Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi đã áp dụng thử nghiệm DW cho mô hình hồi quy của mình trong R và tôi có thống kê thử nghiệm DW là 1,78 và giá trị p là 2,2e-16 = 0. Điều này có nghĩa là không có sự tương quan giữa các phần dư bởi vì …

11 r  regression  hypothesis-testing  autocorrelation  residuals 

Hãy xem xét một hồi quy đơn giản (không quy tắc): trong đó có nghĩa là và độ lệch chuẩn . Các ước tính tối thiểu của và không tương quan?e i 0 σ một bYTôi= a + b XTôi+ eTôi,Yi=a+bXi+ei,Y_i = a + b X_i + e_i,eTôieie_i000σσ\sigmamộtaabbb

11 regression  correlation  estimation 

Tôi đã đọc rằng sử dụng R-squared cho chuỗi thời gian là không phù hợp bởi vì trong bối cảnh chuỗi thời gian (tôi biết rằng có các bối cảnh khác) R-squared không còn là duy nhất. Tại sao lại thế này? Tôi đã cố gắng tìm kiếm cái này, …

11 regression  time-series  r-squared 

Tôi cần phải thực hiện một mô phỏng để đánh giá tích phân của hàm 3 tham số, chúng ta nói , có công thức rất phức tạp. Nó được yêu cầu sử dụng phương pháp MCMC để tính toán nó và thực hiện thuật toán Metropolis-Hastings để tạo ra …

11 mcmc  metropolis-hastings 

Tôi có một câu hỏi về phân phối chính xác để sử dụng để tạo một mô hình với dữ liệu của tôi. Tôi đã tiến hành kiểm kê rừng với 50 lô, mỗi ô có kích thước 20m × 50m. Đối với mỗi ô, tôi ước tính tỷ lệ …

11 distributions  binomial  gamma-distribution 

Tôi đã thực hiện các chức năng sau để tính toán entropy: from math import log def calc_entropy(probs): my_sum = 0 for p in probs: if p > 0: my_sum += p * log(p, 2) return - my_sum Kết quả: >>> calc_entropy([1/7.0, 1/7.0, 5/7.0]) 1.1488348542809168 >>> from scipy.stats import entropy …

11 mathematical-statistics  python  entropy 

Như một giả định của hồi quy tuyến tính, tính quy phạm của phân phối lỗi đôi khi bị "mở rộng" sai hoặc được hiểu là sự cần thiết của tính chuẩn của y hoặc x. Có thể xây dựng một kịch bản / tập dữ liệu trong đó X …

11 regression  linear-model  assumptions 

Sử dụng một nhóm các giá trị thu được thông qua phân tích thành phần chính, có thể khám phá các biến giải thích tạo nên từng thành phần nguyên tắc. Điều này cũng có thể với Phân tích Phân biệt Tuyến tính? Các ví dụ được cung cấp sử …

11 r  pca  multivariate-analysis  discriminant-analysis  biplot 

Tôi đã viết một chương trình để mô phỏng việc xáo trộn thẻ quá tay . Mỗi thẻ được đánh số, với bộ đồ đi từ CLUBS, DIAMONDS, HEARTS, SPADESvà thứ hạng từ Hai đến Mười rồi Jack, Nữ hoàng, Vua và Ace. Do đó, Two of Club có số …

11 correlation  pearson-r  information-theory 

Tôi đang so sánh hiệu suất của nhiều thuật toán trên nhiều bộ dữ liệu. Vì các phép đo hiệu suất này không được đảm bảo phân phối bình thường, tôi đã chọn Thử nghiệm Friedman với thử nghiệm sau đại học Nemenyi dựa trên Demšar (2006) . Sau đó …

11 nonparametric  multiple-comparisons  post-hoc 

Bạn có thể giới thiệu bất kỳ cuốn sách, bài báo, bài tiểu luận, hướng dẫn / khóa học trực tuyến, vv sẽ thú vị và hữu ích cho một nhà dịch tễ học / nhà sinh học để tìm hiểu về triết lý nguyên nhân / suy luận nguyên …

11 references  causality  philosophical 

Tôi có hai chuỗi thời gian của dữ liệu hàng ngày. Một là sign-upsvà cái còn lại terminationscủa đăng ký. Tôi muốn dự đoán cái sau bằng cách sử dụng thông tin có trong cả hai biến. Nhìn vào biểu đồ của các chuỗi này, rõ ràng là việc chấm …

11 r  time-series  seasonality  var 

Tôi đang đọc một chút về các phân tích sinh tồn và hầu hết các sách giáo khoa đều nói rằng h(t)=limΔt→0P(t&lt;T≤t+Δt|T≥t)Δt=f(t)1−F(t)(1)h(t)=limΔt→0P(t&lt;T≤t+Δt|T≥t)Δt=f(t)1−F(t)(1)h(t)= \lim_{ \Delta t \rightarrow 0} \frac{P(t < T \leq t+\Delta t |T \geq t )}{ \Delta t} =\frac{f(t)}{1-F(t)} (1) Trong đó h(t)h(t)h(t) là tỷ lệ nguy hiểm, f(t)=limΔt→0P(t&lt;T≤t+Δt)Δt(2)f(t)=limΔt→0P(t&lt;T≤t+Δt)Δt(2)f(t)=\lim_{\Delta …

11 survival 

Hãy nói rằng tôi có một bảng với các cột "A", "B" Có phương pháp thống kê nào để xác định xem "A" có khiến "B" xảy ra không? Người ta không thể thực sự sử dụng Pearson's r, bởi vì: nó chỉ kiểm tra mối tương quan giữa các …

11 correlation  causality 

Chúng tôi đang cố gắng tạo các giá trị ngẫu nhiên tương quan tự động sẽ được sử dụng làm thời gian. Chúng tôi không có dữ liệu hiện có mà chúng tôi đề cập và chỉ muốn tạo vector từ đầu. Một mặt, tất nhiên chúng ta cần một …

11 r  time-series  random-variable  autocorrelation  lags