Thống kê và dữ liệu lớn

1

Tôi có một bộ số được cho là đến từ phân phối Poisson. Bộ này cũng có một số ngoại lệ và do đó, ước tính khả năng tối đa bị ảnh hưởng xấu. Tôi nghe nói rằng các thủ tục ước tính mạnh mẽ có thể giúp đỡ trong …

8 r estimation poisson-distribution generalized-linear-model robust

1

Theo dõi các giả định được thực hiện bởi hàm ttest_ind () của SciPy

Tôi đang cố gắng viết mã Python của riêng mình để tính toán thống kê t và giá trị p cho các thử nghiệm t độc lập một và hai đuôi. Tôi có thể sử dụng xấp xỉ bình thường, nhưng hiện tại tôi đang cố gắng chỉ sử dụng …

8 statistical-significance t-test python

7

Phương pháp đo cường độ của mối quan hệ phi tuyến tính tùy ý giữa hai biến?

Có những phương pháp nào để đo lường sức mạnh của các mối quan hệ tùy ý, phi tuyến tính cao giữa hai biến được ghép nối? Theo phi tuyến tính cao, ý tôi là các mối quan hệ không thể được mô hình hóa một cách hợp lý hoặc …

8 time-series correlation

3

Hỗ trợ hồi quy véc tơ trên dữ liệu lệch / cao

Tôi đang sử dụng hồi quy vectơ hỗ trợ để mô hình hóa một số dữ liệu khá sai lệch (với mức độ tổn thương cao). Tôi đã thử mô hình hóa dữ liệu trực tiếp nhưng tôi nhận được dự đoán sai, tôi nghĩ chủ yếu là do phân …

8 machine-learning svm cross-validation predictive-models outliers

2

Sử dụng điểm số xu hướng trong một nghiên cứu kiểm soát trường hợp

Lý thuyết về điểm số xu hướng (PS) cho thấy rằng nó chỉ nên được sử dụng cho nghiên cứu đoàn hệ vì PS phù hợp với nhóm "được điều trị / tiếp xúc" với các nhóm "không được điều trị / không tiếp xúc". Tuy nhiên, các trường hợp …

8 epidemiology propensity-scores

1

Sự khác biệt chính giữa các phân tích Taxometric (ví dụ: phân tích MAXCOV, MAXEIG) và phân tích lớp tiềm ẩn là gì?

Nghiên cứu gần đây đã cố gắng xác định xem một số cấu trúc tâm lý nhất định là chiều hoặc phân loại gần đây (nghĩa là, bao gồm cả taxi hoặc các lớp). Ví dụ, các nhà nghiên cứu có thể quan tâm đến việc tìm hiểu xem có …

8 clustering latent-variable psychology latent-class model-based-clustering

2

Bootstrap và tích hợp số

Sự hiểu biết của tôi về cách tiếp cận bootstrap dựa trên khuôn khổ của Wasserman (gần như nguyên văn): Hãy là một thống kê ( X i là mẫu iid rút ra từ phân phối F ). Giả sử chúng ta muốn ước tính V F ( T n …

8 bootstrap computational-statistics

2

Đề nghị đọc để hiểu khi bootstrap sẽ thất bại?

Được biết, bootstrap có thể thất bại. Tôi đã đọc trong Phần 6 của Bickel và Freedman (1981) rằng bootstrap thất bại khi bạn muốn sử dụng nó để đánh giá MLE để ước tính tham số của phân phối thống nhất liên tục. Tôi đã đọc Secion 7.4 của …

8 bootstrap references

3

Sự khác biệt giữa G-test và t-test và nên được sử dụng cho thử nghiệm A / B?

Các G-Test là một cách để có được ước tính nhanh chóng của một phân phối bình chi, và được khuyến khích bởi tác giả của hướng dẫn thử nghiệm A / B nổi tiếng này . Công cụ này giả định phân phối bình thường và sử dụng sự …

8 confidence-interval ab-test

1

Một lựa chọn ưu tiên của trọng lượng lớp SVM

Tôi nhớ đã thấy / đọc ở đâu đó rằng đối với các SVM đa giác có dữ liệu không cân bằng, có một cách để xác định trọng số lớp từ dữ liệu huấn luyện (thay vì xác thực X). Có ai biết phương pháp này là gì hoặc …

8 machine-learning svm unbalanced-classes

1

Làm thế nào là

Tôi hoàn toàn mới đối với thống kê và đang nghiên cứu toán học đằng sau thử nghiệm phân tách (A / B và đa biến). Tôi đã học cách tính với dữ liệu thử nghiệm đã cho và tôi hiểu cách dịch điều này thành xác suất thông qua …

8 chi-squared p-value

2

Phân loại cơ sở để thúc đẩy

Các thuật toán tăng cường, chẳng hạn như AdaBoost , kết hợp nhiều phân loại 'yếu' để tạo thành một phân loại mạnh hơn. Mặc dù trong lý thuyết, việc tăng cường lý thuyết là có thể với bất kỳ phân loại cơ sở nào, nhưng trong thực tế, dường …

8 machine-learning boosting ensemble

1

Giải thích các hệ số cho hồi quy Poisson

Tôi không hiểu làm thế nào để giải thích hệ số từ hồi quy Poisson so với hệ số từ hồi quy OLS. Giả sử tôi có dữ liệu chuỗi thời gian, biến bên trái của tôi là số trò chơi giành được mỗi năm và biến bên phải chính …

8 poisson-distribution

5

Giới thiệu về bộ lọc Kalman

Sách giới thiệu tốt về bộ lọc Kalman là gì? Tôi thích rất nhiều ví dụ và kỹ thuật thực tế, và ít lý thuyết hơn.

8 references kalman-filter

2

Tỷ lệ thiếu và nhiều lần cắt cụt

Có giới hạn nào ít được chấp nhận nhất khi sử dụng nhiều lần cắt ngang (MI) không? Ví dụ: tôi có thể sử dụng MI nếu các giá trị bị thiếu trong một biến là 20% các trường hợp trong khi và các biến khác có các giá trị …

8 missing-data data-imputation