Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi đã sử dụng hàm 'polr' trong gói MASS để chạy hồi quy logistic thứ tự cho một biến phản ứng phân loại thứ tự với 15 biến giải thích liên tục. Tôi đã sử dụng mã (hiển thị bên dưới) để kiểm tra xem mô hình của tôi có …

9 r  logistic  assumptions  ordered-logit  polr 

Tôi có các biến khác nhau tương tác trong một dân số. Về cơ bản, tôi đã thực hiện kiểm kê các thiên niên kỷ và đo một số giá trị khác của địa hình, như: Các loài và số lượng mẫu vật thu thập được Các môi trường khác …

9 pca  multivariate-analysis  ecology  correspondence-analysis 

Hãy xem xét một mô hình tuyến tính yi=α+βxi+ϵiyi=α+βxi+ϵiy_i= \alpha + \beta x_i + \epsilon_i và ước tính độ dốc và chặn và bằng cách sử dụng bình phương tối thiểu thông thường. Tham chiếu này cho một thống kê toán học làm cho tuyên bố rằng và là độc …

9 regression 

Trong hồi quy tuyến tính, tôi đã bắt gặp một kết quả thú vị rằng nếu chúng ta phù hợp với mô hình E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, sau đó, nếu chúng tôi chuẩn hóa và căn giữa dữ liệu YYY , X1X1X_1 và X2X2X_2 , …

9 regression  linear-model  r-squared  proof 

Chỉ vì một số phóng viên đặt ra một câu hỏi thú vị liên quan đến các phương pháp tính toán tự tương quan, tôi bắt đầu chơi với nó, gần như không có bất kỳ kiến ​​thức nào về chuỗi thời gian và tự tương quan. Người phóng viên …

9 time-series  pca 

Tôi hiện đang đọc tác phẩm của Pearl (Pearl, 2009, tái bản lần thứ 2) về quan hệ nhân quả và đấu tranh để thiết lập mối liên hệ giữa nhận dạng phi mô hình của một mô hình và ước tính thực tế. Thật không may, bản thân Pearl …

9 estimation  references  causality 

Tôi muốn tính toán / đánh giá tích chập g(x)=∫Df(x−t)ϕ(t)dt,g(x)=∫Df(x−t)ϕ(t)dt,g(x)=\int_D f(x-t) \phi(t) dt, nơi là một mật độ và φ là một hàm trơn tru với sự hỗ trợ nhỏ gọn D . Phép chập không có sẵn ở dạng đóng và tôi cần tích hợp nó với số lượng. …

9 r  convolution 

Tôi cần thực hiện phát hiện bất thường trên một số bộ dữ liệu chuỗi thời gian. Tôi chưa bao giờ làm điều này trước đây và hy vọng cho một số lời khuyên. Tôi rất thoải mái với python, vì vậy tôi thích giải pháp được thực hiện trong …

9 machine-learning  time-series  python  computational-statistics  anomaly-detection 

Ai đó có thể giải thích làm thế nào các thủ tục FDR có thể ước tính FDR mà không cần mô hình / giả định về tỷ lệ cơ sở của dương tính thật không?

9 false-discovery-rate 

Tôi có đầu vào cực kỳ thưa thớt, ví dụ như vị trí của một số tính năng nhất định trong hình ảnh đầu vào. Hơn nữa mỗi tính năng có thể có nhiều phát hiện (không chắc điều này có ảnh hưởng đến thiết kế của hệ thống không). …

9 neural-networks  deep-learning  sparse 

Tôi còn khá mới với số liệu thống kê (một số ít các khóa học Uni cấp độ mới bắt đầu) và đã tự hỏi về việc lấy mẫu từ các bản phân phối chưa biết. Cụ thể, nếu bạn không có ý tưởng về phân phối cơ bản, có …

9 distributions  estimation  sampling  sample-size  algorithms 

Tôi đang bận rộn với mô hình ARIMA được tăng cường với các biến ngoại sinh cho mục đích lập mô hình quảng cáo và tôi gặp khó khăn khi giải thích nó cho người dùng doanh nghiệp. Trong một số trường hợp, các gói phần mềm kết thúc bằng …

9 time-series  data-visualization  forecasting  arima  causality 

Tôi có một mẫu (cỡ 250) từ dân số. Tôi không biết sự phân bố của dân số. Câu hỏi chính: Tôi muốn có một ước lượng điểm của 1 st -percentile dân số, và sau đó tôi muốn có một khoảng tin cậy 95% của đánh giá quan điểm …

9 confidence-interval  bootstrap  quantiles  extreme-value 

Đã đóng cửa . Câu hỏi này dựa trên ý kiến . Nó hiện không chấp nhận câu trả lời. Bạn muốn cải thiện câu hỏi này? Cập nhật câu hỏi để có thể trả lời bằng sự kiện và trích dẫn bằng cách chỉnh sửa bài đăng này . …

9 careers 

Hãy xem xét mã R sau đây: > data <- data.frame( a=c(NA,2,3,4,5,6),b=c(2.2,NA,6.1,8.3,10.2,12.13),c=c(4.2,7.9,NA,16.1,19.9,23)) > data a b c 1 NA 2.20 4.2 2 2 NA 7.9 3 3 6.10 NA 4 4 8.30 16.1 5 5 10.20 19.9 6 6 12.13 23.0 Như bạn có thể thấy tôi đã thiết kế …

9 r  data-imputation  multiple-imputation