Statistiken und Big Data

3

Null-aufgeblasenes negatives Binomial-Mischeffekt-Modell in R

Gibt es ein solches Paket, das eine Null-Inflation-Modellschätzung für negative Binomial-Mixed-Effects in R vorsieht? Damit meine ich: Null-Inflation, bei der Sie das Binomialmodell für die Null-Inflation angeben können, wie in der Funktion zeroinfl im Paket pscl: zeroinfl (y ~ X | Z, dist = "negbin") wobei Z die Formel für …

17 r mixed-model count-data negative-binomial zero-inflation

3

Kontinuierliche abhängige Variable mit ordinaler unabhängiger Variable

Wie passe ich ein lineares Modell an, wenn eine stetige abhängige Variable y und unabhängige Variablen einschließlich einer Ordinalvariablen X 1 gegeben sind R? Gibt es Papiere zu diesem Modelltyp?

17 r regression lasso ordinal-data predictor

1

pdf des Produkts zweier unabhängiger Zufallsvariablen, Normal und Chi-Quadrat

Was ist das PDF des Produkts zweier unabhängiger Zufallsvariablen X und Y, wenn X und Y unabhängig sind? X ist normalverteilt und Y ist Chi-Quadrat-verteilt. Z = XY wenn eine Normalverteilung hat und hat Chi-Quadrat-Verteilung mit Freiheitsgrad wenn die Einheitsschrittfunktion ist.X ≤ N ( μ x , σ 2 x …

17 normal-distribution chi-squared random-variable

3

Wie mache ich eine Schätzung, wenn nur zusammenfassende Statistiken verfügbar sind?

Dies ist zum Teil durch die folgende Frage und die darauf folgende Diskussion motiviert . Angenommen, die iid-Probe wird beobachtet, . Das Ziel ist es, zu schätzen . Aber original probe ist nicht verfügbar. Was wir stattdessen haben, sind einige Statistiken der Stichprobe . Angenommen, ist fest. Wie schätzen wir …

17 estimation maximum-likelihood

2

Alternative zu Sieb- / Mosaikplots für Notfalltabellen

Ich bin einmal auf eine Art Plot für kategoriale Daten (dh Kontingenztabellen) im Internet gestoßen, die mir sehr gut gefallen hat, die ich aber nie wieder gefunden habe, und ich weiß nicht einmal, wie sie heißen. Es war im Wesentlichen wie ein Siebdiagramm, in dem die Zeilenhöhen und Spaltenbreiten relativ …

17 r data-visualization categorical-data

1

Sind robuste Methoden wirklich besser?

Ich habe zwei Gruppen von Probanden, A und B, jede mit einer Größe von ungefähr 400 und ungefähr 300 Prädiktoren. Mein Ziel ist es, ein Vorhersagemodell für eine binäre Antwortvariable zu erstellen. Mein Kunde möchte das Ergebnis der Anwendung des von A auf B erstellten Modells sehen. (In seinem Buch …

17 pca logistic predictive-models robust

2

Welche Beziehung besteht zwischen der Stichprobengröße und dem Einfluss von Prior auf den posterioren Bereich?

Wenn wir eine kleine Stichprobengröße haben, hat die vorherige Verteilung einen großen Einfluss auf die hintere Verteilung?

17 bayesian sample-size prior

3

Gratregression implementieren: Intelligentes Gitter für ?

Ich implementiere Ridge Regression in einem Python / C-Modul und bin auf dieses "kleine" Problem gestoßen. Die Idee ist, dass ich die effektiven Freiheitsgrade mehr oder weniger gleichmäßig verteilt abtasten möchte (wie die grafische Darstellung auf Seite 65 unter "Elemente des statistischen Lernens" ), dh Beispiel: wobei die Eigenwerte der …

17 ridge-regression

2

Frequentismus und Priors

Robby McKilliam sagt in einem Kommentar zu diesem Beitrag: Es sollte darauf hingewiesen werden, dass es aus Sicht der Frequentisten keinen Grund gibt, das Vorwissen nicht in das Modell zu integrieren. In diesem Sinne ist die frequentistische Ansicht einfacher, Sie haben nur ein Modell und einige Daten. Es ist nicht …

17 bayesian prior regularization frequentist

4

Wie würde man die Ergebnisse der subjektiven Rangfolge grafisch darstellen?

