Statistiken und Big Data

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Interpretation des Unterschieds zwischen lognormaler und Potenzgesetzverteilung (Netzgradverteilung)

Zunächst einmal bin ich kein Statistiker. Ich habe jedoch eine statistische Netzwerkanalyse für meine Promotion durchgeführt. Im Rahmen der Netzwerkanalyse habe ich eine CCDF (Complementary Cumulative Distribution Function) mit Netzwerkabschlüssen aufgezeichnet. Was ich fand, war, dass im Gegensatz zu herkömmlichen Netzwerkverteilungen (z. B. WWW) die Verteilung am besten durch eine …

22 curve-fitting networks lognormal power-law

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Warum geben lineare Regression und ANOVA unterschiedliche Werte an, wenn die Wechselwirkung zwischen Variablen berücksichtigt wird?

Ich habe versucht, Zeitreihendaten (ohne Replikate) mithilfe eines Regressionsmodells anzupassen. Die Daten sehen folgendermaßen aus: > xx.2 value time treat 1 8.788269 1 0 2 7.964719 6 0 3 8.204051 12 0 4 9.041368 24 0 5 8.181555 48 0 6 8.041419 96 0 7 7.992336 144 0 8 7.948658 …

22 r regression statistical-significance anova p-value

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Was könnte große Unterschiede im Korrelationskoeffizienten zwischen der Pearson- und der Spearman-Korrelation für einen bestimmten Datensatz verursachen?

Der Pearson-Koeffizient zwischen zwei Variablen ist ziemlich hoch (r = 0,65). Wenn ich aber die Variablenwerte ordne und eine Spearman-Korrelation durchführe, ist der cofficient-Wert viel niedriger (r = .30). Was ist die Interpretation davon?

22 correlation spearman-rho

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Unterstützung der Vektorregression für die Vorhersage multivariater Zeitreihen

Hat jemand versucht, Zeitreihen mithilfe der Support-Vektor-Regression vorherzusagen? Ich verstehe Support-Vektor-Maschinen und teilweise Support-Vektor-Regression, aber ich verstehe nicht, wie sie zum Modellieren von Zeitreihen, insbesondere multivariaten Zeitreihen, verwendet werden können. Ich habe versucht, ein paar Artikel zu lesen, aber sie sind zu hoch. Kann mir jemand erklären, wie sie funktionieren …

22 time-series machine-learning svm

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Von der „Stärke“ schwacher Lernender

Ich habe einige eng verwandte Fragen zu schwachen Lernenden im Ensemble-Lernen (z. B. Boosten). Das hört sich vielleicht dumm an, aber was sind die Vorteile von schwachen Lernenden gegenüber starken Lernenden? (zB warum nicht mit "starken" Lernmethoden aufladen?) Gibt es eine Art "optimale" Stärke für die schwachen Lernenden (z. B. …

22 machine-learning boosting ensemble

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Unterschiede zwischen der Verteilung des schweren Schwanzes und des fetten Schwanzes

Ich dachte schwerer Schwanz = fetter Schwanz, aber einige Artikel, die ich las, gaben mir das Gefühl, dass sie es nicht sind. Einer von ihnen sagt: Schwerer Schwanz bedeutet, dass die Verteilung für eine ganze Zahl j einen unendlichen j-ten Moment hat. Zusätzlich sind alle dfs in der Potdomäne der …

22 distributions

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Wie ist die Verteilung des Verhältnisses zweier Poisson-Zufallsvariablen?

Ich habe eine Frage zu Zufallsvariablen. Nehmen wir an , dass wir zwei Zufallsvariablen und Y . Nehmen wir an, X ist Poisson-verteilt mit Parameter λ 1 und Y ist Poisson-verteilt mit Parameter λ 2XXXYYYXXXλ1λ1\lambda_1YYYλ2λ2\lambda_2 . Wenn Sie die Fraktur aus erstellen und diese Variable als Zufallsvariable Z bezeichnen , …

22 random-variable poisson-distribution

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Gute Online-Ressource mit Tipps zur grafischen Zuordnung zwischen zwei numerischen Variablen unter verschiedenen Bedingungen

Kontext: Im Laufe der Zeit habe ich eine Reihe von Heuristiken zur effektiven Darstellung der Assoziation zwischen zwei numerischen Variablen entwickelt. Ich stelle mir vor, dass die meisten Leute, die mit Daten arbeiten, ähnliche Regeln haben würden. Beispiele für solche Regeln könnten sein: Wenn eine der Variablen positiv verzerrt ist, …

22 data-visualization correlation teaching rule-of-thumb scatterplot

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Warum geben die R-Funktionen 'princomp' und 'prcomp' unterschiedliche Eigenwerte an?

