İstatistikler ve Büyük Veri

Bunu Nasıl Çözebilirim? Ara denklemlere ihtiyacım var. Belki de cevap .−tf(x)−tf(x)-tf(x) ddt[∫∞txf(x)dx]ddt[∫t∞xf(x)dx] \frac{d}{dt} \left [\int_t^\infty xf(x)\,dx \right ] f(x)f(x)f(x) olasılık yoğunluk fonksiyonudur. Yani, ve \ lim \ sınırlar_ {x \ ila \ infty} F (x) = 1limx→∞f(x)=0limx→∞f(x)=0\lim\limits_{x \to \infty} f(x) = 0limx→∞F(x)=1limx→∞F(x)=1\lim\limits_{x \to \infty} F(x) = 1 kaynak: http://www.actuaries.jp/lib/collection/books/H22/H22A.pdf s.40 …

12 probability  distributions  self-study  mathematical-statistics 

Literatürde, her iki terim de genellikle eşanlamlı veya dokunmuş olarak kullanılır. Şimdi her iki terim arasında net bir ayrım bulmaya çalışıyorum. Benim bakış açımdan, bir hipotez genellikle bir model aracılığıyla ifade edilir. Dolayısıyla, sıfır ile alternatif hipotezi karşılaştırsak bile, bakış açımdan model seçimi yapıyoruz. Birisi bana bu ayrımın sezgisel bir …

12 hypothesis-testing  model-selection  regression-strategies 

Sıklıkla% 90 güven seviyesi kullanıyorum, bunun% 95 veya% 99'dan daha büyük bir belirsizlik derecesi olduğunu kabul ediyorum. Ancak, doğru güven düzeyinin nasıl seçileceğine dair herhangi bir yönerge var mı? Veya farklı alanlarda kullanılan güven seviyeleri için yönergeler? Ayrıca, güven düzeylerini yorumlarken ve sunarken, sayıyı dile çevirmek için kılavuzlar var mı? …

12 statistical-significance  confidence-interval  confidence  presentation 

Kutner ve ark. ANOVA modellerinin normallik varsayımından ayrılma ile ilgili olarak şunları ifade eder: Hata dağılımının basıklığı (normal bir dağılımdan daha fazla veya daha az zirve) çıkarımlar üzerindeki etkiler açısından dağılımın çarpıklığından daha önemlidir . Bu ifadeden biraz şaşkınım ve kitapta veya çevrimiçi olarak ilgili herhangi bir bilgi bulmayı başaramadım. …

12 anova  normality-assumption  skewness  kurtosis 

Ben arasındaki farkı bilmek istiyorum Rastgele Lojistik Regresyon (RLR) ve düz Lojistik Regresyon bir kağıt okuyorum, bu nedenle, (LR) "İstikrar Seçimi" ile diğerleri, Meinshausen. ; ancak RLR'nin ne olduğunu ve RLR ile LR arasındaki farkların ne olduğunu anlamıyorum. Birisi RLR'yi anlamak için ne okumam gerektiğini gösterebilir mi? Yoksa başlangıç ​​için …

12 machine-learning  logistic 

Soruya genel bakış Uyarı: Bu soru çok fazla kurulum gerektiriyor. Lütfen bana eşlik et. Bir meslektaşım ve ben bir deney tasarımı üzerinde çalışıyoruz. Tasarım, aşağıda listeleyeceğim çok sayıda kısıtlama etrafında çalışmalıdır. Kısıtlamaları tatmin eden ve bize ilgimizle ilgili etkilerini tarafsız olarak tahmin eden bir tasarım geliştirdim. Ancak, meslektaşım tasarımda bir …

12 mixed-model  experiment-design  simulation  confounding 

Dunn testinin sonuçlarını nasıl okurum ? Özellikle, aşağıdaki tablodaki değerler bana ne anlatıyor? 4 grupta parametrik olmayan verilerim var ve ilk önce grupların dağılımlarının birbirinden ve toplam veri kümesinden farklı olduğunu doğrulamak için bir Kruskal-Wallis testi yaptım. Sonra Dunn'ın testini kullanarak hangi grupların birbirinden farklı, hangilerinin farklı olmadığını gördüm. library(dunn.test) …

