Thống kê và dữ liệu lớn nonparametric

7

Cách chọn giữa thử nghiệm t hoặc thử nghiệm không tham số, ví dụ Wilcoxon trong các mẫu nhỏ

Một số giả thuyết có thể được kiểm tra bằng cách sử dụng t- test của Sinh viên (có thể sử dụng hiệu chỉnh của Welch cho các phương sai không bằng nhau trong trường hợp hai mẫu) hoặc bằng một bài kiểm tra không tham số như bài kiểm …

96 hypothesis-testing t-test nonparametric small-sample wilcoxon-mann-whitney

14

Tại sao số liệu thống kê mạnh mẽ (và kháng) thay thế các kỹ thuật cổ điển?

Khi giải quyết các vấn đề kinh doanh bằng cách sử dụng dữ liệu, thông thường có ít nhất một giả định chính rằng số liệu thống kê cổ điển dưới chân không hợp lệ. Hầu hết thời gian, không ai bận tâm để kiểm tra các giả định đó …

82 model-selection nonparametric outliers robust philosophical

5

Kendall Tau hay Spearman's rho?

Trong trường hợp nào người ta nên thích cái này hơn cái kia? Tôi tìm thấy một người tuyên bố một lợi thế cho Kendall, vì lý do sư phạm , còn có lý do nào khác không?

69 correlation nonparametric spearman-rho kendall-tau

15

Tại sao thống kê tham số bao giờ được ưa thích hơn so với không tham số?

Ai đó có thể giải thích cho tôi tại sao mọi người sẽ chọn một tham số qua phương pháp thống kê không theo tỷ lệ để kiểm tra giả thuyết hoặc phân tích hồi quy không? Trong tâm trí của tôi, nó giống như đi bè và chọn một …

60 regression hypothesis-testing mathematical-statistics estimation nonparametric

6

Thực hiện kiểm tra hoán vị nào trong R để sử dụng thay cho kiểm tra t (ghép và không ghép)?

Tôi có dữ liệu từ một thí nghiệm mà tôi đã phân tích bằng các bài kiểm tra t. Biến phụ thuộc là khoảng cách được chia tỷ lệ và dữ liệu không được ghép đôi (nghĩa là 2 nhóm) hoặc được ghép nối (nghĩa là bên trong chủ thể). …

56 r t-test nonparametric permutation-test

3

Giải thích dự đoán biến đổi và / hoặc phản hồi

Tôi tự hỏi nếu nó làm cho một sự khác biệt trong việc giải thích cho dù chỉ phụ thuộc, cả phụ thuộc và độc lập, hoặc chỉ các biến độc lập được chuyển đổi nhật ký. Hãy xem xét trường hợp log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Tôi …

46 regression data-transformation interpretation regression-coefficients logarithm r dataset stata hypothesis-testing contingency-tables hypothesis-testing statistical-significance standard-deviation unbiased-estimator t-distribution r functional-data-analysis maximum-likelihood bootstrap regression change-point regression sas hypothesis-testing bayesian randomness predictive-models nonparametric terminology parametric correlation effect-size loess mean pdf quantile-function bioinformatics regression terminology r-squared pdf maximum multivariate-analysis references data-visualization r pca r mixed-model lme4-nlme distributions probability bayesian prior anova chi-squared binomial generalized-linear-model anova repeated-measures t-test post-hoc clustering variance probability hypothesis-testing references binomial profile-likelihood self-study excel data-transformation skewness distributions statistical-significance econometrics spatial r regression anova spss linear-model

8

Có phải tất cả các mô hình đều vô dụng? Có bất kỳ mô hình chính xác nào có thể - hoặc hữu ích?

Câu hỏi này đã được tổ chức trong tâm trí của tôi trong hơn một tháng. Tạp chí Amstat News số tháng 2 năm 2015 có một bài viết của Giáo sư Berkeley Mark van der Laan mắng người ta sử dụng các mô hình không chính xác. Ông nói …

45 machine-learning maximum-likelihood modeling nonparametric parametric

3

Thử nghiệm giả thuyết Bootstrap so với hoán vị

Có một số kỹ thuật lấy mẫu phổ biến, thường được sử dụng trong thực tế, chẳng hạn như bootstrapping, kiểm tra hoán vị, jackknife, v.v. Có rất nhiều bài báo và sách thảo luận về các kỹ thuật này, ví dụ như Philip I Good (2010) Phép thử, Tham …

37 hypothesis-testing nonparametric bootstrap permutation-test

4

Mặt yếu của cây quyết định là gì?

