İstatistikler ve Büyük Veri

Vikipedi yanlış mı ... yoksa anlamıyorum? Vikipedi: Beyaz ve siyah kareler ("satranç düzeni") mükemmel bir şekilde dağılmış, bu yüzden Moran'ın ben −1 olacağı kesin. Beyaz kareler tahtanın yarısına, siyah kareler diğerine yığılmış olsaydı, Moran I + 1'e yakın olurdu. Kare renklerin rastgele düzenlenmesi, Moran I'e 0'a yakın bir değer verecektir. …

12 r  autocorrelation  spatial  pattern-recognition 

Katlanarak dağıtılmış rastgele değişkenlerin çifti için ulaşılabilir korelasyonlar aralığı ne X1∼Exp(λ1)X1∼Exp(λ1)X_1 \sim {\rm Exp}(\lambda_1) ve , oran vardır parametreler?λ 1 , λ 2 > 0X2∼Exp(λ2)X2∼Exp(λ2)X_2 \sim {\rm Exp}(\lambda_2)λ1,λ2>0λ1,λ2>0\lambda_1, \lambda_2 > 0

12 correlation  exponential 

Büyük düzenleme: Dave & Nick'e şimdiye kadar verdikleri yanıtlar için çok teşekkür etmek istiyorum. İyi haber şu ki, çalışma döngüsünü aldım (prensip, Prof. Hydnman'ın toplu tahmin üzerine görevinden ödünç alındı). Bekleyen sorguları birleştirmek için: a) auto.arima için maksimum yineleme sayısını nasıl artırabilirim - çok sayıda eksojen değişkenle auto.arima, son bir …

12 forecasting  arima  predictor  seasonality  multiple-seasonalities 

Oldukça iyi olan doğrusal bir regresyonum var, sanırım (bir üniversite projesi için, bu yüzden gerçekten doğru olmak zorunda değilim). Mesele şu ki, artıkları tahmin edilen değerlere karşı çizersem, (öğretmenime göre) bir heteroskedastisite ipucu var. Ancak artıkların QQ-Grafiğini çizersem, normal olarak dağıldıkları açıktır. Üstelik artıklar üzerinde Shapiro testi vardır ait -Değer …

12 regression  normal-distribution  residuals  heteroscedasticity 

Ben -test ve -test arasındaki farkın tam olarak ne olduğunu anlamaya çalışıyorum .tttzzz Anlayabildiğim kadarıyla, her iki test sınıfı için de aynı test istatistiği kullanılır, b^−Cseˆ(b^)b^−Cse^(b^)\frac{\hat{b} - C}{\widehat{\operatorname{se}}(\hat{b})} burada bazı örnek istatistik, bazı referans (konum) sabitidir (testin özelliklerine bağlıdır) ve standarttır hatası .b^b^\hat{b}CCCseˆ(b^)se^(b^)\widehat{\operatorname{se}}(\hat{b})b^b^\hat{b} O halde, bu iki test sınıfı arasındaki …

12 hypothesis-testing  t-test  small-sample 

R'deki MARSS paketi dinamik faktör analizi işlevi sunar. Bu pakette, dinamik faktör modeli özel bir durum uzay modeli olarak yazılmıştır ve ortak eğilimlerin AR (1) sürecini takip ettiğini varsayarlar. Bu iki yönteme çok aşina olmadığım için, iki soru ile geliyorum: Dinamik Faktör Analizi özel bir Durum Uzay Modeli midir? Bu …

12 r  time-series  forecasting  factor-analysis  state-space-models 

Aşağıdaki kodun ne yaptığını anlamak istiyorum. Kodu yazan kişi artık burada çalışmıyor ve neredeyse tamamen belgelenmemiş. Benden " bayesli bir lojistik regresyon modeli " olduğunu düşünen biri tarafından araştırmam istendi. bglm <- function(Y,X) { # Y is a vector of binary responses # X is a design matrix fit <- …

12 r  logistic  bayesian  generalized-linear-model 

Bir sinir ağı ve bir grafik model arasındaki matematiksel bağlantıyı kurmak için uğraşıyorum. Grafik modellerde fikir basittir: olasılık dağılımı, grafikteki uçurumlara göre çarpanlara ayrılır ve potansiyeller genellikle üstel ailenin olur. Sinir ağı için eşdeğer bir gerekçe var mı? Bir Kısıtlı Boltzmann makinesinde veya CNN'nin enerjilerinin bir fonksiyonu olarak birimler (değişkenler) …

