Statistiken und Big Data

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Warum wird die Grenzverteilung / Grenzwahrscheinlichkeit als „marginal“ bezeichnet?

Marginal bezieht sich im Allgemeinen auf etwas, das ein kleiner Effekt ist, etwas, das sich außerhalb eines größeren Systems befindet. Es neigt dazu, die Bedeutung dessen, was als "marginal" bezeichnet wird, zu verringern. Wie trifft dies auf die Wahrscheinlichkeit einer Teilmenge von Zufallsvariablen zu? Die Annahme, dass Wörter aufgrund ihrer …

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Rekursives Aktualisieren der MLE, wenn neue Beobachtungen eingehen

Allgemeine Frage Nehmen wir an, wir haben iid-Daten x1x1x_1 , x2x2x_2 , ... einströmen. Wir möchten die maximale Wahrscheinlichkeitsschätzung von \ boldsymbol {\ theta} rekursiv berechnen. . Das heißt, nachdem \ hat {\ boldsymbol {\ theta}} _ {n-1} = \ underset {\ boldsymbol {\ theta} \ in \ mathbb {R} …

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Sind Überdispersionstests in GLMs tatsächlich * nützlich *?

Das Phänomen der "Überdispersion" in einem GLM tritt immer dann auf, wenn wir ein Modell verwenden, das die Varianz der Antwortvariablen einschränkt, und die Daten eine größere Varianz aufweisen, als es die Modellbeschränkung zulässt. Dies tritt häufig bei der Modellierung von Zähldaten mit einem Poisson-GLM auf und kann durch bekannte …

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Welche Verteilung muss verwendet werden, um die Zeit vor dem Eintreffen eines Zuges zu modellieren?

Ich versuche, einige Daten zur Zugankunftszeit zu modellieren. Ich würde gerne eine Distribution verwenden, die festhält: "Je länger ich warte, desto wahrscheinlicher wird der Zug auftauchen" . Es scheint, dass eine solche Verteilung wie eine CDF aussehen sollte, sodass P (Zug zeigt sich | wartete 60 Minuten) in der Nähe …

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Was sind die Vorteile der linearen Regression gegenüber der quantilen Regression?

Das Modell der linearen Regression geht von einer Reihe von Annahmen aus, die die Quantilregression nicht zulässt. Wenn die Annahmen der linearen Regression erfüllt sind, ist meine Intuition (und einige sehr begrenzte Erfahrungen), dass die mediane Regression nahezu identische Ergebnisse wie die lineare Regression liefert. Welche Vorteile hat die lineare …

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Entspricht die Summe von zwei Entscheidungsbäumen einem einzelnen Entscheidungsbaum?

Angenommen , wir haben zwei Regressionsbäume (Baum A und B - Baum) , die Karteneingabe zur Ausgabe y ∈ R . Lassen y = f A ( x ) für Baum - A und f B ( x ) für Baum B. Jeder Baum binäre Splits verwendet, mit Hyperebenen wie …

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Stan versus Gelman-Rubin Definition

Ich habe die Stan-Dokumentation durchgesehen, die hier heruntergeladen werden kann . Besonders interessiert hat mich die Implementierung der Gelman-Rubin-Diagnostik. Das Originalpapier Gelman & Rubin (1992) definiert den potenziellen Skalenreduktionsfaktor (PSRF) wie folgt: Sei die te Markov-Kette, und es seien insgesamt unabhängige Ketten abgetastet. Sei der Mittelwert aus der ten Kette …

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Was sind einige wichtige Verwendungen der Zufallszahlengenerierung in der Rechenstatistik?

Wie und warum sind Zufallszahlengeneratoren (Random Number Generators, RNGs) in der Rechenstatistik wichtig? Ich verstehe, dass die Zufälligkeit bei der Auswahl von Stichproben für viele statistische Tests wichtig ist, um Verzerrungen in Bezug auf beide Hypothesen zu vermeiden. Gibt es jedoch andere Bereiche der Rechenstatistik, in denen Zufallszahlengeneratoren wichtig sind?

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Welche Art von Kurve (oder Modell) sollte ich an meine prozentualen Daten anpassen?

Ich versuche, eine Abbildung zu erstellen, die die Beziehung zwischen Viruskopien und Genomabdeckung (GCC) zeigt. So sehen meine Daten aus: Zuerst habe ich nur eine lineare Regression gezeichnet, aber meine Vorgesetzten sagten mir, dass dies nicht korrekt sei, und versuchten es mit einer Sigmoidalkurve. Also habe ich das mit geom_smooth …

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Wann ist es unangemessen, für eine Variable zu steuern?

Mir fällt mindestens ein naives Beispiel ein. Angenommen, ich möchte die Beziehung zwischen X und Z untersuchen. Ich vermute auch, dass Y Z beeinflusst, also steuere ich für Y. Wie sich jedoch herausstellt, verursacht X ohne mein Wissen Y und Y verursacht Z. Daher durch Steuern für Y "vertusche" ich …

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Verwendung von glm () als Ersatz für einen einfachen Chi-Quadrat-Test

Ich bin daran interessiert, die Nullhypothesen glm()in R zu ändern . Beispielsweise: x = rbinom(100, 1, .7) summary(glm(x ~ 1, family = "binomial")) testet die Hypothese, dass . Was ist, wenn ich die Null in = einen beliebigen Wert innerhalb von ändern möchte ? p = 0,5p=0,5p = 0.5pppglm() Ich …

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Warum ?

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Intuition zur Parameterschätzung in gemischten Modellen (Varianzparameter vs. bedingte Modi)

Ich habe viele Male gelesen, dass zufällige Effekte (BLUPs / bedingte Modi für beispielsweise Probanden) keine Parameter eines linearen Mischeffektmodells sind, sondern aus den geschätzten Varianz- / Kovarianzparametern abgeleitet werden können. ZB Reinhold Kliegl et al. (2011) Zustand: Zufällige Effekte sind die Abweichungen der Probanden von der mittleren RT und …

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Ist der Durchschnitt von positiv-definitiven Matrizen auch positiv-definitiv?

Ist der Durchschnitt mehrerer positiv-bestimmter Matrizen notwendigerweise positiv-bestimmter oder positiver halb-bestimmter? Der Durchschnitt ist elementweise Durchschnitt.

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Kann ich ein winziges Validierungsset verwenden?

Ich verstehe die Gründe für die Aufteilung der Daten in einen Test- und einen Validierungssatz. Ich verstehe auch, dass die Größe des Split von der Situation abhängen wird, aber im Allgemeinen von 50/50 bis 90/10 variieren wird. Ich habe eine RNN erstellt, um die Rechtschreibung zu korrigieren und mit einem …

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