Thống kê và dữ liệu lớn

Đây là một ví dụ: Tôi có dân số 10.000 mặt hàng. Mỗi mục có một id duy nhất. Tôi chọn ngẫu nhiên 100 mục và ghi lại id Tôi đưa 100 mục trở lại vào dân Tôi chọn ngẫu nhiên 100 mục một lần nữa, ghi lại id và …

10 probability  hypergeometric 

Từ Quick-R của Robert Kabacoff, tôi có # Bootstrap 95% CI for regression coefficients library(boot) # function to obtain regression weights bs <- function(formula, data, indices) { d <- data[indices,] # allows boot to select sample fit <- lm(formula, data=d) return(coef(fit)) } # bootstrapping with 1000 replications results <- boot(data=mtcars, …

10 r  regression  p-value  bootstrap 

ESL chương 2.4 dường như để phân loại hồi quy tuyến tính là "dựa trên mô hình", bởi vì nó giả định , trong khi không có xấp xỉ tương tự được ghi cho k-khu vực gần xóm. Nhưng cả hai phương pháp đều không đưa ra giả định về …

10 machine-learning  model  k-nearest-neighbour 

So sánh hai mẫu về tỷ lệ, ước lượng cỡ mẫu: R vs Stata Tôi đã nhận được kết quả khác nhau cho kích thước mẫu, như sau: Trong R power.prop.test(p1 = 0.70, p2 = 0.85, power = 0.90, sig.level = 0.05) Kết quả: (so 161) cho mỗi nhóm.n=160.7777n=160.7777n = …

10 r  stata  sample-size  power-analysis  jmp 

Tôi đang cố gắng hiểu ý nghĩa của một mô hình bão hòa. AFAIK là khi bạn có nhiều tính năng như quan sát. Chúng ta có thể nói một mô hình bão hòa là một trường hợp đặc biệt của một mô hình cực kỳ quá mức?

10 overfitting 

Tôi đang giảng dạy một khóa học thống kê cơ bản và hôm nay tôi sẽ đề cập đến bài kiểm tra độc lập chi bình phương cho hai loại và bài kiểm tra về tính đồng nhất. Hai kịch bản này khác nhau về mặt khái niệm, nhưng có …

10 chi-squared  independence  heteroscedasticity  teaching 

Trong một phân loại đơn giản, chúng ta có hai lớp: lớp-0 và lớp-1. Trong một số dữ liệu tôi chỉ có các giá trị cho lớp 1, vì vậy không có giá trị nào cho lớp 0. Bây giờ tôi đang nghĩ về việc tạo một mô hình để …

10 machine-learning  one-class 

My dataset:My dataset:My \ \ dataset: 1:A,B,C,E1:A,B,C,E1: A,B,C,E 2:A,C,D,E2:A,C,D,E2:A,C,D,E 3: B,C,E3: B,C,E3:\ \ \ \ \ B,C,E 4:A,C,D,E4:A,C,D,E4:A,C,D,E 5: C,D,E5: C,D,E5:\ \ \ \ C, D, E 6: A,D,E6: A,D,E6: \ \ \ \ A, D,E Tôi muốn tìm hiểu các bộ mục thường xuyên tối đa và các bộ …

10 data-mining  dataset  association-rules 

Các phương thức kernel rất hiệu quả trong nhiều nhiệm vụ phân loại được giám sát. Vậy đâu là những hạn chế của phương thức kernel và khi nào nên sử dụng phương thức kernel? Đặc biệt trong kỷ nguyên dữ liệu quy mô lớn, những tiến bộ của phương …

10 machine-learning  kernel-trick 

Câu hỏi / chủ đề này xuất hiện trong một cuộc thảo luận với một đồng nghiệp và tôi đang tìm kiếm một số ý kiến ​​về điều này: Tôi đang mô hình hóa một số dữ liệu bằng cách sử dụng hồi quy logistic hiệu ứng ngẫu nhiên, chính …

10 mixed-model  model-selection  aic  glmm  stepwise-regression 

Có một định nghĩa chính xác của thông tin yếu trước? Làm thế nào nó khác với một chủ quan trước với sự hỗ trợ rộng rãi?

10 bayesian  prior 

Tôi đã thực hiện một thí nghiệm để kiểm tra độ nhạy của tế bào với một tác nhân gây tổn hại DNA nhất định. Chúng tôi đã tìm thấy 270 gen đặc biệt nhạy cảm với thuốc và tổng số gen được phân tích là 3658. 38 trong số …

10 biostatistics 

Trong đoạn mã sau tôi thực hiện hồi quy logistic trên dữ liệu được nhóm bằng glm và "bằng tay" bằng mle2. Tại sao hàm logLik trong R cung cấp cho tôi khả năng đăng nhập logLik (fit.glm) = - 2.336 khác với logLik (fit.ml) = - 5.514 tôi nhận …

10 r  self-study  generalized-linear-model 

Tôi đã làm việc với logic mờ (FL) trong nhiều năm và tôi biết có sự khác biệt giữa FL và xác suất đặc biệt liên quan đến cách FL đối phó với sự không chắc chắn. Tuy nhiên, tôi muốn hỏi có gì khác biệt tồn tại giữa FL …

10 bayes  fuzzy 

Gần đây tôi đã được giới thiệu để sửa chữa Hommel Hochberg. Tôi đang cố gắng tìm một lời giải thích đơn giản về những gì thực sự là / đang làm, nhưng không gặp may mắn. Bất cứ ai có thể xin vui lòng cho một mô tả ngắn …

10 hypothesis-testing  multiple-comparisons  p-value  glmm