Ich suche nach einer Möglichkeit, subjektive Rankings zu visualisieren, unabhängig von meinen nicht-parametrischen Tests. Ich habe 12 Teilnehmer gebeten, 8 verschiedene Gegenstände nach unterschiedlichen subjektiven Kriterien zu bewerten (getrennte Bewertungen für jeden einzelnen). Für jede einzelne Rangfolge suche ich nach einer guten Möglichkeit, die übergeordneten Trends der Rangfolgen zu visualisieren. …

17 data-visualization nonparametric excel ranking

2

Kontingenztabellen: Welche Tests sind wann durchzuführen?

Ich würde gerne eine Erweiterung dieser Diskussion über die exakte Testdebatte zwischen dem alten Chi-Quadrat und Fisher sehen, um den Anwendungsbereich ein wenig zu erweitern. Es gibt viele Tests für Interaktionen in einer Kontingenztabelle, die ausreichen, um meinen Kopf zum Drehen zu bringen. Ich hoffe, eine Erklärung zu bekommen, welchen …

17 r chi-squared contingency-tables

2

Vereinfache die Summe der Kombinationen mit demselben n, allen möglichen Werten von k

Gibt es eine Möglichkeit, diese Gleichung zu vereinfachen? (81)+(82)+(83)+(84)+(85)+(86)+(87)+(88)(81)+(82)+(83)+(84)+(85)+(86)+(87)+(88)\dbinom{8}{1} + \dbinom{8}{2} + \dbinom{8}{3} + \dbinom{8}{4} + \dbinom{8}{5} + \dbinom{8}{6} + \dbinom{8}{7} + \dbinom{8}{8} Oder allgemeiner ∑k=1n(nk)∑k=1n(nk)\sum_{k=1}^{n}\dbinom{n}{k}

17 combinatorics

5

Ähnlichkeitsmaße zwischen Kurven?

Ich möchte das Ähnlichkeitsmaß zwischen zwei geordneten Punktmengen berechnen - die unter Benutzer im Vergleich zu den unter Lehrer : Die Punkte sind Kurven im 3D-Raum, aber ich dachte, dass sich das Problem vereinfacht, wenn ich sie wie im Bild in zwei Dimensionen zeichne. Wenn sich die Punkte überlappen, sollte …

17 multiple-comparisons similarities curves procrustes-analysis

6

Überprüfen Sie die memorylose Eigenschaft einer Markov-Kette

Ich vermute, dass eine Reihe von beobachteten Sequenzen eine Markov-Kette sind ... X=⎛⎝⎜⎜⎜⎜AB⋮BCA⋮CDA⋮ADC⋮DBA⋮AAD⋮BCA⋮E⎞⎠⎟⎟⎟⎟X=(ACDDBACBAACADA⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮BCADABE)X=\left(\begin{array}{c c c c c c c} A& C& D&D & B & A &C\\ B& A& A&C & A&D &A\\ \vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots\\ B& C& A&D & A & B & E\\ \end{array}\right) Wie kann ich jedoch überprüfen, ob …

17 markov-process

2

Wie macht man ein verallgemeinertes lineares Modell mit mehreren abhängigen Variablen in R?

Ich habe sechs abhängige Variablen (Zähldaten) und mehrere unabhängige Variablen. In einer MMR sieht das Skript folgendermaßen aus: my.model <- lm(cbind(DV1,DV2,DV3,DV4,DV5,DV6) ~ IV1 + IV2 + ... + IVn) Da meine Daten jedoch gezählt werden, möchte ich ein verallgemeinertes lineares Modell verwenden und habe Folgendes versucht: my.model <- glm(cbind(DV1,DV2,DV3,DV4,DV5,DV6) ~ …

17 r generalized-linear-model multiple-regression