«change-point» etiketlenmiş sorular

Merak ediyorum, yorumlamada sadece bağımlı, bağımsız veya bağımsız değişkenlerin mi yoksa sadece bağımsız değişkenlerin log dönüşümünde mi olduğunu fark eder mi? Durumunu düşünün log(DV) = Intercept + B1*IV + Error IV'ü yüzde artış olarak değerlendirebilirim, ancak sahip olduğumda bu nasıl değişir? log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error veya sahipken …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Trend konularını tahmin etmek için link anomalisi tespitini kullanan bu makaleyle karşılaştım ve inanılmaz derecede ilgi çekici buldum: “Sosyal Bağlantılarda Yeni Gelişen Konuları Link Anomalisi Tespiti ile Keşfetmek” . Farklı bir veri setinde çoğaltmayı çok isterdim, ama onları nasıl kullanacaklarını bilecek yöntemlere yeterince aşina değilim. Diyelim ki altı aylık bir …

32 time-series  machine-learning  outliers  python  change-point 

Bir zaman serisinde bir değişim noktası analizi yapan bir Python modülü arıyorum. Çok sayıda farklı algoritma var ve algoritmaların her birini elden almak zorunda kalmadan bazılarının etkinliğini araştırmak istiyorum. İdeal olarak bcp (Bayesian Change Point) ya da R'deki strucchange paketleri gibi bazı modüller istiyorum. Bazılarını Scipy'de bulmayı umuyordum ama hiçbir …

24 time-series  python  change-point 

Temel bileşen analizi (PCA) yaptıktan sonra, PCA alanına yeni bir vektör yansıtmak istiyorum (yani PCA koordinat sistemindeki koordinatlarını bulmak). PCA'yı R dilinde kullanarak hesapladım prcomp. Şimdi vektörümü PCA dönme matrisi ile çarpabilmeliyim. Bu matristeki temel bileşenler satır veya sütunlar halinde mi düzenlenmelidir?

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Genellikle aynı şekle sahip zaman serisi verilerindeki değişiklikleri tespit etmek istiyorum. Şimdiye kadar changepointR ve cpt.mean(), cpt.var()ve cpt.meanvar()işlevleri için paketle çalıştım . cpt.mean()PELT yöntemi ile veriler genellikle bir seviyede kaldığında iyi çalışır. Ancak, inişler sırasındaki değişiklikleri de tespit etmek istiyorum. Tespit etmek istediğim bir değişiklik örneği, siyah eğrinin aniden düştüğü, …

18 r  time-series  change-point  structural-change 

Ben bir "değişim noktası" analizi veya nls()R kullanarak bir çok fazlı regresyon uygulamaya çalışıyorum. İşte yaptığım bazı sahte veriler . Verilere uymak için kullanmak istediğim formül: y= β0+ β1x + β2maks. ( 0 , x - δ)y=β0+β1x+β2maksimum(0,x-δ)y = \beta_0 + \beta_1x + \beta_2\max(0,x-\delta) Bunun yapması gereken, verileri belirli bir noktaya …

16 r  regression  change-point  nls 

Umarım bunu göndermek için doğru yer, şüpheci yayınlamayı düşündüm, ama sadece çalışmanın istatistiksel olarak yanlış olduğunu söyleyeceklerini düşünüyorum. Sorunun ters tarafını merak ediyorum, bu nasıl doğru yapılır. Quantified Self web sitesinde , yazar zaman içinde kendi üzerinde ölçülen ve aniden kahve içmeyi bırakmadan önce ve sonra karşılaştırılan bazı çıktı metriği …

15 time-series  change-point 

LOESS gibi süreksizliklerin zamanlamasının bilinmediği sıfır, bir veya daha fazla süreksizliğe izin veren bir modelleme tekniği var mı ? Bir teknik varsa, R'de mevcut bir uygulama var mı?

14 r  regression  curve-fitting  change-point  loess 

Birisi bana diğer rastgele etkileri de tahmin etmem gerektiğinde R'nin parçalı doğrusal bir modelde (sabit veya rastgele bir parametre olarak) kırılma noktasını nasıl tahmin edeceğini söyleyebilir mi? Aşağıda bir kırılma noktası için rastgele bir eğim varyansı ve rastgele bir y kesme noktası varyansı ile bir hokey sopası / kırık çubuk …

14 r  mixed-model  lme4-nlme  change-point  piecewise-linear 

Çoklu düğümleri otomatik olarak algılayabilen parçalı doğrusal regresyon yapmak için herhangi bir paket var mı? Teşekkürler. Yapısal paketini kullandığımda. Değişim noktalarını tespit edemedim. Değişim noktalarını nasıl tespit ettiği hakkında hiçbir fikrim yok. Parsellerden, onları seçmeme yardımcı olabileceğim birkaç nokta olduğunu görebiliyordum. Burada bir örnek verilebilir mi?

14 regression  change-point 

Bu soru çok temel olabilir. Bir verinin zamansal eğilimi için, "ani" değişikliğin gerçekleştiği noktayı bulmak istiyorum. Örneğin, aşağıda gösterilen ilk şekilde, bazı istatistik yöntemlerini kullanarak değişiklik noktasını bulmak istiyorum. Ve böyle bir yöntemi, değişiklik noktasının açık olmadığı diğer bazı verilere uygulamak istiyorum (2. şekil gibi).

13 time-series  trend  change-point 

Her hafta gelen toplam çağrı sayısı var ve bunları yaklaşık 3 yıl öncesine dayanan bir grafikte çizdim. Gözle bakıldığında, Noel'de büyük bir düşüş olduğu görülüyor, bu iyileşmemiş gibi görünüyor, taleplerde adım adım bir değişiklik olduğu görülüyor. Bu farkı ölçebilecek yapabileceğim bir test var mı? Şerefe Ben

11 time-series  statistical-significance  change-point 

Trafik verilerinde önemli değişiklikler ("eğilimler" - ani artışlar / aykırı değerler) bulan bir uygulama prototipinin resmine rastladım: Aynı şeyi yapabilen bir program (Java, isteğe bağlı olarak R) yazmak istiyorum - ancak istatistik becerilerim biraz paslı olduğundan, bu konuya tekrar girmem gerekiyor. Bu nedenle hangi yaklaşımı / algoritmayı kullanmalıyım / araştırmalıyım?

11 time-series  change-point 

mgcvİçin paket Rtensör ürün etkileşimleri uydurma için iki işlevi vardır: te()ve ti(). İkisi arasındaki temel işbölümünü anlıyorum (doğrusal olmayan bir etkileşime uymak ve bu etkileşimi ana etkilere ve etkileşime ayırmak). Anlamadığım şey neden te(x1, x2)ve ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(biraz) farklı sonuçlar üretebilir. MWE (uyarlanmıştır ?ti): require(mgcv) test1 <- …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Formun bir GLMM var: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kullandığımda , araç paketinden veya drop1(model, test="Chi")kullandığımdan farklı sonuçlar alıyorum . Bu son ikisi aynı cevapları verir.Anova(model, type="III")summary(model) Bir grup uydurma veri kullanarak, bu iki yöntemin normalde farklı olmadığını gördüm. Dengeli doğrusal …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion