Thống kê và dữ liệu lớn

Q & A cho những người quan tâm đến thống kê, học máy, phân tích dữ liệu, khai thác dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu



4
Kết hợp xác suất tai nạn hạt nhân
Các sự kiện gần đây ở Nhật Bản đã khiến tôi suy nghĩ về những điều sau đây. Nhà máy hạt nhân thường được thiết kế để hạn chế rủi ro tai nạn nghiêm trọng đến 'xác suất cơ sở thiết kế', ví dụ, 10E-6 / năm. Đây là tiêu …


2
Biểu đồ hồi quy phức trong R
Tôi cần vẽ một đồ họa phức tạp để phân tích dữ liệu trực quan. Tôi có 2 biến và một số lượng lớn các trường hợp (> 1000). Ví dụ: số là 100 nếu để phân tán bớt "bình thường"): x <- rnorm(100,mean=95,sd=50) y <- rnorm(100,mean=35,sd=20) d <- data.frame(x=x,y=y) …

1
Phân tích tổng hợp trong R bằng gói metafor
Tôi nên cú pháp rmahàm từ gói metafor như thế nào để có kết quả trong ví dụ thực tế sau đây về phân tích tổng hợp nhỏ? (hiệu ứng ngẫu nhiên, SM thống kê tóm tắt) study, mean1, sd1, n1, mean2, sd2, n2 Foo2000, 0.78, 0.05, 20, 0.82, 0.07, …
10 r  meta-analysis 




4
Kiểm thử phần mềm thống kê
Những kỹ thuật / phương pháp tiếp cận nào hữu ích trong việc kiểm tra phần mềm thống kê? Tôi đặc biệt quan tâm đến các chương trình ước tính tham số sử dụng khả năng tối đa. Việc so sánh kết quả với các kết quả từ các chương …

2
RNG, R, mclapply và cụm máy tính
Tôi đang chạy một mô phỏng trên R và một cụm máy tính và gặp vấn đề sau. Trên mỗi máy tính X tôi chạy: fxT2 <- function(i) runif(10) nessay <- 100 c(mclapply(1:nessay, fxT2), recursive=TRUE) Có 32 máy tính, mỗi máy có 16 lõi. Tuy nhiên, khoảng 2% số ngẫu …





Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.