Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi là một nhà dịch tễ học cố gắng tìm hiểu GEE để phân tích chính xác một nghiên cứu đoàn hệ (sử dụng hồi quy Poisson với một liên kết nhật ký, để ước tính Rủi ro tương đối). Tôi có một vài câu hỏi về "mối tương quan …

19 gee 

Đây không phải là một câu hỏi thống kê nghiêm ngặt - Tôi có thể đọc tất cả các sách giáo khoa về các giả định ANOVA - Tôi đang cố gắng tìm hiểu làm thế nào các nhà phân tích làm việc thực tế xử lý dữ liệu không …

19 anova  heteroscedasticity  assumptions 

Tôi đã ước tính một mô hình tuyến tính mạnh mẽ Rvới trọng số MM bằng cách sử dụng rlm()gói MASS. `R`` không cung cấp giá trị cho mô hình, nhưng tôi muốn có một giá trị nếu đó là một đại lượng có ý nghĩa. Tôi cũng muốn biết …

19 r  goodness-of-fit  r-squared  robust  rlm 

Chúng tôi đã chạy thử nghiệm phân tách một tính năng sản phẩm mới và muốn đo lường xem sự gia tăng về doanh thu có đáng kể hay không. Các quan sát của chúng tôi chắc chắn không được phân phối một cách bình thường (hầu hết người dùng …

19 bootstrap  outliers 

Giả sử tôi đang tính toán một số tham số mô hình để giảm thiểu tổng bình phương còn lại và tôi cho rằng lỗi của mình là Gaussian. Mô hình của tôi tạo ra các dẫn xuất phân tích, vì vậy trình tối ưu hóa không cần sử dụng …

19 standard-error  fitting 

Tôi quan tâm đến việc sử dụng dấu mũ để suy luận về một tập dữ liệu cụ thể. Có thể làm như sau: tạo ra các hệ số của mô hình glmnet tôi được đào tạo về caret. Tôi muốn sử dụng glmnet vì lựa chọn tính năng vốn …

19 caret  glmnet 

Tôi nhớ có đọc ở đâu đó trên web kết nối giữa hồi quy sườn núi (với ℓ2ℓ2\ell_2 quy tắc) và hồi quy PCA: khi sử dụng ℓ2ℓ2\ell_2 hồi quy -regularized với hyperparameter λλ\lambda , nếu λ→0λ→0\lambda \to 0 , sau đó hồi quy tương đương với việc loại bỏ …

19 regression  pca  regularization  ridge-regression 

Tôi đang thử nghiệm các khu rừng ngẫu nhiên với scikit-learn và tôi đang nhận được kết quả tuyệt vời của bộ huấn luyện của mình, nhưng kết quả tương đối kém trong bộ thử nghiệm của tôi ... Đây là vấn đề (lấy cảm hứng từ bài xì phé) …

19 classification  random-forest  scikit-learn 

Tôi có một vấn đề với bằng chứng về E(Y|X)∈argming(X)E[(Y−g(X))2]E(Y|X)∈arg⁡ming(X)E[(Y−g(X))2]E(Y|X) \in \arg \min_{g(X)} E\Big[\big(Y - g(X)\big)^2\Big] mà rất có thể tiết lộ một sự hiểu lầm sâu sắc hơn về kỳ vọng và kỳ vọng có điều kiện. Bằng chứng tôi biết diễn ra như sau (phiên bản khác của …

19 mathematical-statistics  conditional-probability  proof  conditional-expectation 

Gần đây tôi đã nghiên cứu Bayes về các số liệu thống kê cổ điển. Sau khi đọc về yếu tố Bayes, tôi đã tự hỏi liệu phân tích sức mạnh có cần thiết trong quan điểm thống kê này hay không. Lý do chính của tôi để tự hỏi …

19 bayesian  power-analysis 

Làm cách nào để có được giá trị p bằng cách sử dụng multinomchức năng của nnetgói trong R? Tôi có một bộ dữ liệu bao gồm điểm số Bệnh lý học của điểm số (vắng mặt, nhẹ, nặng) là hai biến số kết quả và hai tác động chính: …

19 r  regression  p-value  multinomial 

Cách tốt nhất về mặt đồ họa để trực quan hóa hàm mật độ 3 chiều là gì? Như trong tôi muốn hình dung ?z= fX, Y( x , y)z= =fX,Y(x,y)z=f_{X,Y}(x,y) Không cần thiết nhưng Rmã cho điều này sẽ là tuyệt vời.

19 r  data-visualization  methodology 

Cách tốt nhất để thể hiện mối quan hệ giữa: biến liên tục và rời rạc, hai biến rời rạc? Cho đến nay tôi đã sử dụng các biểu đồ phân tán để xem xét mối quan hệ giữa các biến liên tục. Tuy nhiên, trong trường hợp các điểm …

19 data-visualization  categorical-data  random-variable 

Một số sách nêu kích thước mẫu có kích thước 30 hoặc cao hơn là cần thiết cho định lý giới hạn trung tâm để đưa ra một xấp xỉ tốt cho . X¯X¯\bar{X} Tôi biết điều này là không đủ cho tất cả các bản phân phối. Tôi muốn …

19 mean  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem 

Tôi gặp khó khăn trong việc diễn giải các giá trị z cho các biến phân loại trong hồi quy logistic. Trong ví dụ dưới đây, tôi có một biến phân loại với 3 lớp và theo giá trị z, Class2 có thể có liên quan trong khi các lớp …

19 r  logistic  categorical-data  feature-selection  categorical-encoding