Statistiken und Big Data

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Wie wählt man Zufalls- und Festeffektstruktur in linearen gemischten Modellen?

Betrachten Sie die folgenden Daten aus einer wechselseitigen Betrachtung innerhalb des Probandendesigns: df <- "http://personality-project.org/r/datasets/R.appendix4.data" df <- read.table(df,header=T) head(df) Observation Subject Task Valence Recall 1 1 Jim Free Neg 8 2 2 Jim Free Neu 9 3 3 Jim Free Pos 5 4 4 Jim Cued Neg 7 5 5 …

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Wie interpretiere ich PCA für Zeitreihendaten?

Ich versuche, die Verwendung von PCA in einem kürzlich erschienenen Zeitschriftenartikel mit dem Titel "Mapping brain activity at scale with cluster computing" von Freeman et al., 2014 (kostenloses PDF auf der Laborwebsite verfügbar ) zu verstehen . Sie verwenden PCA für Zeitreihendaten und verwenden die PCA-Gewichte, um eine Karte des …

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Verallgemeinerte additive Modelle - wer erforscht sie neben Simon Wood?

Ich benutze immer mehr GAMs. Wenn ich Referenzen für ihre verschiedenen Komponenten gebe (Auswahl der Glättungsparameter, verschiedene Spline-Basen, p-Werte von Glättungsbegriffen), stammen sie alle von einem Forscher - Simon Wood von der Universität Bath in England. Er ist auch der Betreuer von mgcvin R, das sein gesamtes Werk umsetzt. mgcvist …

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Berechnung des Standardfehlers nach einer Log-Transformation

Betrachten Sie eine zufällige Menge von Zahlen, die normalerweise verteilt sind: x <- rnorm(n=1000, mean=10) Wir möchten den Mittelwert und den Standardfehler des Mittelwerts kennen, also machen wir Folgendes: se <- function(x) { sd(x)/sqrt(length(x)) } mean(x) # something near 10.0 units se(x) # something near 0.03 units Groß! Nehmen wir …

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Was bedeutet der Name "Logistische Regression"?

Von hier aus überprüfe ich eine Implementierung von Logistic Regression . Nachdem ich diesen Artikel gelesen habe, scheint es wichtig zu sein, die besten Koeffizienten für die Bestimmung der Sigmoidfunktion zu finden. Ich frage mich nur, warum diese Methode "Logistische Regression" heißt. Hängt es mit der logarithmischen Funktion zusammen? Vielleicht …

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Vergleich nicht verschachtelter Modelle mit AIC

Sagen wir, wir müssen GLMMs mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) Diese Modelle sind nicht im üblichen Sinne verschachtelt: a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) b …

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Kann der Mittelwert plus eine Standardabweichung den Maximalwert überschreiten?

Ich habe einen Mittelwert von 74,10 und eine Standardabweichung von 33,44 für eine Stichprobe mit einem Minimum von 0 und einem Maximum von 94,33. Mein Professor fragt mich, wie plus eine Standardabweichung das Maximum überschreiten kann. Ich habe ihr viele Beispiele gezeigt, aber sie versteht es nicht. Ich brauche einen …

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Wie kann ich der Position von geom_point in ggplot2 ausweichen?

Verschlossen . Diese Frage und ihre Antworten sind gesperrt, da die Frage nicht zum Thema gehört, aber von historischer Bedeutung ist. Derzeit werden keine neuen Antworten oder Interaktionen akzeptiert. Ich verwende ggplot2 in R, um Diagramme wie die folgenden zu erstellen: Die Fehlerbalken überlappen sich und sehen sehr unordentlich aus. …

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Gutes Datenbeispiel für Kovariaten, die von Behandlungen betroffen sind

Ich habe mir viele R-Datensätze, Postings in DASL und anderswo angesehen und finde nicht sehr viele gute Beispiele für interessante Datensätze, die die Analyse der Kovarianz für experimentelle Daten veranschaulichen. Es gibt zahlreiche "Spielzeug" -Datensätze mit erfundenen Daten in statistischen Lehrbüchern. Ich hätte gerne ein Beispiel, wo: Die Daten sind …

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Wie man den Satz von Bayes auf die Suche nach einem auf See verlorenen Fischer anwendet

Der Artikel The Odds, Continuually Updated erwähnt die Geschichte eines Fischers auf Long Island, der buchstäblich Bayesian Statistics sein Leben verdankt. Hier ist die kurze Version: Mitten in der Nacht sitzen zwei Fischer auf einem Boot. Während einer schläft, fällt der andere in den Ozean. Das Boot fährt die ganze …

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Wenn die Daten vor PCA nicht normalisiert werden, wird das Varianzverhältnis besser erklärt

Ich normalisierte meinen Datensatz und führte dann eine 3-Komponenten-PCA durch, um kleine erklärte Varianzverhältnisse ([0,50, 0,1, 0,05]) zu erhalten. Wenn ich meinen Datensatz nicht normalisierte, sondern aufhellte und dann eine 3-Komponenten-PCA durchführte, erhielt ich hohe erklärte Varianzverhältnisse ([0,86, 0,06, 0,01]). Da ich so viele Daten wie möglich in 3 Komponenten …

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Hat Differentialgeometrie etwas mit Statistik zu tun?

Ich mache einen Master in Statistik und mir wird geraten, Differentialgeometrie zu lernen. Ich würde mich über statistische Anwendungen für die Differentialgeometrie sehr freuen, da dies mich motivieren würde. Kennt jemand Anwendungen für Differentialgeometrie in der Statistik?

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Konstruktion eines diskreten Wohnmobils mit allen Rationen in als Unterstützung

Dies ist die konstruktivistische Fortsetzung dieser Frage . Wenn wir keine diskrete einheitliche Zufallsvariable haben können, die alle Rationen im Intervall als Unterstützung hat , dann ist die nächstbeste Sache: [0,1][0,1][0,1] Konstruieren Sie eine Zufallsvariable , die diese Unterstützung hat, , und die einer gewissen Verteilung folgt . Und der …

19 distributions mathematical-statistics

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Ist ein gewichtetes

Ich habe ein robustes lineares Modell Rmit MM-Gewichten unter Verwendung des rlm()im MASS-Paket enthaltenen Modells geschätzt . `R`` liefert keinen Wert für das Modell, aber ich hätte gerne einen, wenn es sich um eine aussagekräftige Größe handelt. Ich bin auch daran interessiert zu wissen, ob es eine Bedeutung hat, einen …

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Berechnen und zeichnen Sie die LDA-Entscheidungsgrenze

Ich habe eine grafische Darstellung der linearen Diskriminanzanalyse (LDA) mit Entscheidungsgrenzen aus den Elementen des statistischen Lernens gesehen : Ich verstehe, dass Daten auf einen unterdimensionalen Unterraum projiziert werden. Ich möchte jedoch wissen, wie wir die Entscheidungsgrenzen in der ursprünglichen Dimension erhalten, so dass ich die Entscheidungsgrenzen auf einen unterdimensionalen …

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