İstatistikler ve Büyük Veri

Aşağıdaki formun bir regresyon denklemine uyması için SAS'ta PROC GLM kullanıyorum Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4tY=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4t Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t Sonuçta ortaya çıkan kırmızı renklerin QQ grafiği normallikten sapmayı gösterir. herhangi bir dönüşümü , artıkların normal hale getirilmesinde yararlı değildir.YYY Bu noktada, PROC LOESS gibi parametrik olmayan …

9 regression  multiple-regression  nonparametric  residuals  sas 

Diyelim ki 4 olası olayın sıklık örneğine sahibim: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 ve olaylarımın gerçekleşmesi için beklenen olasılıklarım var: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dört olayın gözlemlenen frekanslarının toplamı ile (18) Olayların beklenen frekanslarını hesaplayabilir …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Kısa soru: Bu neden doğrudur ?? Uzun soru: Çok basit bir şekilde, bu ilk denklemi neyin haklı kıldığını anlamaya çalışıyorum. Okuduğum kitabın yazarı ( eğer istiyorsan, ama gerekli değilse burada bağlam) şunları iddia ediyor: Yakın gaussianity varsayımı nedeniyle şunları yazabiliriz: p0(ξ)=Aϕ(ξ)exp(an+1ξ+(an+2+12)ξ2+∑i=1naiGi(ξ))p0(ξ)=Aϕ(ξ)exp(an+1ξ+(an+2+12)ξ2+∑i=1naiGi(ξ)) p_0(\xi) = A \; \phi(\xi) \; exp( a_{n+1}\xi + …

9 probability  normal-distribution  entropy  maximum-entropy 

Seock-Ho Kim ve Allen S. Cohen tarafından "Behrens – Fisher Sorunu: Bir Gözden Geçirme" Eğitim ve Davranış İstatistikleri Dergisi , cilt 23, sayı 4, Kış, 1998, sayfa 356-377 Bu şeye bakıyorum ve diyor ki: Fisher (1935, 1939) istatistiği seçti τ=δ- (x¯2-x¯1)s21/n1+s22/n2-----------√=t2marulθ -t1günahθτ=δ−(x¯2−x¯1)s12/n1+s22/n2=t2cos⁡θ−t1sin⁡θ \tau = \frac{\delta-(\bar x_2 - \bar x_1)}{\sqrt{s_1^2/n_1+s_2^2/n_2}} = …

9 distributions  parameterization  fiducial 

Sabit varyans varsayımı ihlal edildiğinde ARIMA modeline sığamayacağımız için, tek değişkenli zaman serilerine uymak için hangi model kullanılabilir?

9 time-series  modeling  forecasting  arima 

Tamamen konu dışı olup olmadığını bilmiyorum, ancak volatilitenin finansal ekonometride neden önemli bir konu olduğu konusunda fikir sahibi olmanın ve toplu bir cevap almanın yararlı olabileceğini düşündüm. Portföy teorisi ve varlık getirilerinin altında yatan ikinci anın özelliklerini anlama ihtiyacı ile başladığını düşünüyorum. Daha sonra Black-Scholes formülü ve türevlerin popülaritesi bu …

9 finance  volatility-forecasting 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. 6 yıl önce kapalı . Şu anda bazı Makine Öğrenimi algoritmalarını kendi başıma uygulamaya çalışıyorum. Birçoğu hata ayıklamak zor olma özelliğine sahiptir, bazı hatalar programın …

9 dataset 

Lojistik regresyonda model seçimi ve model performansı hakkında bir sorum var. Üç farklı hipoteze dayanan üç modelim var. İlk iki modelin (z ve x adını verelim) her modelde sadece bir açıklayıcı değişken vardır ve üçüncüsü (w adını verelim) daha karmaşıktır. W modeli için değişken seçimi için AIC ve sonra bağımlı …

9 logistic  model-selection  cross-validation 

Doktora yolculuğuma başlıyorum ve kendimden önce belirlediğim nihai hedef, çalıştıkları ortamı izleyecek ve mimarilerini eldeki soruna dinamik olarak ayarlayacak YSA'lar geliştiriyor. Açık olan sonuç verinin zamansallığıdır: eğer veri seti sürekli değilse ve zamanla değişmezse, neden hiç ayarlama yapmıyorsunuz? Büyük soru şudur: derin öğrenmenin son zamanlarda artmasıyla birlikte, hala ilgili bir …

9 machine-learning  neural-networks 

3 DV'lere karşı 5 IV'lerde (5 kişilik özellikleri, dışa dönüklük, uzlaşılabilirlik, vicdanlılık, nevrotiklik, açıklık) istatistikler veriyorum PCT'ye Tutum, CBT'ye Tutum, PCT'ye CBT'ye Tutum. Başka hangi etkilerin olduğunu görmek için yaş ve cinsiyet de ekledim. Kişilik özelliklerinin DV'lerin tutumlarını tahmin edip edemeyeceğini görmek için test yapıyorum. Başlangıçta tüm değişkenler için Pearson …

9 regression  correlation  spss  multiple-comparisons  pearson-r 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. 2 yıl önce kapalı . R , R2WinBUGS :: bugs ve R2jags: jags işlevleri tarafından oluşturulan nesnelerden bugsve jagsnesnelerden güzel özet grafikler çıkarabiliyor gibi görünüyor …

9 r  data-visualization  jags  bugs 

Çok boyutlu bir veri seti üzerinde doğrusal regresyon çalıştırmak istiyorum. Farklı boyutlar arasında düzen büyüklükleri açısından farklılıklar vardır. Örneğin, boyut 1 genellikle [0, 1] değer aralığına ve boyut 2 [0, 1000] değer aralığına sahiptir. Farklı boyutlar için veri aralıklarının aynı ölçekte olmasını sağlamak için herhangi bir dönüşüm yapmam gerekir mi? …

9 regression  multiple-regression  linear-model 

İşte kullandığım Coxph-modelinin özet çıktısı (R kullandım ve çıktı en iyi son modele dayanıyor, yani tüm önemli açıklayıcı değişkenler ve etkileşimleri dahil): coxph(formula = Y ~ LT + Food + Temp2 + LT:Food + LT:Temp2 + Food:Temp2 + LT:Food:Temp2) # Y<-Surv(Time,Status==1) n = 555 coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|) LT …

9 r  interaction  regression-coefficients  cox-model 

ARIMA (5,1,2) modelini auto.arima()R işlevini kullanarak taktım ve siparişe bakarak bunun tahmin edilmesi için en iyi model olmadığını söyleyebiliriz. Veri serilerinde aykırı değerler varsa, bu tür verilere bir model sığdırmanın yöntemi nedir?

9 r  time-series  forecasting  outliers  arima 

Verilerde var olan uzamsal eğilime uyum sağlamak için koordinatları regresyon denklemine ortak değişkenler olarak eklemeyi planlıyorum. Bundan sonra, uzamsal otokorelasyondaki kalıntıları rastgele varyasyonda test etmek istiyorum. Birkaç sorum var: Sadece bağımsız değişkenlerin olduğu doğrusal regresyon yapmalı mıyım xxx ve yyy artıkları mekansal otokorelasyonda koordine eder ve test eder, ya da …

9 regression  multiple-regression  spatial  autocorrelation