İstatistikler ve Büyük Veri

Bir denklem seti analitik olarak çözülemezse, bir degrade iniş algoritması kullanabiliriz. Ancak analitik çözümleri olmayan problemleri çözmek için kullanılabilecek Monte Carlo simülasyonu yöntemi de var gibi görünüyor. Degrade inişin ne zaman ve Monte Carlo'nun ne zaman kullanılacağını nasıl söyleyebilirim? Yoksa 'simülasyon' terimini 'optimizasyon' ile karıştırıyor muyum? Çok teşekkür ederim!

11 monte-carlo  gradient-descent 

Spesifik olarak, ve normal rastgele değişkenler olduğunu varsayalım (bağımsız ancak zorunlu olarak aynı şekilde dağıtılmamış). Herhangi bir özel verildiğinde , veya benzer kavramlar için güzel bir formül var mı? \ Max (X, Y) ' nin normal olarak dağıldığını, belki X ve Y için ortalama ve standart sapma formülü olduğunu biliyor …

11 normal-distribution  extreme-value 

Temel problem İşte benim temel sorun: Sayıları ile çok çarpık bazı değişkenler içeren bir veri kümesini kümelenmeye çalışıyorum. Değişkenler çok sayıda sıfır içerir ve bu nedenle kümeleme prosedürüm için çok bilgilendirici değildir - k-ortalama algoritması olması muhtemeldir. Güzel, sadece değişkenleri kare kök, kutu cox veya logaritma kullanarak dönüştürün. Ancak değişkenlerim …

11 clustering  data-transformation  k-means  count-data  compositional-data 

30 hastanın küçük bir veri kümesinden 2x2'lik bir tablo analiz ediyorum. Retrospektif olarak hangi tedavinin seçileceğine dair bir ipucu veren bazı değişkenleri bulmaya çalışıyoruz. Değişkenler (normal / garip) ve tedavi kararı (A / B) özellikle ilgi çekicidir ve bu nedenle veriler şöyle görünür: Gözl / Tr. Aralıknormalgaripbir12012B1351825530Gözl / Tr. AralıkbirBnormal121325garip055121830\begin{array} …

11 chi-squared  power  contingency-tables  fishers-exact 

Soru şudur: K = 3 parametresi ile negatif bir binom dağılımından rastgele bir n değeri örneği toplanır. Π parametresinin maksimum olabilirlik tahmincisini bulun. Bu tahmin edicinin standart hatası için bir asimtotik formül bulun. K parametresi yeterince büyükse, negatif binom dağılımının neden normal olacağını açıklayın. Bu normal yaklaşımın parametreleri nelerdir? Çalışmam …

11 self-study  maximum-likelihood  negative-binomial 

Negatif bir binom modeli kullanarak R'de bir konağı etkileyen parazitlerin ortalama şiddetlerini modellemeye çalışıyorum. Şunu söyleyen 50 veya daha fazla uyarı almaya devam ediyorum: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 Bununla nasıl başa çıkabilirim? Kodum şöyle görünüyor: mst.nb = glm.nb(Larvae+Nymphs+Adults~B.type+Month+Season, data=MI.df)

11 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

Önceki bir konudan bir yorum yaptıktan sonra , Fark Farkı yönteminde tedavi ve kontrol grubu arasındaki ortak eğilim varsayımını nasıl test edebileceğimi bilmek istiyorum? Bu varsayımı iki zaman noktasının verileriyle test edebilir miyim (örneğin, 2002'de taban çizgisi araştırması, tedavi 2002'den 2006'ya ve 2006'da takip anketinden kaynaklanıyor)? Çok teşekkür ederim! Düzenlendi: …

11 difference-in-difference 

Kevin Murphy'nin kitabını okuyorum: Machine Learning-O olasılıklı bir Perspektif. İlk bölümde yazar boyutsallığın lanetini açıklıyor ve anlamadığım bir kısım var. Örnek olarak, yazar şöyle diyor: Girişlerin bir D-boyutlu birim küp boyunca eşit olarak dağıtıldığını düşünün. Diyelim ki, istenen fraksiyonu içerene kadar x etrafında hiper küp oluşturarak sınıf etiketlerinin yoğunluğunu tahmin …

11 self-study  k-nearest-neighbour  high-dimensional 

K medoid ve k ortalamaları arasındaki farkı anlıyorum. Ama bana k medoid çıktısının k'den farklı çıktı olduğu küçük bir veri setiyle bir örnek verebilir misiniz?

11 k-means  k-medoids 

Bates'in karma efekt modeli hakkındaki kitabının 12. sayfasında , modeli şu şekilde açıklıyor: Ekran görüntüsünün sonuna doğru, bağıl kovaryans faktörü ΛθΛθ\Lambda_{\theta}, varyans bileşeni parametresine bağlı olarak ,θθ\theta ilişkinin tam olarak ne olduğunu açıklamadan. Söyle bizeθθ\theta, nasıl türetebiliriz ΛθΛθ\Lambda_{\theta} ondan? İlgili bir notta, bu Bates'nin sergisini biraz eksik bulduğum birçok örnekten …

11 mixed-model  references  multilevel-analysis 

Bir akış yoluyla tek tek gelen veri noktaları üzerinde kayan bir pencere kullanarak artımlı bir gauss işlemi regresyonu uygulamak istiyorum. İzin Vermek dddgirdi uzayının boyutsallığını gösterir. Yani, her veri noktasıxbenxix_iyer alır elemanların sayısı.ddd sürgülü pencerenin boyutu olsun .nnn Tahminler yapmak için, bir gram matris tersini hesaplamak için gereken , k …

11 regression  covariance  gaussian-process  linear-algebra  online 

İki bağımsız örnek anlamına gelirken, bize "iki aracın farkı" na baktığımız söylenir. Bu demek oluyor ki ortalamayı 1. popülasyondan alıyoruz (y¯1y¯1\bar y_1) ve ortalama 2 popülasyonundan çıkarın (y¯2y¯2\bar y_2). Yani, "iki araç arasındaki fark" ( - ) şeklindedir.y¯1y¯1\bar y_1y¯2y¯2\bar y_2 Eşleştirilmiş numuneler incelendiğinde, bize "ortalama fark" a baktığımız söylenir, . …

11 paired-comparisons  paired-data  mean 

Zaman serim var ytyty_tve bunu bir ARFIMA (diğer adıyla FARIMA) olarak modellemek istiyorum. Eğerytyty_t(fraksiyonel) düzeni ile bütünleşir, sabit hale getirmek için fraksiyonel olarak farklılaştırmak istiyorum.ddd Soru : Kesirli farklılığı tanımlayan aşağıdaki formül doğru mu? Δdyt: =yt- dyt - 1+d( d- 1 )2 !yt - 2-d( d- 1 ) ( d- …

11 time-series  arima  arfima 

Faktör analizinde varimax rotasyonu ile oblimin rotasyonu arasındaki fark nedir? Ayrıca, hem teoride hem de SPSS'de temel bileşen analizi, varimax rotasyonu ve açımlayıcı faktör analizi arasındaki ilişki konusunda kafam karıştı. İlişkileri nasıl?

11 factor-analysis  rotation 

DW testini R'deki regresyon modelime uyguladım ve DW test istatistiği 1.78 ve p değeri 2.2e-16 = 0 aldım. Bu, artıklar arasında otokorelasyon olmadığı anlamına mı gelir, çünkü stat küçük bir p değeriyle 2'ye yakındır veya stat 2'ye yakın olmasına rağmen p değeri küçüktür ve bu nedenle var olan sıfır hipotezini …

11 r  regression  hypothesis-testing  autocorrelation  residuals