Statistiken und Big Data

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Wie interpretiere ich diesen angepassten vs Residuen Plot?

Ich verstehe Heteroskedastizität nicht wirklich. Ich würde gerne wissen, ob mein Modell für diese Handlung geeignet ist oder nicht.

17 r regression residuals heteroscedasticity independence

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Welche Beziehung besteht zwischen

Ich habe mich gefragt, ob es eine Beziehung zwischen und einem F-Test gibt.R2R2R^2 Normalerweise ist und misst die Stärke von lineare Beziehung in der Regression.R2= ∑ ( Y^t- Y¯)2/ T- 1∑ ( Yt- Y¯)2/ T- 1R2=∑(Y.^t-Y.¯)2/T-1∑(Y.t-Y.¯)2/T-1R^2=\frac {\sum (\hat Y_t - \bar Y)^2 / T-1} {\sum( Y_t - \bar Y)^2 / …

17 regression hypothesis-testing least-squares goodness-of-fit

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Wie soll ich mental mit Borels Paradox umgehen?

Ich fühle mich ein bisschen unwohl, wie ich mich mental mit Borels Paradox und anderen damit verbundenen "Paradoxen" befasst habe, die mit bedingten Wahrscheinlichkeiten zu tun haben. Für diejenigen, die dies lesen und nicht damit vertraut sind, siehe diesen Link . Meine mentale Reaktion bestand bisher hauptsächlich darin, es zu …

17 probability conditional-probability conditional-expectation

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Visuelles Plotten von mehrdimensionalen Clusterdaten

Ich habe einen Datensatz mit 16 Variablen und möchte nach der Gruppierung nach km die beiden Gruppen zeichnen. Welche Diagramme schlagen Sie vor, um die beiden Cluster visuell darzustellen?

17 data-visualization clustering k-means

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Wie ist die Beziehung zwischen R-Quadrat und p-Wert in einer Regression?

tl; dr - Bedeutet ein höheres R-Quadrat für die OLS-Regression auch einen höheren P-Wert? Speziell für eine einzelne erklärende Variable (Y = a + bX + e), wäre aber auch interessiert, für n mehrere erklärende Variablen (Y = a + b1X + ... bnX + e) Bescheid zu wissen. Kontext …

17 regression modeling p-value r-squared

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Anpassung der t-Verteilung in R: Skalierungsparameter

Wie passe ich die Parameter einer t-Verteilung an, dh die Parameter, die dem Mittelwert und der Standardabweichung einer Normalverteilung entsprechen? Ich nehme an, sie heißen 'Mittelwert' und 'Skalierung / Freiheitsgrade' für eine t-Verteilung. Der folgende Code führt häufig zu Fehlern bei der Optimierung. library(MASS) fitdistr(x, "t") Muss ich x zuerst …

17 r distributions maximum-likelihood fitting robust

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Verbindung zwischen Momenterzeugungsfunktion und charakteristischer Funktion

Ich versuche den Zusammenhang zwischen der momenterzeugenden Funktion und der charakteristischen Funktion zu verstehen. Die Momenterzeugungsfunktion ist definiert als: MX(t)=E(exp(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n!MX(t)=E(exp⁡(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n! M_X(t) = E(\exp(tX)) = 1 + \frac{t E(X)}{1} + \frac{t^2 E(X^2)}{2!} + \dots + \frac{t^n E(X^n)}{n!} Unter Verwendung der von Kann ich alle Momente der Verteilung für die Zufallsvariable finden …

17 probability moments mgf method-of-moments characteristic-function

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Wie ist die Ausgabe von predict.coxph zu interpretieren?

Nach dem Anpassen eines Steuermodells ist es möglich, Vorhersagen zu treffen und das relative Risiko neuer Daten abzurufen. Was ich nicht verstehe, ist, wie das relative Risiko für eine Person berechnet wird und in Bezug auf was es sich handelt (dh den Durchschnitt der Bevölkerung)? Irgendwelche Empfehlungen für Ressourcen zum …

17 predictive-models relative-risk cox-model

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Warum ist mein R-Quadrat so niedrig, wenn meine t-Statistiken so groß sind?

Ich habe eine Regression mit 4 Variablen durchgeführt, und alle sind sehr statistisch signifikant, mit T-Werten ≈ 7 , 9 , 26≈7,9,26\approx 7,9,26 und 313131 (ich sage ≈≈\approx weil es irrelevant zu sein scheint, die Dezimalstellen einzubeziehen), die sehr hoch und eindeutig signifikant sind. Aber dann ist der R2R2R^2 nur …

17 regression hypothesis-testing econometrics

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Negativer Koeffizient in der geordneten logistischen Regression

Angenommen, wir haben die ordinale Antwort und eine Menge von Variablen , die wir denken werde erklären . Wir führen dann eine geordnete logistische Regression von (Entwurfsmatrix) auf (Antwort) durch.X : = [ x 1 , x 2 , x 3 ] y X yy: { Schlecht, Neutral, Gut } …

17 logit odds-ratio ordered-logit

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Wie funktioniert der Standardfehler?

Ich habe mich in letzter Zeit mit der Funktionsweise des Standardfehlers befasst und war nicht in der Lage zu verstehen, wie er funktioniert. Mein Verständnis des Standardfehlers ist, dass es sich um die Standardabweichung der Verteilung der Stichprobenmittel handelt. Meine Fragen sind: • Woher wissen wir, dass der Standardfehler die …

17 standard-error

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Wie hängt die Interpolation mit dem Konzept der Regression zusammen?

Erklären Sie kurz, was mit Interpolation gemeint ist. Inwiefern hängt das mit dem Konzept der Regression zusammen? Interpolation ist die Kunst des Lesens zwischen den Zeilen einer Tabelle, und in der Elementarmathematik bezeichnet der Begriff gewöhnlich den Prozess des Berechnens der Zwischenwerte einer Funktion aus einer Menge gegebener oder tabellarischer …

17 regression self-study interpolation

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Visualisierung einer Spline-Basis

Lehrbücher enthalten in der Regel schöne Beispieldiagramme der Basis für einheitliche Splines, wenn sie das Thema erläutern. So etwas wie eine Reihe kleiner Dreiecke für einen linearen Spline oder eine Reihe kleiner Höcker für einen kubischen Spline. Dies ist ein typisches Beispiel: http://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63033/HTML/default/viewer.htm#statug_introcom_a0000000525.htm Ich frage mich, ob es eine einfache …

17 data-visualization splines

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Wie wählt man in einem geplanten Experiment zwischen ANOVA und ANCOVA?

Ich führe ein Experiment durch, das Folgendes beinhaltet: DV: Scheibenverbrauch (kontinuierlich oder kategorisch) IV: Gesunde Nachricht, ungesunde Nachricht, keine Nachricht (Kontrolle) (3 Gruppen, denen zufällig Personen zugewiesen werden - kategorisch) Dies ist eine manipulierte Nachricht über die Gesundheit des Slice. Die folgenden IVs können als individuelle Differenzvariablen betrachtet werden: Impulsivität …

17 anova multiple-regression continuous-data ancova

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Warum nehmen wir an, dass der Fehler normal verteilt ist?

Ich frage mich, warum wir bei der Modellierung des Fehlers die Gaußsche Annahme verwenden. In Stanfords ML-Kurs beschreibt Prof. Ng es im Wesentlichen auf zwei Arten: Es ist mathematisch günstig. (Es hängt mit der Anpassung der kleinsten Quadrate zusammen und ist mit Pseudoinverse leicht zu lösen.) Aufgrund des zentralen Grenzwertsatzes …

17 regression normality-assumption pac-learning