12 r  distributions  kruskal-wallis  dunn-test 

N boyutlu vektörler \ mathbf {x_1}, .., \ mathbf {x_N} \ begin {align} \ mathbf {x_i} & \ sim oluşturmak için kullanılan normal bir dağılımın hassas matrisini çıkarırken \ mathcal {N} (\ boldsymbol {\ mu, \ Lambda ^ {- 1}}) \\ \ end {align} Wishart dağıtımı için önceki eşlenik olduğundan, …

12 bayesian  posterior  hierarchical-bayesian  conjugate-prior  wishart 

Ne okudum itibaren: Uzaktan denetim : A Distant supervision algorithm usually has the following steps: 1] It may have some labeled training data 2] It "has" access to a pool of unlabeled data 3] It has an operator that allows it to sample from this unlabeled data and label them …

12 machine-learning  terminology  unsupervised-learning  semi-supervised 

Diyelim ki ilk üçü koordinat olarak ve sonuncusu değer olarak kabul edilebilecek şu dört boyutlu veriye sahibim. c1, c2, c3, value 1, 2, 6, 0.456 34, 34, 12 0.27 12, 1, 66 0.95 İlk üç koordinatın son değer üzerindeki etkisi nasıl daha iyi görselleştirilir? Üç yöntemin farkındayım. Birincisi, nokta değeri …

12 r  data-visualization 

İngiltere'de kafa travması veri tabanındaki retrospektif verilere dayanan bir lojistik regresyon modeli geliştiriyorum. Kilit sonuç 30 günlük mortalite ("Hayatta Kalma" ölçüsü olarak ifade edilir). Önceki çalışmalarda sonuç üzerinde önemli etkisi olduğuna dair kanıtları yayınlanmış diğer önlemler şunlardır: Year - Year of procedure = 1994-2013 Age - Age of patient = …

12 r  logistic  generalized-linear-model  goodness-of-fit  regression-strategies 

Let px , ypx,yp_{x,y} , iki Kategorik değişkenler ortak bir dağıtım olması X, YX,YX,Y ile, x,y∈ { 1 , …,K}x,y∈{1,...,K}x,y\in\{1,\ldots,K\} . Diyelim ki bu dağılımdan nnn örnek alındı, ama sadece için marjinal sayımlar verildi j=1,…,Kj=1,...,Kj=1,\ldots,K: Sj=∑i=1nδ(Xi=l),Tj=∑i=1nδ(Yi=j),Sj=Σben=1nδ(Xben=l),Tj=Σben=1nδ(Yben=j), S_j = \sum_{i=1}^{n}{\delta(X_i=l)}, T_j = \sum_{i=1}^{n}{\delta(Y_i=j)}, S j , T j için verilen için …

12 categorical-data  maximum-likelihood  joint-distribution  marginal  maximum-entropy 

"Yavru kitap" olarak da bilinen John K. Kruschke'nin Bayesian Veri Analizi adlı kitabını okuyarak Bayesci istatistiklere aşina oluyorum . 9. bölümde, hiyerarşik modeller bu basit örnekle tanıtılmaktadır: ve Bernoulli gözlemleri 3'er madeni paradır, her biri 10 döndürür. Biri 9 kafa, diğeri 5 kafa ve diğeri 1 kafa gösterir.yj benθjμκ∼ B …

12 bayesian  interpretation  python  mcmc  autocorrelation 

Caret paketini kullanarak ve tahmin edilen verilerim için tahmin aralıklarını çözmek için bir yöntem bulmak için GBM modelleri ile çalışıyorum. Çok araştırdım ama Rastgele Orman için tahmin aralıkları bulmak için sadece birkaç fikir buldum. Herhangi bir yardım / R kodu büyük mutluluk duyacağız!

12 caret  prediction-interval  gbm 

R version 3.1.1 (2014-07-10) -- "Sock it to Me" > bl <- c(140, 138, 150, 148, 135) > fu <- c(138, 136, 148, 146, 133) > t.test(fu, bl, alternative = "two.sided", paired = TRUE) Error in t.test.default(fu, bl, alternative = "two.sided", paired = TRUE) : data are essentially constant Sonra …

12 r  t-test