman serisine bir kez ARIMA (3,1,3) ve bir zamanlar farklı zaman aralıklarına bir ARMA (3,3) taktım. Takılan parametreler, ARIMA'daki takma yöntemine atfettiğim farklılıklar gösteriyor. Ayrıca, ARMA (3,3) ile aynı verilere bir ARIMA (3,0,3) takmak, kullandığım takma yöntemi ne olursa olsun aynı parametrelerle sonuçlanmaz. Farkın nereden geldiğini …

13 r  time-series  arima  fitting  arma 

Aşağıdaki sorun gibi bir şey üzerinde çalışıyorum. Bir sürü kullanıcı ve N kitabım var. Her kullanıcı, okuduğu tüm kitapların sıralı bir sıralamasını oluşturur (bu muhtemelen N kitapların bir alt kümesidir), örneğin, Kitap 1> Kitap 40> Kitap 25. Şimdi bu bireysel sıralamaları tüm kitapların sıralı bir sıralamasına dönüştürmek istiyorum. Denemek için …

13 multiple-comparisons  ranking  recommender-system  bradley-terry-model 

Lojistik bir model üzerinde çalışıyorum ve sonuçları değerlendirmede bazı zorluklar yaşıyorum. Modelim bir binom logit. Açıklayıcı değişkenlerim: 15 seviyeli kategorik bir değişken, iki değişkenli ve 2 sürekli değişken. N harfim büyük> 8000. Firmaların yatırım yapma kararlarını modellemeye çalışıyorum. Bağımlı değişken yatırımdır (evet / hayır), 15 seviye değişkenleri yöneticiler tarafından bildirilen …

13 r  logistic  goodness-of-fit  roc 

Sıklıkla PCA (yüzbinlerce değişken ve düzinelerce veya yüzlerce örnek içeren omics verileri) kullanarak çok değişkenli verilerimi teşhis etmek için kullanılırdım. Veriler genellikle bazı grupları tanımlayan birkaç kategorik bağımsız değişkenle yapılan deneylerden gelir ve ilgilenen gruplar arasında bir ayrım gösterenleri bulabilmek için genellikle birkaç bileşenden geçmem gerekir. Bu tür ayrımcı bileşenleri …

13 pca  linear-model  r-squared  discriminant-analysis 

Görünüşe göre iseXi∼N(0,1)Xi∼N(0,1)X_i \sim N(0,1) X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X1X2+X3X4∼Laplace(0,1)X_1 X_2 + X_3 X_4 \sim \mathrm{Laplace(0,1)} Her zaman korkunç merkezi olmayan ki-kare ifadeleriyle sonuçlanan keyfi kuadratik formlarla ilgili makaleler gördüm. Yukarıdaki basit ilişki benim için hiç açık görünmüyor, bu yüzden (eğer doğruysa!) Yukarıdakilerin basit bir kanıtı var mı?

13 normal-distribution  proof  quadratic-form  laplace-distribution 

Stantta yeni modeller yapmaya başladım ; aracı tanımak için Bayesian Veri Analizi (2nci baskı) 'daki bazı alıştırmalar üzerinde çalışıyorum. Waterbuck egzersiz varsayan bu verileri ile, ( N , θ ) bilinmeyen. Hamiltonian Monte Carlo ayrık parametrelere izin vermediğinden, N'yi gerçek bir ∈ [ 72 , ∞ ) olarak ilan ettim …

13 bayesian  mcmc  discrete-data  stan 

Tarafından bir glm.nb yürüttüm glm1<-glm.nb(x~factor(group)) grup bir kategorik ve x bir metrik değişken. Sonuçların özetini almaya çalıştığımda, summary()veya kullanmama bağlı olarak biraz farklı sonuçlar alıyorum summary.glm. summary(glm1)bana verir ... Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.1044 0.1519 0.687 0.4921 factor(gruppe)2 0.1580 0.2117 0.746 0.4555 factor(gruppe)3 0.3531 0.2085 1.693 …

