Thống kê và dữ liệu lớn

Tôi đang sử dụng rank(a, ties.method="max")để xếp hạng a. Nhưng tôi không chắc chắn những gì ties.method="max"làm. Bạn có thể vui lòng giúp đỡ?

9 r  ranks  ties 

Tôi muốn có được khoảng tin cậy 95% cho các khối u dựa trên độ tương tự Gower giữa một số mẫu mulivariate (dữ liệu cộng đồng từ lõi trầm tích). Cho đến nay tôi đã sử dụng vegan{}gói trong R để có được sự tương tự Gower đã sửa …

9 r  confidence-interval 

Tôi hiện đang chạy một mô hình hồi quy bội bằng cách sử dụng dữ liệu được liệt kê và có một vài câu hỏi. Lý lịch: Sử dụng SPSS 18. Dữ liệu của tôi dường như là MAR. Việc xóa danh sách các trường hợp khiến tôi chỉ còn …

9 spss  multiple-regression  data-transformation  multiple-imputation 

Tôi có một khả năng khá phẳng khiến cho bộ lấy mẫu của Metropolis-Hastings di chuyển qua không gian tham số rất bất thường, tức là không thể đạt được sự hội tụ cho dù các tham số của phân phối đề xuất là gì (trong trường hợp của tôi …

9 mcmc  likelihood  posterior 

Trong các bình phương tối thiểu thông thường, hồi quy một vectơ đích so với tập hợp các yếu tố dự đoán X , ma trận mũ được tính làyyyXXX H= X( XtX)- 1XtH=X(XtX)−1XtH = X (X^tX)^{-1} X^t và PRESS (dự đoán tổng bình phương còn lại) được tính bằng …

9 regression  cross-validation  ridge-regression 

Giả sử tôi đang xây dựng mô hình hồi quy logistic trong đó biến phụ thuộc là nhị phân và có thể lấy các giá trị hoặc . Đặt các biến độc lập là - có m biến độc lập. Giả sử với biến độc lập thứ k , phân …

9 regression  estimation  logistic  sas 

Giả sử có phân phối log-normal và có một số dương thực c . vậy thì có đúng không khi nói rằng ( X - c ) cũng có một số phân phối log-normal? Cảm giác của tôi là, điều đó không thể, bởi vì ( X - c ) …

9 lognormal 

Tôi có một bộ dữ liệu y tế với khoảng 200 biến. Một trong những biến là một dấu hiệu sinh học (nồng độ của một loại enzyme cụ thể). Phân phối của nó là sai lệch và vấn đề là các giá trị trên một mức nhất định sẽ …

9 r  epidemiology  data-imputation  censoring 

Ví dụ: Tôi muốn dự báo các giá trị trong tương lai của chuỗi thời gian dựa trên các giá trị trước đó của nhiều chuỗi thời gian 'bằng cách sử dụng ANN và / hoặc SVM. Các đầu vào sẽ bị trễ các giá trị từ mỗi chuỗi thời …

9 time-series  machine-learning  stationarity  prediction 

Là một người nói tiếng Anh không phải là mẹ đẻ tôi đã tự hỏi đó của hình vuông hoặc hình vuông biểu tôi nên sử dụng. Ví dụ trong bình vuông lỗi hoặc trung bình bình phương lỗi. Theo Internet, dường như cả hai hình thức đều được sử …

9 terminology  mse 

Đó có thể là kỹ thuật tốt để đối mặt với vấn đề trừu tượng này? Bạn có một luồng dữ liệu của tín hiệu liên tục, như một tín hiệu từ một cảm biến vật lý. Tín hiệu đó có giá trị thực (rời rạc), không có thuộc tính; …

9 machine-learning  classification  signal-processing  online 

Tôi đã tự hỏi liệu có ai có kinh nghiệm sử dụng chức năng của chuột không, như được mô tả trên chuột: Sự biến đổi đa biến theo phương trình xích trong R (JSS 2011 45 (3))? Tôi có một bộ dữ liệu với một số biến, mỗi biến …

9 r  regression  bayesian  data-imputation  mice 

Để giải thích lý do tại sao tôi có những câu hỏi ngu ngốc mà bạn sẽ tìm thấy bên dưới, tôi phải nói rằng tôi là một người học máy nhiều hơn. Trong khi tôi làm việc về các vấn đề trong tin sinh học, mọi thứ đều ổn. …

9 machine-learning  arima  finance 

Trong thuật toán của Metropolis, Hastings để lấy mẫu phân phối mục tiêu, hãy: iπTôiπi\pi_{i} là mật độ đích ở trạng thái ,Tôiii jπjπj\pi_j là mật độ mục tiêu ở trạng thái đề xuất ,jjj j ihtôi jhijh_{ij} là mật độ đề xuất để chuyển sang trạng thái với trạng …

9 mcmc  metropolis-hastings 

Tôi đã sử dụng các chuỗi chênh lệch thấp trong một thời gian cho Phân phối thống nhất, vì tôi thấy các thuộc tính của chúng hữu ích (chủ yếu là trong đồ họa máy tính vì sự xuất hiện ngẫu nhiên của chúng và khả năng che phủ dày …

9 normal-distribution  random-generation