Statistiken und Big Data

Fragen und Antworten für Personen, die sich für Statistik, maschinelles Lernen, Datenanalyse, Data Mining und Datenvisualisierung interessieren

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Wie lässt sich die Beziehung zwischen diskreten und kontinuierlichen Variablen am besten veranschaulichen?
Was ist der beste Weg, um eine Beziehung zwischen: kontinuierliche und diskrete Variable, zwei diskrete Variablen? Bisher habe ich Streudiagramme verwendet, um die Beziehung zwischen kontinuierlichen Variablen zu untersuchen. Bei diskreten Variablen werden die Datenpunkte jedoch in bestimmten Intervallen kumuliert. Somit könnte die Linie der besten Anpassung vorgespannt sein.
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Wie finde ich Werte, die nicht in statistischen Tabellen angegeben (interpoliert) sind?
Häufig verwenden die Benutzer Programme zum Abrufen von p-Werten, manchmal muss jedoch - aus welchen Gründen auch immer - ein kritischer Wert aus einer Reihe von Tabellen abgerufen werden. Wie erhalte ich bei einer statistischen Tabelle mit einer begrenzten Anzahl von Signifikanzniveaus und einer begrenzten Anzahl von Freiheitsgraden ungefähre kritische …
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Was ist der praktische Unterschied zwischen Zuordnungsregeln und Entscheidungsbäumen beim Data Mining?
Gibt es eine wirklich einfache Beschreibung der praktischen Unterschiede zwischen diesen beiden Techniken? Beide scheinen für überwachtes Lernen verwendet zu werden (obwohl Assoziationsregeln auch mit unbeaufsichtigtem Lernen umgehen können). Beide können zur Vorhersage verwendet werden Die beste Beschreibung, die ich gefunden habe, stammt aus dem Statsoft-Lehrbuch . Sie sagen, Assoziationsregeln …
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Effektivste Verwendung von Farbe in Hitze- / Konturkarten
Bei der Darstellung von Zeit-Frequenz-EEG-Befunden werden häufig Wärme- / Konturkarten verwendet. Das häufig gewählte (und von mir bevorzugte und verwendete) Farbschema ist das "Jet" -Farbschema (siehe z. B. Google-Bildsuche, Zeit-Frequenz-EEG ). Ich frage mich, ob es bessere Farbschemata für die Darstellung dieser Diagramme und / oder Richtlinien für die Darstellung …
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Kann lmer () Splines als zufällige Effekte verwenden?
Angenommen, wir arbeiten an einem Zufallseffektmodell einiger Zählungsdaten im Zeitverlauf und möchten einige Trends überprüfen. Normalerweise würden Sie etwas tun wie: lmer(counts ~ dependent_variable + (1+t+I(t^2)|ID), family="poisson") eine quadratische Form für einschließen t. Ist es möglich, ausgefeiltere Glättungstechniken wie einen LOESS-Glätter oder Splines zu verwenden, um diese Beziehung zu modellieren?
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Drei Formen eines „gemischten Modells“ interpretieren
Es gibt eine Unterscheidung, die mich mit gemischten Modellen auslöst, und ich frage mich, ob ich Klarheit darüber bekommen könnte. Nehmen wir an, Sie haben ein gemischtes Modell der Zähldaten. Es gibt eine Variable, von der Sie wissen, dass Sie sie als festen Effekt haben möchten (A) und eine andere …
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Wenn das Wahrscheinlichkeitsprinzip mit der Wahrscheinlichkeit eines Frequentisten kollidiert, verwerfen wir dann eines davon?
In einem kürzlich hier veröffentlichten Kommentar verwies ein Kommentator auf einen Blog von Larry Wasserman, der (ohne Quellenangabe) darauf hinwies, dass frequentistische Schlussfolgerungen mit dem Wahrscheinlichkeitsprinzip in Konflikt stehen. Das Wahrscheinlichkeitsprinzip besagt einfach, dass Experimente mit ähnlichen Wahrscheinlichkeitsfunktionen ähnliche Schlussfolgerungen liefern sollten. Zwei Teile zu dieser Frage: Welche Teile, der …
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