İstatistikler ve Büyük Veri

İstatistiksel Öğrenmenin Unsurlarını okuyorum ve sayfa 12'de (bölüm 2.3) doğrusal bir model şöyle belirtiliyor: Yˆ= XTβˆY^=XTβ^\widehat{Y} = X^{T} \widehat{\beta} ... ki burada , öngörücülerin / bağımsız değişkenlerin / girişlerin bir sütun vektörünün devrik olmasıdır. (O kadar değil bu marka ediyorum "bütün vektörler sütun vektörleri olduğu varsayılır" önceki devletler X , …

12 regression  references  statistical-learning 

Bazı kümeleme teknikleri üzerinde çalışıyorum, burada belirli bir d-boyut vektörleri kümesi için çok değişkenli normal dağılım varsayıyorum ve örnek d-boyutlu ortalama vektörü ve örnek kovaryans matrisini hesaplıyorum. Sonra yeni, görünmeyen, d boyutlu bir vektörün bu kümeye ait olup olmadığına karar vermeye çalışırken mesafesini şu ölçü ile kontrol ediyorum: ( Xben- …

12 clustering  multivariate-analysis  covariance  covariance-matrix  matrix-inverse 

Diyelim ki p ile n olan bir X matrisine sahibim, yani n gözlemine sahip, her gözlem p-boyutlu uzayda. Bu n gözlemlerin varyansını nasıl bulurum? P = 1 olduğu durumda, sadece normal varyans formülünü kullanmam gerekiyor. P> 1 olan durumlar ne olacak?

12 variance 

Oldukça standart olan bir durumda ortalama veya güven aralığı için raporlanacak anlamlı basamak sayısını belirlemenin daha bilimsel bir yolu var mı - örneğin, üniversitedeki birinci sınıf sınıfı. Bir tabloya koymak için önemli rakamların sayısını gördüm , Neden önemli basamakları ve chi kare uyumunda anlamlı rakamlar kullanmıyoruz , ancak bunlar parmağını …

12 standard-deviation  error  reporting  communication 

Birisi Log Logear Modelleri'ni neden çok yalın terimlerle kullandığımızı açıklayabilir mi? Mühendislik geçmişinden geliyorum ve bu gerçekten benim için zor bir konu, yani istatistikler. Bir cevap için minnettar olacağım.

12 modeling  log-linear 

Diyelim ki aşağıdaki verilerim var ve bir regresyon modeli kullanıyorum: df=data.frame(income=c(5,3,47,8,6,5), won=c(0,0,1,1,1,0), age=c(18,18,23,50,19,39), home=c(0,0,1,0,0,1)) Bir yandan, geliri tahmin etmek için doğrusal bir model çalıştırıyorum: md1 = lm(income ~ age + home + home, data=df) İkinci olarak, kazanılan değişkeni tahmin etmek için bir logit modeli çalıştırıyorum: md2 = glm(factor(won) ~ age …

12 r 

Birisi Greg'in yaptığı gibi gösterebilir, ancak daha ayrıntılı olarak, rastgele değişkenler nasıl bağımlı olabilir, ancak sıfır kovaryansa sahip olabilir mi? Greg, ben bir poster, bir daire kullanarak bir örnek verir burada . Birisi bu işlemi birkaç aşamada gösteren bir dizi adım kullanarak daha ayrıntılı olarak açıklayabilir mi? Ayrıca, psikolojiden bir …

12 random-variable  covariance  independence 

Aşağıdaki birim kök testini (Dickey-Fuller) paketteki ur.df()fonksiyonu kullanarak bir zaman serisinde çalıştırıyorum urca. Komut: summary(ur.df(d.Aus, type = "drift", 6)) Çıktı: ############################################### # Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test # ############################################### Test regression drift Call: lm(formula = z.diff ~ z.lag.1 + 1 + z.diff.lag) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -0.266372 …

12 r  time-series  hypothesis-testing  unit-root 

Kanonik bağ fonksiyonunun g(⋅)g(⋅)g(\cdot) üstel ailenin doğal parametresinden geldiğini düşündüm . Diyelim ki f ( y , θ , ψ ) = exp { y θ - b ( θ ) ailesini düşünün f(y,θ,ψ)=exp{yθ−b(θ)a(ψ)−c(y,ψ)}f(y,θ,ψ)=exp⁡{yθ−b(θ)a(ψ)−c(y,ψ)} f(y,\theta,\psi)=\exp\left\{\frac{y\theta-b(\theta)}{a(\psi)}-c(y,\psi)\right\} sonraθ=θ(μ)θ=θ(μ)\theta=\theta(\mu)standart bağlantı işlevidir. Örnek olarakBernoulli dağılımınıelealalım, P(Y=y)=μy(1−μ)1−y=exp{ylogμ1−μ+log(1−μ)}P(Y=y)=μy(1−μ)1−y=exp⁡{ylog⁡μ1−μ+log⁡(1−μ)} P(Y=y)=\mu^{y}(1-\mu)^{1-y}=\exp\left\{y\log\frac{\mu}{1-\mu}+\log{(1-\mu)}\right\} Yani, kanonik bağlantı fonksiyonug(μ)=logμ1−μg(μ)=log⁡μ1−μg(\mu)=\log\frac{\mu}{1-\mu} Ama bu slaydı …

12 generalized-linear-model  link-function 

Şu anda R'de çok değişkenli bir zaman serisini önyüklemek için aşağıdaki işlemi kullanıyorum: Blok boyutlarını belirlemek - fonksiyonu çalıştırmak b.stariçinde npher bir seri için bir blok boyutu üreten paket Maksimum blok boyutunu seçin tsbootSeçili blok boyutunu kullanarak herhangi bir seride çalıştırın Çok değişkenli zaman serilerini yeniden yapılandırmak için bootstrap çıktısından …

12 r  time-series  multivariate-analysis  bootstrap 

Nasıl bir rastgele değişkenin dağılımını tanımlarım örneğin bir çekme olduğu bir ilişki vardır ile , kümülatif dağılım fonksiyonu ile bir dağılımdan tek beraberlik ? Y ρ x 1 x 1 F X ( x )YYYYYYρρ\rhox1x1x_1x1x1x_1FX(x)FX(x)F_{X}(x)

12 distributions  probability  correlation  random-variable  conditional-probability 

Stack Exchange, hepimizin bildiği gibi, çeşitli konulara sahip Soru-Cevap sitelerinin bir koleksiyonudur. Bir kullanıcının sahip olduğu istatistikler göz önüne alındığında, her sitenin birbirinden bağımsız olduğu varsayılarak, bir sonraki adama kıyasla "çok yönlü" ifadesi nasıl hesaplanır? Kullanmam gereken istatistiksel araç nedir? Dürüst olmak gerekirse, "iyi yuvarlaklığı" matematiksel olarak nasıl tanımlayacağımı tam …

12 ranking  diversity 

H1'in doğru olduğu bir Tip II hatasının olduğunu biliyorum, ancak H0 reddedilmedi. Soru Standart sapmanın bilindiği bir normal dağılım içeren Tip II hatasının olasılığını nasıl hesaplayabilirim?

12 probability  power-analysis  type-i-and-ii-errors 

Başlık olarak, böyle bir şey çizmek gerekir: Ggplot veya ggplot yetenekli değilse diğer paketler böyle bir şey çizmek için kullanılabilir mi?

12 r  data-visualization  ggplot2  funnel-plot 

Modern ve kaliteli rastgele sayı üreteçlerinde hangi algoritmalar kullanılır?

12 algorithms  random-variable  random-generation