Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi đang chạy mô hình hồi quy logistic ở dạng: lmer(response~1+(1|site), family=binomial, REML = FALSE) Thông thường tôi sẽ tính toán ICC từ phương sai đánh chặn và dư, nhưng tóm tắt của mô hình không bao gồm phương sai dư. Làm thế nào để tôi tính toán này?

13 logistic  lme4-nlme  glmm 

Tôi tương đối quen thuộc với sự khác biệt giữa các thuật ngữ thống kê và tham số. Tôi thấy một thống kê là giá trị thu được từ việc áp dụng hàm cho dữ liệu mẫu. Tuy nhiên, hầu hết các ví dụ về các tham số liên quan …

13 estimation  terminology  sample  population 

Đối với dữ liệu được phân phối bình thường, boxplots là một cách tuyệt vời để nhanh chóng hình dung trung vị và sự lan truyền của dữ liệu, cũng như sự hiện diện của bất kỳ ngoại lệ nào. Tuy nhiên, đối với các bản phân phối có đuôi …

13 r  distributions  data-visualization  data-transformation  ggplot2 

Tôi muốn kiểm tra một mối tương quan mẫu cho ý nghĩa, sử dụng giá trị p, đó làrrr H0: Ρ = 0 ,H1: Ρ ≠ 0.H0:ρ= =0,H1:ρ≠0.H_0: \rho = 0, \; H_1: \rho \neq 0. Tôi đã hiểu rằng tôi có thể sử dụng biến đổi z của Fisher …

13 correlation  sample-size  fisher-transform 

Tôi có một tập hợp các giá trị và liên quan đến lý thuyết theo cấp số nhân:xxxyyy y=axby=axby = ax^b Một cách để có được các hệ số là áp dụng logarit tự nhiên ở cả hai phía và khớp với mô hình tuyến tính: > fit <- lm(log(y)~log(x)) …

13 r  regression  linear-model  model-selection  nonlinear-regression 

Giả sử tôi đã phân chia 80/20 giữa các quan sát mô hình hóa / xác nhận. Tôi đã điều chỉnh mô hình cho tập dữ liệu mô hình hóa và tôi cảm thấy thoải mái với lỗi mà tôi thấy trên tập dữ liệu xác thực. Trước khi tôi …

13 regression  predictive-models  validation 

Vì vậy, tôi đã nghe nói rằng không nên chọn một bài kiểm tra thống kê dựa trên kết quả của bài kiểm tra khác. Điều này có vẻ lạ đối với tôi mặc dù. Ví dụ, mọi người thường chọn sử dụng thử nghiệm không tham số khi một …

13 hypothesis-testing 

Tôi đang cố gắng hiểu cách Random Forest hoạt động. Tôi có một nắm bắt về cách cây được xây dựng nhưng không thể hiểu làm thế nào Rừng ngẫu nhiên đưa ra dự đoán về mẫu túi. Bất cứ ai có thể cho tôi một lời giải thích đơn …

13 random-forest  prediction 

Tôi có một bộ dữ liệu theo chiều dọc của các cá nhân và một số trong số họ đã được điều trị và những người khác thì không. Tất cả các cá nhân trong mẫu từ sơ sinh đến 18 tuổi và việc điều trị xảy ra ở một …

13 stata  panel-data  propensity-scores 

Tôi đang sử dụng gói R lavaan để ước tính mô hình phương trình cấu trúc. Giả sử mô hình này bao gồm 1 biến số biểu hiện nội sinh với 1 biến giải thích tiềm ẩn và 2 biến thể biểu hiện: group = {0,1} attitude1 = latent,scale age …

13 r  interaction  sem  lavaan 

Việc tiêu chuẩn hóa một biến phụ thuộc trong nhóm xác định có ý nghĩa không? Tài liệu làm việc sau đây (Làm chậm sự phá rừng ở Amazon pháp lý; Giá cả hoặc Chính sách?, Pdf ) sử dụng biến phụ thuộc được tiêu chuẩn hóa để phân tích …

13 regression  time-series  panel-data  standardization  fixed-effects-model 

Tôi đang thực hiện hồi quy bằng cách sử dụng Rừng ngẫu nhiên để dự đoán giá dựa trên một số thuộc tính. Mã được viết bằng Python bằng Scikit-learn. Làm thế nào để bạn quyết định xem bạn có nên chuyển đổi các biến của mình bằng cách sử …

13 regression  machine-learning  predictive-models  python  random-forest 

Tôi hy vọng rằng câu hỏi này không được đánh dấu "quá chung chung" và hy vọng một cuộc thảo luận được bắt đầu có lợi cho tất cả. Trong thống kê, chúng tôi dành nhiều thời gian để học các lý thuyết mẫu lớn. Chúng tôi rất quan tâm …

13 sample  asymptotics 

Biên tập Tôi đã tìm thấy một bài báo mô tả chính xác thủ tục tôi cần. Sự khác biệt duy nhất là giấy nội suy dữ liệu trung bình hàng tháng thành hàng ngày, trong khi vẫn bảo tồn các phương tiện hàng tháng. Tôi gặp khó khăn để …

13 r  time-series  interpolation 

Hãy xem xét bộ dữ liệu giả thuyết này: set.seed(12345) num.subjects <- 10 dose <- rep(c(1,10,50,100), num.subjects) subject <- rep(1:num.subjects, each=4) group <- rep(1:2, each=num.subjects/2*4) response <- dose*dose/10 * group + rnorm(length(dose), 50, 30) df <- data.frame(dose=dose, response=response, subject=subject, group=group) chúng ta có thể sử dụng lmeđể mô hình hóa …

13 mixed-model  linear-model  prediction