Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi muốn tính toán tỷ lệ mới mắc để trình bày theo tỷ lệ rủi ro để trình bày các biện pháp rủi ro tương đối và tuyệt đối. Tôi đã thấy trong các nghiên cứu khác rằng tỷ lệ mới mắc như vậy có thể được tính bằng cách …

9 r  survival  cox-model  poisson-regression  incidence-rate-ratio 

Tôi có một câu hỏi về phương pháp luận, và do đó không có tập dữ liệu mẫu nào được đính kèm. Tôi đang lên kế hoạch thực hiện hồi quy Cox điều chỉnh điểm số nhằm mục đích kiểm tra xem một loại thuốc nhất định có làm giảm …

9 survival  cox-model  propensity-scores  regression-strategies 

Tôi có nên bao gồm các hiệu ứng ngẫu nhiên trong một mô hình ngay cả khi chúng không có ý nghĩa thống kê? Tôi có một biện pháp lặp đi lặp lại thiết kế thử nghiệm, trong đó mỗi cá nhân trải qua ba lần điều trị khác nhau …

9 mixed-model  random-effects-model  glmm 

Tôi có một tập hợp các điểm dữ liệu được cho là ngồi trên một locus và theo một mẫu, nhưng có một số điểm phân tán từ các locus chính gây ra sự không chắc chắn trong phân tích cuối cùng của tôi. Tôi muốn có được một locus …

9 outliers  scatterplot 

library(lme4) out <- glmer(cbind(incidence, size - incidence) ~ period + (1 | herd), data = cbpp, family = binomial, contrasts = list(period = "contr.sum")) summary(out) Fixed effects: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) -2.32337 0.22129 -10.499 < 2e-16 *** period1 0.92498 0.18330 5.046 4.51e-07 *** period2 -0.06698 0.22845 -0.293 …

9 r  binomial  logit  lme4-nlme 

Theo những gì tôi hiểu, đối số cp cho rparthàm giúp cắt tỉa trước cây theo cách tương tự như đối số minsplit hoặc minbucket. Điều tôi không hiểu là cách tính giá trị CP. Ví dụ df<-data.frame(x=c(1,2,3,3,3,4), y=as.factor(c(TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE)), method="class") mytree<-rpart(y ~ x, data = …

9 r  cart  rpart 

Giả sử bạn muốn để ước lượng một mô hình tuyến tính: ( nnn quan sát phản ứng, và p+1p+1p+1 dự đoán) E(yi)=β0+∑j=1pβjxijE(yi)=β0+∑j=1pβjxij\mathbb{E}(y_i) = \beta_0 + \sum_{j=1}^p \beta_j x_{ij} Một cách để làm điều này là thông qua giải pháp OLS, tức là chọn các hệ số sao cho tổng …

9 regression  loss-functions 

Tôi đang vật lộn với các điểm chiếu trong phân tích phân biệt tuyến tính (LDA). Nhiều cuốn sách về các phương pháp thống kê đa biến minh họa ý tưởng của LDA với hình dưới đây. Mô tả vấn đề như sau. Trước tiên, chúng ta cần vẽ ranh …

9 r  machine-learning  classification  discriminant-analysis 

Tôi đang cố gắng định lượng mức độ lạm phát (nghĩa là cách tốt nhất các điểm dữ liệu quan sát phù hợp với dự kiến). Một cách là quá nhìn vào cốt truyện QQ. Nhưng tôi muốn tính toán một số chỉ số số cho lạm phát - có …

9 probability  distributions  qq-plot 

Tôi có 2 ma trận tương quan và (sử dụng hệ số tương quan tuyến tính của Pearson thông qua Corrcoef ()) của Matlab . Tôi muốn để định lượng bao nhiêu "hơn mối tương quan" chứa so . Có bất kỳ số liệu tiêu chuẩn hoặc kiểm tra cho …

9 correlation  matlab  correlation-matrix 

Nó thường đơn giản để làm một Power Analysisphép tính minimum sample size, đặc biệt là trong R là môi trường tính toán thống kê ưa thích của tôi. Tuy nhiên, tôi đang được yêu cầu thực hiện Phân tích sức mạnh khác một chút so với bất kỳ điều …

9 t-test  sample-size  power-analysis  power-law 

Phân phối hợp lý thuộc về miền thu hút tối đa của Gumbel , trong đó: FlogN(x;μ,σ)=Φ(lnx−μσ)FlogN(x;μ,σ)=Φ(ln⁡x−μσ)F^{logN}(x; \mu,\sigma)=\Phi\left(\frac{\ln x - \mu}{\sigma}\right), FGum(x;μ,β)=e−exp(−x−μβ)FGum(x;μ,β)=e−exp⁡(−x−μβ)F^{Gum}(x;\mu,\beta) = e^{-\exp\left({-\frac{x-\mu}{\beta}}\right)} Câu hỏi của tôi : Chúng ta có μ=μμ=μ\mu=\mu và σ=βσ=β\sigma=\beta ? Các phân phối tổng quát cực trị cũng sử dụng ký hiệu β=σβ=σ\beta=\sigma (Gumbel …

9 lognormal  extreme-value 

Cách tốt nhất để chuẩn bị các tương tác của các tính năng phân loại trước khi phù hợp với scikit-learn là gì? Với statsmodelstôi có thể thuận tiện nói theo kiểu R smf.ols(formula = 'depvar ~ C(var1)*C(var2)', data=df).fit()(tương tự trong Stata với regress depvar i.var1##i.var2). Có thể sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(trong v0.15, …

9 machine-learning  interaction  python  scikit-learn 

Giả sử chúng ta có một bài kiểm tra tập dữ liệu : 1 8 12 14 . . 19 Các . biểu thị thiếu giá trị. Khi nào nên sử dụng trung bình của các giá trị không thiếu để tính các giá trị bị thiếu thay vì cho …

9 missing-data 

Hướng dẫn cho người mới bắt đầu Zuur 2013 về GLM & GLMM đề nghị xác thực hồi quy Poisson bằng cách vẽ các phần dư của Pearsons theo các giá trị được trang bị. Zuur tuyên bố chúng ta không nên thấy phần dư xuất hiện khi giá trị …

9 residuals  poisson-regression