Cây quyết định dường như là một phương pháp học máy rất dễ hiểu. Sau khi được tạo, nó có thể dễ dàng được kiểm tra bởi một con người, đó là một lợi thế lớn trong một số ứng dụng. Các mặt yếu thực tế của cây quyết định …

34 machine-learning nonparametric cart

2

Có một khoảng tin cậy không đối xứng đáng tin cậy cho giá trị trung bình của phân phối lệch?

Các bản phân phối rất sai lệch như log-normal không dẫn đến khoảng tin cậy bootstrap chính xác. Dưới đây là một ví dụ cho thấy vùng đuôi bên trái và bên phải cách xa 0,025 lý tưởng cho dù bạn thử phương pháp bootstrap nào trong R: require(boot) n …

30 confidence-interval nonparametric mean bootstrap median

1

Trực giác đằng sau các tương tác sản phẩm tenor trong GAM (gói MGCV trong R)

Các mô hình phụ gia tổng quát là những mô hình trong đó y=α+f1(x1)+f2(x2)+eiy=α+f1(x1)+f2(x2)+ei y = \alpha + f_1(x_1) + f_2(x_2) + e_i chẳng hạn. các chức năng là trơn tru, và được ước tính. Thông thường bởi splines bị phạt. MGCV là một gói trong R làm như vậy, …

30 r nonparametric interaction splines intuition

3

R: Rừng ngẫu nhiên ném NaN / Inf vào chức năng nước ngoài gọi lỗi Lỗi mặc dù không có dữ liệu NaN trong tập dữ liệu [đã đóng]

Tôi đang sử dụng dấu mũ để chạy một rừng ngẫu nhiên được xác thực chéo qua tập dữ liệu. Biến Y là một yếu tố. Không có NaN, Inf, hoặc NA trong tập dữ liệu của tôi. Tuy nhiên, khi chạy rừng ngẫu nhiên, tôi nhận được Error in …

29 r random-forest caret regression prediction fitting social-science poisson-distribution distributions characteristic-function bayesian prior regression normal-distribution interaction nonparametric skewness svm standard-deviation standard-error regression-coefficients igraph natural-language word2vec word-embeddings regression machine-learning sampling r regression machine-learning random-forest ensemble sampling unbiased-estimator proof estimators mse probability conditional-probability bayes anova missing-data neural-networks recommender-system r confidence-interval sample multiple-imputation r time-series forecasting mase

3

Một số ứng dụng minh họa của khả năng thực nghiệm là gì?

Tôi đã nghe nói về khả năng theo kinh nghiệm của Owen, nhưng cho đến gần đây, nó không được chú ý cho đến khi tôi bắt gặp nó trong một bài báo quan tâm ( Mengersen et al. 2012 ). Trong những nỗ lực của tôi để hiểu nó, …

28 bayesian maximum-likelihood nonparametric likelihood empirical-likelihood

3

Tại sao các mô hình quá trình Gaussian được gọi là không tham số?

Tôi la một chut Nhâm lân. Tại sao các quá trình Gaussian được gọi là mô hình không tham số? Họ giả định rằng các giá trị chức năng, hoặc một tập hợp con của chúng, có Gaussian trước với giá trị trung bình 0 và hàm hiệp phương sai …

26 nonparametric gaussian-process

2

Có đúng là các phương pháp Bayes không phù hợp?

Có đúng là các phương pháp Bayes không phù hợp? (Tôi đã thấy một số giấy tờ và hướng dẫn đưa ra yêu cầu này) Ví dụ: nếu chúng ta áp dụng Quy trình Gaussian cho MNIST (phân loại chữ số viết tay), nhưng chỉ hiển thị cho nó một …

25 bayesian nonparametric gaussian-process overfitting misspecification

Câu hỏi được gắn thẻ «nonparametric»