Sie können den Zehnkampf-Datensatz {FactoMineR} verwenden, um dies zu reproduzieren. Die Frage ist, warum sich die berechneten Eigenwerte von denen der Kovarianzmatrix unterscheiden. Hier sind die Eigenwerte mit princomp: > library(FactoMineR);data(decathlon) > pr <- princomp(decathlon[1:10], cor=F) > pr$sd^2 Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp.5 Comp.6 1.348073e+02 2.293556e+01 9.747263e+00 1.117215e+00 3.477705e-01 1.326819e-01 …

22 r pca

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Bester Ansatz für die Modellauswahl Bayesian oder Kreuzvalidierung?

Wenn ich versuche, zwischen verschiedenen Modellen oder der Anzahl von Merkmalen zu wählen, für die eine Vorhersage erforderlich ist, kann ich mir zwei Ansätze vorstellen. Teilen Sie die Daten in Trainings- und Testsätze auf. Besser noch, verwenden Sie Bootstrapping oder k-fach Kreuzvalidierung. Trainieren Sie jedes Mal am Trainingssatz und berechnen …

22 bayesian model-selection cross-validation feature-selection

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Wie kann man die Eigenschaften der Kovarianzmatrix sicherstellen, wenn man ein multivariates normales Modell mit maximaler Wahrscheinlichkeit anpasst?

Angenommen, ich habe das folgende Modell yi=f(xi,θ)+εiyi=f(xi,θ)+εiy_i=f(x_i,\theta)+\varepsilon_i Dabei ist , ein Vektor erklärender Variablen, die Parameter der nichtlinearen Funktion und , wobei natürlich Matrix.x i θ f ≤ i ≤ N ( 0 , ≤ ) ≤ K × Kyi∈RKyi∈RKy_i\in \mathbb{R}^Kxixix_iθθ\thetafffεi∼N(0,Σ)εi∼N(0,Σ)\varepsilon_i\sim N(0,\Sigma)ΣΣ\SigmaK×KK×KK\times K Das Ziel ist die übliche Schätzung von …

22 maximum-likelihood optimization covariance

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Erstellen eines Qualitätsindex aus mehreren Variablen, um die Rangfolge zu ermöglichen

Ich habe vier numerische Variablen. Alle von ihnen sind ein Maß für die Bodenqualität. Je höher die Variable, desto höher die Qualität. Der Bereich für alle von ihnen ist unterschiedlich: Var1 von 1 bis 10 Var2 von 1000 bis 2000 Var3 von 150 bis 300 Var4 von 0 bis 5 …

22 ranking valuation

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Vorschläge zur Verbesserung eines Wahrscheinlichkeits- und Statistik-Spickzettel

Kontext: Um die zentralen Elemente zu strukturieren, auf die ich in der Wahrscheinlichkeitstheorie und -statik gestoßen bin, habe ich ein Referenzdokument erstellt, das sich auf die mathematischen Grundlagen konzentriert ( hier verfügbar ). Durch die Weitergabe dieses Dokuments hoffe ich, Statistikstudenten eine umfassende Zusammenfassung des Kernmaterials zukommen zu lassen, das …

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Warum ist die Nullhypothese beim Testen von Hypothesen immer ein Punktwert und kein Bereich?

Dies hat etwas mit einer anderen Frage zu tun , die ich gestellt habe. Die Frage, die ich habe, ist, wenn ich Hypothesentests mache und wenn die alternative Hypothese ein Bereich ist, ist die Nullhypothese immer noch ein Punktwert. Wenn beispielsweise geprüft wird, ob ein Korrelationskoeffizient größer als 0,5 ist, …

22 hypothesis-testing

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Generative vs. diskriminative Modelle (im Bayes'schen Kontext)

Was sind die Unterschiede zwischen generativen und diskriminativen (diskriminanten) Modellen (im Kontext des Bayes'schen Lernens und der Inferenz)? und worum geht es bei Vorhersage, Entscheidungstheorie oder unbeaufsichtigtem Lernen?

22 bayesian predictive-models unsupervised-learning