Thống kê và dữ liệu lớn

3

Cải thiện tên biến trong bộ dữ liệu

Tên biến tốt là: a) ngắn / dễ gõ b) dễ nhớ, c) dễ hiểu / giao tiếp. Tôi có quên gì không? Tính nhất quán là một cái gì đó để tìm kiếm. Cách tôi muốn nói là các quy ước đặt tên nhất quán đóng góp vào các …

11 project-management 

---

1

Việc chuyển đổi r thành Fisher z có mang lại lợi ích cho phân tích tổng hợp không?

Thông thường được chuyển thành Fisher z để kiểm tra sự khác biệt giữa hai giá trị r . Nhưng, khi phân tích tổng hợp được thực hiện, tại sao chúng ta nên thực hiện một bước như vậy? Liệu nó có đúng với lỗi đo lường hay lỗi không …

11 correlation  variance  sampling  meta-analysis 

---

3

Làm thế nào để các nhà cái chọn tỷ lệ cược mở của họ?

Tôi biết rằng các nhà cái điều chỉnh tỷ lệ cược của họ để tối đa hóa lợi nhuận, dự báo xác suất của khối lượng tiền được đặt trong mọi kết quả. Làm thế nào để các nhà cái chọn tỷ lệ cược mở của họ?

11 predictive-models 

---

1

Lắp một Poisson GLM trong R - các vấn đề với tỷ lệ so với số lượng

Tôi hiện đang làm việc trong một dự án liên quan đến GLM (và cuối cùng là GAM) một số dữ liệu đếm theo thời gian. Thông thường tôi sẽ làm điều này trong SAS, nhưng tôi đang cố gắng chuyển sang R và gặp ... vấn đề. Khi tôi …

11 r  poisson-distribution  generalized-linear-model 

---

2

Thông tin đơn vị trước đó là gì?

Tôi đã đọc Wagenmakers (2007) Một giải pháp thiết thực cho vấn đề phổ biến của các giá trị p . Tôi bị thu hút bởi việc chuyển đổi các giá trị BIC thành các yếu tố và xác suất Bayes. Tuy nhiên, cho đến nay tôi không nắm bắt …

11 prior  bic  bayes  unit-information-prior 

---

2

Làm thế nào để tính toán tỷ lệ nguy hiểm dự đoán từ mô hình Cox PH?

Tôi có mô hình Cox PH sau đây: (Thời gian, sự kiện) ~ X + Y + Z Tôi muốn để có được những rủi ro dự đoán tỷ lệ (i đang nói về tỷ lệ rủi ro KHÔNG tỷ số rủi ro) cho các giá trị cụ thể của …

11 r  survival  hazard  cox-model 

---

4

Những con số nào ít có khả năng được lựa chọn bởi những người trong xổ số?

Mega Millions là hơn 500 triệu đô la ngày nay. Tôi nhớ đã đọc một bài báo JSTOR về một số con số khó có thể được chọn. Ví dụ, rất nhiều người chọn 7 vì đó là con số may mắn của họ và tôi muốn điều ngược lại. …

11 random-generation 

---

1

Làm thế nào tôi có thể chứng minh rằng hàm phân phối tích lũy là đúng liên tục?

Tôi đã học được trong các khóa học xác suất của mình rằng hàm phân phối tích lũy của biến ngẫu nhiên X là liên tục. Có thể chứng minh điều đó?FFFXXX

11 probability 

---

1

So sánh sự phù hợp của mô hình với phản ứng biến đổi và không được truyền

Tôi muốn so sánh dữ liệu tỷ lệ giữa ba nhóm khác nhau, ví dụ: ID Group Prop.Nitrogen 1 A 0.89 2 A 0.85 3 B 0.92 4 B 0.97 Theo dõi Wharton và Hui (doi: 10.1890 / 10-0340.1 1 ) Tôi mặc dù tôi sẽ xem liệu những dữ …

11 data-transformation  aic  fitting 

---

3

Hướng dẫn thực hành PCA với dữ liệu

Tìm kiếm trên internet cho PCA hướng dẫn cho hàng ngàn kết quả (thậm chí cả video). Nhiều hướng dẫn rất tốt. Nhưng tôi không thể tìm thấy bất kỳ ví dụ thực tế nào trong đó PCA được giải thích bằng cách sử dụng một số bộ dữ liệu …

11 data-visualization  dataset  pca  data-mining 

---

2

Drosophila của AI bây giờ là gì?

Vào giữa những năm 1960, các nhà nghiên cứu đã gọi cờ vua là " Drosophila của AI": giống như ruồi giấm, trò chơi cờ vua có thể tiếp cận và vấn đề tương đối đơn giản để thử nghiệm, điều này tạo ra kiến ​​thức quan trọng hơn những …

11 machine-learning 

---

5

Làm thế nào để có được khu vực hình elip từ dữ liệu phân phối bình thường?

Tôi có dữ liệu giống như: Tôi đã cố gắng áp dụng phân phối bình thường (ước tính mật độ hạt nhân hoạt động tốt hơn, nhưng tôi không cần độ chính xác cao như vậy) trên đó và nó hoạt động khá tốt. Mật độ âm mưu làm cho …

11 r  regression  pdf  bivariate 

---

1

Lựa chọn tính năng tự động để phát hiện bất thường

Cách tốt nhất để tự động chọn các tính năng để phát hiện bất thường là gì? Tôi thường coi Phát hiện dị thường là một thuật toán trong đó các tính năng được các chuyên gia con người lựa chọn: điều quan trọng là phạm vi đầu ra (như …

11 feature-selection  outliers 

---

1

Markov chăn so với sự phụ thuộc bình thường trong một mạng Bayes

Trong khi tôi đang đọc về các mạng Bayes, tôi gặp phải thuật ngữ " mền Markov " và bị nhầm lẫn nghiêm trọng với tính độc lập của nó trong biểu đồ mạng Bayes. Markov mền nói ngắn gọn rằng mọi nút chỉ phụ thuộc vào cha mẹ, con …

11 bayesian  bayesian-network 

---

4

Có thể có được ANN tốt hơn bằng cách xóa một số kết nối?

Tôi đã tự hỏi liệu trong một số trường hợp, ANN có thể hoạt động tốt hơn không nếu bạn loại bỏ một số kết nối trên chúng như ví dụ: Xây dựng một ANN bằng cách lấy song song hai lớp A và B của ANN (cùng các nút …

11 classification  neural-networks 

---