12 neural-networks  markov-process  graphical-model  deep-learning  deep-belief-networks 

Aşağıdaki kodu ve çıktıyı göz önünde bulundurun: par(mfrow=c(3,2)) # generate random data from weibull distribution x = rweibull(20, 8, 2) # Quantile-Quantile Plot for different distributions qqPlot(x, "log-normal") qqPlot(x, "normal") qqPlot(x, "exponential", DB = TRUE) qqPlot(x, "cauchy") qqPlot(x, "weibull") qqPlot(x, "logistic") Log-normal için QQ grafiğinin, weibull için QQ grafiğiyle hemen …

12 r  data-visualization  interpretation  qq-plot 

Bir OLS regresyonu yapıp ortaya çıkan kalıntıları çizdiğinizde, kalıntıların otokorelasyonu olup olmadığını nasıl anlarsınız? Bunun için testler olduğunu biliyorum (Durbin, Breusch-Godfrey), ancak otokorelasyonun bir sorun olup olmadığını ölçmek için bir arsaya bakıp bakamayacağınızı merak ediyordum (çünkü heteroskedastisite için bunu yapmak oldukça kolaydır).

12 regression  autocorrelation  residuals 

Bir lisede öğrenciler tarafından kazanılan ödüllerin sayısını içeren bir veri seti verildi, burada kazanılan ödül sayısının yordayıcıları, öğrencinin kayıtlı olduğu program türünü ve matematikteki final sınavlarındaki puanı içeriyordu. Birisi bana neden bu durumda doğrusal bir regresyon modelinin uygun olmadığını ve Poisson regresyonunu kullanmanın daha iyi olacağını söyleyebilir miydi? Teşekkürler.

12 regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  count-data 

Gönderen Wikipedia Parametrik olmayan ilk anlam, herhangi bir özel dağılıma ait verilere dayanmayan teknikleri kapsar. Bunlar, diğerleri arasında: Verilerin belirli bir olasılık dağılımından alındığı varsayımlarına dayanmayan dağıtımsız yöntemler. Bu nedenle parametrik istatistiklerin tam tersidir. Parametrik olmayan istatistiksel modelleri, çıkarım ve istatistiksel testleri içerir. parametrik olmayan istatistikler (bir parametreye bağımlı olmayan …

12 nonparametric 

Topladığım sayım verileri için Poisson regresyonunu model oluşturmak için kullanıyorum. Bunu kullandığım glmR fonksiyonunu kullanarak yapıyorum family = "poisson". Olası modelleri değerlendirmek için (birkaç tahmincim var) AIC'yi kullanıyorum. Çok uzak çok iyi. Şimdi çapraz doğrulama yapmak istiyorum. Zaten paket cv.glmişlevini kullanarak bunu başardı boot. Gönderen belgelere ait cv.glmI Eğer anlamlı …

12 r  generalized-linear-model  poisson-distribution 

Üstel bozulmayı temsil eden bir veri kümesi var. Bu verilere üstel bir işlevi sığdırmak istiyorum . Ben tepki değişkeni dönüştürme ve daha sonra bir satır sığdırmak için en az kareler kullanarak günlük denedim; bir kayıt bağlantı fonksiyonu ve cevap değişkeni etrafında bir gama dağılımı ile genelleştirilmiş bir doğrusal modelin kullanılması; …

12 modeling  generalized-linear-model  least-squares  nonlinear-regression  curve-fitting 

kmeansAnderson'ın iris veri kümesinde k-ortalama algoritmasını gerçekleştirmek için R komutunu kullanıyordum . Sahip olduğum bazı parametreler hakkında bir sorum var. Sonuçlar: Cluster means: Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 1 5.006000 3.428000 1.462000 0.246000 Bu durumda, "Küme anlamı" ne anlama gelir? Kümedeki tüm nesnelerin mesafelerinin ortalaması nedir? Ayrıca son bölümde: Within cluster …

12 r  machine-learning  clustering  interpretation  k-means