13 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

ARIMA modellerini öğrenmeye ve uygulamaya çalışıyorum. Pankratz tarafından ARIMA ile ilgili mükemmel bir metin okuyorum - Tek Değişkenli Kutuyla Tahmin - Jenkins Modelleri: Kavramlar ve Olgular . Metinde yazar özellikle ARIMA modellerinin seçiminde parsimony'nin temelini vurgular. R paket tahminindeauto.arima() fonksiyonla oynamaya başladım . İşte yaptığım şey, ARIMA'yı simüle ettim ve …

13 time-series  forecasting  arima  aic  automatic-algorithms 

Ben tarafından belirtilen bir ARMA (2,1) sürecinin otokovaryans işlevi için analitik ifadeler türetmek gerekir γ(k)γ(k)\gamma\left(k\right): yt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵtyt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵty_t=\phi_1y_{t-1}+\phi_2y_{t-2}+\theta_1\epsilon_{t-1}+\epsilon_t Yani, biliyorum: γ(k)=E[yt,yt−k]γ(k)=E[yt,yt−k]\gamma\left(k\right) = \mathrm{E}\left[y_t,y_{t-k}\right] böylece yazabilirim: γ(k)=ϕ1E[yt−1yt−k]+ϕ2E[yt−2yt−k]+θ1E[ϵt−1yt−k]+E[ϵtyt−k]γ(k)=ϕ1E[yt−1yt−k]+ϕ2E[yt−2yt−k]+θ1E[ϵt−1yt−k]+E[ϵtyt−k]\gamma\left(k\right) = \phi_1 \mathrm{E}\left[y_{t-1}y_{t-k}\right]+\phi_2 \mathrm{E}\left[y_{t-2}y_{t-k}\right]+\theta_1 \mathrm{E}\left[\epsilon_{t-1}y_{t-k}\right]+\mathrm{E}\left[\epsilon_{t}y_{t-k}\right] Daha sonra, otokovaryans fonksiyonunun analitik versiyonunu türetmek için, ben yerine değerlerine ihtiyaç kkk ı tümü için geçerli olan bir özyinelemeye elde …

13 time-series  covariance  autocorrelation  arma 

1. Sorun Bir değişken bazı ölçümler , , kendisi için bir dağıtım olması ı varsayacağız basitlik için ortalama bir Gauss olan MCMC yoluyla elde edilen ve varyans . t = 1 , 2 , . . , n f y t ( y t ) μ t σ 2 tytyty_tt=1,2,..,nt=1,2,..,nt=1,2,..,nfyt(yt)fyt(yt)f_{y_t}(y_t)μtμt\mu_tσ2tσt2\sigma_t^2 …

13 time-series  mcmc  autoregressive  likelihood 

Varyans testi analizinde tek kuyruklu bir test kullanma nedenini verebilir misiniz? ANOVA'da neden tek kuyruklu bir test - F testi - kullanıyoruz?

13 anova  f-test  sums-of-squares  f-distribution 

Doğrusal regresyonda, , neden tasarım matrisi olarak adlandırılır? Can tasarlanmış veya sanatta olduğu gibi bir dereceye kadar keyfi yapılabilir?Y=XβY=XβY= X\betaXXXXXX

13 regression  terminology 

"İstatistiksel çıkarım" terimi sadece hipotez testini mi, yoksa nokta tahminini, aralık tahminini de içeriyor mu? Yetkili referanslar çok takdir edilecektir.

13 inference  terminology 

Matematikte herhangi bir arka planım yok, ama basit Perceptron'un nasıl çalıştığını anlıyorum ve sanırım bir hiper düzlem kavramını kavradım (bunu bir çizgi ayırırken iki nokta bulutunu birbirinden ayıran 3B alanda geometrik olarak bir düzlem olarak hayal ediyorum 2B alanda iki nokta bulutu). Ancak bir düzlemin veya bir çizginin sırasıyla 3B …

13 machine-learning  classification  linear-model  multi-class 

Diyelim ki bir dizi değeriniz var ve bunların Gauss (normal) bir dağılımdan veya lognormal bir dağılımdan örneklenmesinin daha olası olup olmadığını bilmek mi istiyorsunuz? Tabii ki, ideal olarak popülasyon veya deneysel hatanın kaynakları hakkında bir şeyler biliyor olacaksınız, bu yüzden soruyu cevaplamak için yararlı ek bilgiler olacaktır. Ancak burada, sadece …

13 normal-distribution  lognormal