Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi đã chạy PCA trên 25 biến và chọn 7 PC hàng đầu sử dụng prcomp. prc <- prcomp(pollutions, center=T, scale=T, retx=T) Sau đó tôi đã thực hiện xoay varimax trên các thành phần đó. varimax7 <- varimax(prc$rotation[,1:7]) Và bây giờ tôi muốn varimax xoay dữ liệu xoay PCA (vì …

13 r  pca  factor-rotation 

Nếu trong hồi quy OLS tiêu chuẩn, hai giả định bị vi phạm (phân phối sai số bình thường, đồng nhất hóa), thì có phải bootstrapping lỗi tiêu chuẩn và khoảng tin cậy là một phương án thích hợp để đạt được kết quả có ý nghĩa đối với tầm …

13 regression  bootstrap  least-squares  heteroscedasticity 

Các Merriam-Webster từ điển định nghĩa một đội ngũ kiện hoặc tình huống như 1 : likely but not certain to happen : possible 2 : not logically necessary; especially : empirical 3 a : happening by chance or unforeseen causes b : subject to chance or unseen effects : …

13 terminology  contingency-tables 

Tôi chưa quen với khoa học dữ liệu và gặp vấn đề khi tìm cụm trong bộ dữ liệu với 200.000 hàng và 50 cột trong R. Vì dữ liệu có cả biến số và biến danh nghĩa, nên các phương thức như K-mean sử dụng thước đo khoảng cách …

13 r  clustering  sampling  large-data 

Câu hỏi khá cơ bản: Một phân phối bình thường của phần dư từ hồi quy tuyến tính có nghĩa là gì? Về mặt, làm thế nào điều này phản ánh trên dữ liệu ban đầu của tôi từ hồi quy? Tôi hoàn toàn bối rối, cảm ơn các bạn

13 regression  residuals 

Hãy tưởng tượng có 80 người chơi bóng rổ trên thế giới. Mỗi người trong số họ đã chơi hàng ngàn trò chơi bóng rổ với 79 người chơi khác theo thứ tự ngẫu nhiên ít nhiều. Đây là một thế giới không có đội (ví dụ: mọi người chơi …

13 probability  games  paired-comparisons  odds 

Có ổn không khi thêm một đường thẳng đứng vào biểu đồ để trực quan hóa giá trị trung bình? Nó có vẻ ổn đối với tôi, nhưng tôi chưa bao giờ thấy điều này trong sách giáo khoa và các lượt thích, vì vậy tôi tự hỏi liệu có …

13 self-study  data-visualization  mean  histogram 

Đây là bối cảnh của tôi cho câu hỏi này: Từ những gì tôi có thể nói, chúng ta không thể chạy hồi quy bình phương nhỏ nhất bình thường trong R khi sử dụng dữ liệu có trọng số và surveygói. Ở đây, chúng ta phải sử dụng svyglm(), …

13 r  generalized-linear-model  least-squares  r-squared  deviance 

Theo bài viết trên Wikipedia về phân phối Gamma : Nếu và Y ~ G một m m một ( b , θ ) , nơi X và Y là các biến ngẫu nhiên độc lập, sau đó X + Y ~ G một m m một ( một + …

13 probability  pdf  gamma-distribution 

Tôi rất mới đối với lĩnh vực này và đang gặp khó khăn trong việc hiểu khái niệm từ chối giả thuyết khống dựa trên kết quả từ bảng ANOVA. Làm thế nào để tính F và giá trị tới hạn liên quan đến giá trị p? Và nếu F …

13 anova 

Dự đoán của tôi đến từ mô hình hồi quy logistic (glm in R) không bị giới hạn giữa 0 và 1 như tôi mong đợi. Sự hiểu biết của tôi về hồi quy logistic là các tham số mô hình và đầu vào của bạn được kết hợp tuyến …

13 r  regression  logistic  generalized-linear-model 

Để nói trước điều này, tôi có một nền tảng toán học khá sâu sắc, nhưng tôi chưa bao giờ thực sự xử lý chuỗi thời gian hay mô hình thống kê. Vì vậy, bạn không cần phải rất dịu dàng với tôi :) Tôi đang đọc bài viết này …

13 time-series  autocorrelation 

Nếu tôi xây dựng ma trận 2 chiều bao gồm toàn bộ dữ liệu ngẫu nhiên, tôi sẽ mong các thành phần PCA và SVD không giải thích được gì. Thay vào đó, có vẻ như cột SVD đầu tiên xuất hiện để giải thích 75% dữ liệu. Làm thế …

13 r  pca  svd 

Khi lấy các mẫu MCMC để suy luận về một tham số cụ thể, các hướng dẫn tốt cho số lượng mẫu hiệu quả tối thiểu mà người ta nên nhắm đến là gì? Và, lời khuyên này có thay đổi khi mô hình trở nên phức tạp hơn hay …

13 bayesian  sample-size  mcmc  posterior 

Giả sử tôi có vấn đề về lựa chọn mô hình và tôi đang cố gắng sử dụng AIC hoặc BIC để đánh giá các mô hình. Điều này là đơn giản cho các mô hình có một số tham số có giá trị thực.kkk Tuy nhiên, điều gì sẽ …

13 modeling  maximum-likelihood  aic  fitting  bic