Thống kê và dữ liệu lớn

Để phân tích hồi quy, thường rất hữu ích khi biết quy trình tạo dữ liệu để kiểm tra phương thức được sử dụng hoạt động như thế nào. Mặc dù khá đơn giản để thực hiện điều này cho hồi quy tuyến tính đơn giản, nhưng đây không phải …

8 r  regression  simulation  random-generation 

Tôi đang thực hiện một hồi quy logistic với biến độc lập và quan sát. Tôi đang đánh giá mức độ phù hợp của mô hình để xác định xem dữ liệu có đáp ứng các giả định của mô hình hay không và đã tạo ra biểu đồ dư …

8 regression  logistic  residuals 

Tôi đã cố gắng tìm kiếm thông tin về loại biểu đồ này và chỉ tiếp tục nhận được kết quả ngoài ý muốn. Có tên hoặc thuật ngữ tìm kiếm để tìm biểu đồ thanh thay thế các thanh bằng các đối tượng được mã hóa màu như trong …

8 data-visualization  terminology 

Làm thế nào một người có thể khách quan (đọc "theo thuật toán") chọn một mô hình thích hợp để thực hiện hồi quy bình phương tuyến tính nhỏ nhất đơn giản với hai biến? Ví dụ, giả sử dữ liệu dường như hiển thị xu hướng bậc hai và …

8 regression  forecasting  model-selection  prediction 

Tôi có hai quá trình Poisson độc lập MộtAA và BBB với tỷ lệ đến lần lượt là λMộtλA\lambda_A và λBλB\lambda_BBây giờ, thời gian dự kiến ​​cho sự xuất hiện của mặt hàng tiếp theo cho quá trình hợp nhất sẽ là 1λMột+ λB1λA+λB\frac {1}{\lambda_A+\lambda_B} . Giả sử TA + …

8 conditional-probability  poisson-process 

Tôi đang sử dụng R để phân tích dữ liệu. R cung cấp một corrhàm để tính toán mối tương quan. Hàm này cung cấp ba cách tiếp cận / thuật toán khác nhau để ước tính corrđó là Pearson, Spearman và Kendall. Khi nào tôi nên sử dụng từng …

8 correlation  r 

Nói rằng tôi có một mẫu giá trị lớn trong . Tôi muốn ước tính phân phối . Phần lớn các mẫu đến từ phân phối giả định này , trong khi phần còn lại là các ngoại lệ mà tôi muốn bỏ qua trong ước tính và .[0,1][0,1][0,1]Beta(α,β)Beta(α,β)\text{Beta}(\alpha, \beta)Beta(α,β)Beta(α,β)\text{Beta}(\alpha, …

8 outliers  pymc  beta-distribution 

Tôi đã chạy một đường cong sinh tồn kiểm duyệt với R, JMP và SAS. Cả hai đều cho tôi các biểu đồ giống hệt nhau, nhưng các bảng khác nhau một chút. Đây là bảng JMP đưa cho tôi. Start Time End Time Survival Failure SurvStdErr . 14.0000 1.0000 …

8 r  survival  sas  jmp  interval-censoring 

Có nên luôn luôn mong đợi xu hướng trung tâm (nghĩa là trung bình và / hoặc trung vị) của một mẫu bootstrapping tương tự như giá trị quan sát được? Trong trường hợp cụ thể này, tôi có các phản hồi được phân phối theo cấp số nhân cho …

8 bootstrap  simulation  effect-size  cohens-d 

Tôi có một bộ dữ liệu với biến phản ứng nhị phân (tỷ lệ sống) và 3 biến giải thích ( A= 3 cấp độ, B= 3 cấp độ, C= 6 cấp độ). Trong bộ dữ liệu này, dữ liệu được cân bằng tốt, với 100 cá nhân cho mỗi …

8 logistic  unbalanced-classes  weighted-regression  rare-events  case-control-study 

Tôi hiểu các hệ số của một phương trình logistic có thể được hiểu là tỷ lệ lẻ. Nếu một thuật ngữ chính quy được thêm vào để kiểm soát sự phù hợp quá mức, làm thế nào điều này thay đổi việc giải thích các hệ số?

8 logistic  interpretation  regression-coefficients  regularization  odds-ratio 

Tôi sử dụng gói bnlearn trong R để tìm hiểu cấu trúc của Mạng Bayes và các tham số của nó. Điều tôi muốn làm là "dự đoán" giá trị của một nút được đưa ra giá trị của các nút khác làm bằng chứng (rõ ràng, ngoại trừ nút …

8 r  machine-learning  prediction  bayesian-network 

Một số bài báo khoa học báo cáo kết quả phân tích song song phân tích nhân tố trục chính theo cách không phù hợp với hiểu biết của tôi về phương pháp luận. Tôi đang thiếu gì? Tôi sai hay là họ. Thí dụ: Dữ liệu: Hiệu suất của …

8 factor-analysis  psychometrics  parallel-analysis 

Tại sao các biện pháp phân tán được tính tương đối với một số điểm trung tâm? Ví dụ, tại sao tất cả các khác biệt có thể không lặp lại, theo cặp trong tập dữ liệu sẽ là thước đo lây lan hợp lệ?

8 dataset  standard-deviation  theory  variability 

Cho khung dữ liệu sau: df <- data.frame(x1 = c(26, 28, 19, 27, 23, 31, 22, 1, 2, 1, 1, 1), x2 = c(5, 5, 7, 5, 7, 4, 2, 0, 0, 0, 0, 1), x3 = c(8, 6, 5, 7, 5, 9, 5, 1, 0, 1, 0, 1), x4 …

8 r  correlation  hierarchical-clustering