İstatistikler ve Büyük Veri

Çok eğri veriler üzerinde çalışıyorum, bu yüzden merkezi eğilimi özetlemek için ortalama yerine medyan kullanıyorum. Dağılımın bir ölçüsünü almak isterim.Ortalama eğilimini özetlemek için ortalama standart sapma±±\pm veya medyan çeyrek±±\pm bildiren insanlar sık ​​sık görsem de, medyan medyan mutlak dağılım (MAD)±±\pm bildirmek uygun mudur? Bu yaklaşımla ilgili potansiyel sorunlar var mı? …

11 mean  skewness  median  reporting  mad 

Başlangıçta normal olarak dağıtıldığını düşündüğüm bir veri koleksiyonum var. Sonra aslında ona baktım ve bunun çoğunlukla eğri olduğu için olmadığını ve bir shapiro-wilks testi yaptığımı fark ettim. Hala istatistiksel yöntemleri kullanarak analiz etmek istiyorum ve bu yüzden çarpıklık-normalite için hipotez testi yapmak istiyorum. Bu yüzden, çarpıklık normalliğini test etmenin bir …

11 hypothesis-testing  normal-distribution  goodness-of-fit  skewness  skew-normal 

İlk olarak, Poisson dağılımının "kararlı" olup olmadığı hakkında bir sorum var. Çok naif (ve "kararlı" dağılımlar hakkında çok emin değilim), MGF'nin ürününü kullanarak Poisson dağıtılmış RV'lerin doğrusal bir kombinasyonunun dağıtımını yaptım. Parametre, bireysel RV'lerin parametrelerinin doğrusal kombinasyonuna eşit olan başka bir Poisson elde ediyorum. Bu yüzden Poisson'un "kararlı" olduğu sonucuna …

11 distributions  poisson-distribution  mgf 

Fasulye çizim grafiklerini nasıl yorumlar ve üretir. İşte Walkes ve ark. 2010 . Ne tür veriler için en yararlıdır? (kaynak: biomedcentral.com )

11 data-visualization  boxplot 

Adaboost'un bir dizi zayıf sınıflandırıcının doğrusal bir kombinasyonunu kullanarak güçlü bir sınıflandırıcı oluşturmaya çalıştığını biliyorum . Ancak, bazı durumlarda ve durumlarda Adaboost ve SVM'lerin (SVM güçlü bir sınıflandırıcı olmasına rağmen) uyum içinde çalıştığını gösteren bazı makaleler okudum . Birlikte nasıl çalıştıklarını mimari ve programlama perspektifinden kavrayamıyorum. Birlikte nasıl çalıştıklarını net …

11 classification  svm  references  boosting 

Adil bir ölüm diye bir şey var mı? Sayının kepçeli bir nokta ile temsil edildiği zarlarda, bu kesinlikle bir fark yaratır mı? Kimse araştırma yaptı mı? Aslında bunu düşünerek, neden bir bozuk para çevrilebilir? her iki taraftaki fizik tamamen farklıdır.

11 dice 

Çok bariz bir şeyi kaçırırsam affet beni. Ben aslında normal dağılıma yakın bir ortalama değer etrafında merkezli bir (histogram) dağılımı olan bir fizikçiyim. Benim için önemli olan değer, bu Gauss rasgele değişkeninin standart sapmasıdır. Örnek standart sapmadaki hatayı bulmaya nasıl çalışabilirim? Orijinal histogramdaki her bölmedeki hatayla ilgili bir şey olduğunu …

11 normal-distribution  standard-deviation  error  measurement-error 

Değişkenlerimi iki ayrı (tek değişkenli) lojistik regresyon modelinde analiz ettiğimde aşağıdakileri alıyorum: Predictor 1: B= 1.049, SE=.352, Exp(B)=2.85, 95% CI=(1.43, 5.69), p=.003 Constant: B=-0.434, SE=.217, Exp(B)=0.65, p=.046 Predictor 2: B= 1.379, SE=.386, Exp(B)=3.97, 95% CI=(1.86, 8.47), p<.001 Constant: B=-0.447, SE=.205, Exp(B)=0.64, p=.029 ama bunları tek bir çoklu lojistik regresyon modeline …

11 logistic  statistical-significance  multiple-regression 

Edilmiş gösterilen Bayes faktörleri kullanılarak ABC modeli seçimi nedeniyle özet istatistikler kullanımından gelen bir hata varlığı önerilecek olmadığını. Bu makaledeki sonuç, Bayes faktörüne (Algoritma 2) yaklaşmak için popüler bir yöntemin davranışının incelenmesine dayanmaktadır. Bayes faktörlerinin model seçimini gerçekleştirmenin tek yolu olmadığı iyi bilinmektedir. İlgilenebilecek bir modelin tahmini performansı gibi başka …

11 bayesian  model-selection  prediction  abc 

İyi değişken isimleri: a) kısa / yazması kolay, b) hatırlaması kolay, c) anlaşılabilir / iletişimsel. Bir şey unutuyor muyum? Tutarlılık aranacak bir şeydir. Benim ifade ettiğim yol, tutarlı adlandırma sözleşmelerinin yukarıdaki niteliklere katkıda bulunmasıdır. Tutarlılık (b) geri çağırma kolaylığına ve (c) anlaşılabilirliğe katkıda bulunur, ancak diğer faktörler genellikle daha önemlidir. …

11 project-management 

Tahmin ve hoşgörü aralıklarıyla ilgili birkaç sorum var. Önce tolerans aralıklarının tanımlanması üzerinde anlaşalım: Bize bir güven seviyesi, örneğin% 90, yakalanacak nüfusun yüzdesi,% 99 ve örnek büyüklüğü, 20 diyelim. Olasılık dağılımı biliniyor, normal diyoruz kolaylık sağlamak için. Şimdi, yukarıdaki üç sayı (% 90,% 99 ve 20) ve altta yatan dağılımın …

11 prediction  prediction-interval  tolerance-interval 

Genellikle , iki değeri arasındaki farkı test etmek için Fisher dönüştürülür . Ancak, bir meta-analiz yapılacaksa, neden böyle bir adım atmalıyız? Ölçüm hatası veya örnekleme hatası için doğru mu ve neden popülasyon korelasyonunun mükemmel olmayan bir tahmini olduğunu varsayalım ?rrrzzzrrrrrr

11 correlation  variance  sampling  meta-analysis 

Wagenmakers (2007) okuyorum p değerleri yaygın sorun için pratik bir çözüm . BIC değerlerinin Bayes faktörlerine ve olasılıklarına dönüştürülmesinden etkileniyorum. Ancak, şimdiye kadar tam olarak bir birim bilgisinin ne olduğunun iyi bir kavrayışına sahip değilim . Resimlerle ilgili bir açıklama veya bu özel resimler üretmek için R kodu için minnettar …

11 prior  bic  bayes  unit-information-prior 

Şu anda zaman içinde bazı sayım verilerinin GLM (ve sonunda GAM) içeren bir proje üzerinde çalışıyorum. Normalde bunu SAS'ta yapardım, ama R'ye geçmeye çalışıyorum ve ... sorunları yaşıyorum. Aşağıdakileri kullanarak veri saymak için bir GLM taktığımda: cdi_model <- glm(counts ~ exposure + covariate + month, data=test, family = poisson) Alırım: …

11 r  poisson-distribution  generalized-linear-model 

Bahis şirketlerinin kazancı en üst düzeye çıkarmak için olasılıklarını ayarladığını ve her sonuca konulan para hacminin olasılıklarını tahmin ettiğini biliyorum. Bahisçiler açılış oranlarını nasıl seçiyor?

11 predictive-models