Statistiken und Big Data

Die Hilfeseite für Prisma enthält die folgenden Erläuterungen zur Berechnung der Vorhersagebänder für die nichtlineare Regression. Bitte entschuldigen Sie das lange Zitat, aber ich nicht dem zweiten Absatz (der erklärt, wie G|xG|xG|x definiert und berechnet wird). Jede Hilfe wäre sehr dankbar.dY/dPdY./dPdY/dP Die Berechnung der Konfidenz- und Vorhersagebänder ist ziemlich normal. …

15 nonlinear-regression  prediction-interval 

Ich habe einige triangulierte 3D-Netze. Die Statistiken für die Dreiecksbereiche sind: Min 0,000 Max 2341,141 Mittelwert 56,317 Std dev 98.720 Bedeutet es also etwas besonders Nützliches an der Standardabweichung oder deutet es darauf hin, dass es Fehler bei der Berechnung gibt, wenn die Zahlen wie oben dargestellt funktionieren? Die Gebiete …

15 distributions  mean  standard-deviation 

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 habe die Grafik wie folgt: R-Code für die Generierung ist: DF <- data.frame(date = as.Date(runif(100, 0, 800),origin="2005-01-01"), outcome = rbinom(100, …

15 r  data-visualization  ggplot2 

Angenommen, ich habe Proben aus zwei verschiedenen Populationen. Wenn ich messe, wie lange jedes Mitglied für eine Aufgabe benötigt, kann ich den Mittelwert und die Varianz jeder Population leicht abschätzen. Wenn ich jetzt eine zufällige Paarung mit einem Individuum aus jeder Population annehme, kann ich dann die Wahrscheinlichkeit abschätzen, dass …

15 probability  normal-distribution 

Ich habe eine vage Vorstellung davon, was eine Nachrichtenübermittlungsmethode ist: ein Algorithmus, der eine Annäherung an eine Verteilung durch iteratives Erstellen von Annäherungen jedes der Faktoren der Verteilung erstellt, die von allen Annäherungen aller anderen Faktoren abhängig sind. Ich glaube, dass beide Beispiele Variation Message Passing und Expectation Propagation sind …

15 distributions  bayesian  references  algorithms 

Wie kann ich binäre Zeitreihen erzeugen, so dass: Die durchschnittliche Wahrscheinlichkeit, 1 zu beobachten, ist angegeben (sagen wir 5%); Bedingte Wahrscheinlichkeit, 1 zum Zeitpunkt wenn der Wert bei (sagen wir 30%, wenn der Wert von war)?t - 1 t - 1tttt - 1t-1t-1t - 1t-1t-1

15 time-series  random-variable  simulation  random-generation 

Welche Vor- und Nachteile hat es, die Eigenschaften einer Verteilung algorithmisch (über Computersimulationen) im Vergleich zu mathematisch zu lernen? Es scheint, dass Computersimulationen eine alternative Lernmethode sein können, insbesondere für diejenigen neuen Schüler, die sich nicht stark in der Analysis fühlen. Es scheint auch, dass Codierungssimulationen ein früheres und intuitiveres …

15 distributions  algorithms  teaching 

Angenommen, ich habe ein einfaches Experiment mit 2 × 2 Faktoren, an dem ich eine ANOVA durchführen möchte. So zum Beispiel: d <- data.frame(a=factor(sample(c('a1','a2'), 100, rep=T)), b=factor(sample(c('b1','b2'), 100, rep=T))); d$y <- as.numeric(d$a)*rnorm(100, mean=.75, sd=1) + as.numeric(d$b)*rnorm(100, mean=1.2, sd=1) + as.numeric(d$a)*as.numeric(d$b)*rnorm(100, mean=.5, sd=1) + rnorm(100); In Ermangelung einer signifikanten Interaktion ist …

15 r  anova  contrasts 

In Genexpressionsstudien mit Microarrays müssen Intensitätsdaten normalisiert werden, damit Intensitäten zwischen Individuen und Genen verglichen werden können. Konzeptionell und algorithmisch funktioniert die "Quantil-Normalisierung" und wie würden Sie dies einem Nicht-Statistiker erklären?

15 genetics  normalization  microarray 

Ich versuche, die ' Dichte' -Funktion in R zu verwenden, um Kernel-Dichteschätzungen durchzuführen. Ich habe einige Schwierigkeiten, die Ergebnisse zu interpretieren und verschiedene Datensätze zu vergleichen, da die Fläche unter der Kurve nicht unbedingt 1 zu sein scheint. Für jede Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (pdf) müssen wir die Fläche . Ich gehe davon …

15 r  estimation  pdf  kernel-smoothing  auc 

Ich bin auf den Artikel von Hervé Abdi über generalisierte SVD gestoßen. Der Autor erwähnte: Die generalisierte SVD (GSVD) zerlegt eine rechteckige Matrix und berücksichtigt Einschränkungen, die den Zeilen und Spalten der Matrix auferlegt sind. Die GSVD liefert eine gewichtete verallgemeinerte Schätzung der kleinsten Quadrate einer gegebenen Matrix durch eine …

15 multivariate-analysis  svd 

Ich kenne mich mit Mixed-Effects-Modellen (MEM) aus, aber ein Kollege hat mich kürzlich gefragt, wie es sich mit latenten Wachstumsmodellen (LGM) vergleichen lässt. Ich habe ein bisschen gegoogelt, und es scheint, dass LGM eine Variante der Strukturgleichungsmodellierung ist, die auf Situationen angewendet wird, in denen innerhalb jeder Ebene mindestens ein …

15 mixed-model  panel-data 

Auswahl der Parametrisierung der Gammaverteilung durch das PDF Die Kullback-Leibler-Divergenz zwischen und ist gegeben durch [1] alsΓ(b,c)Γ(b,c)\Gamma(b,c)g(x;b,c)=1Γ(c)xc−1bce−x/bg(x;b,c)=1Γ(c)xc−1bce−x/bg(x;b,c) = \frac{1}{\Gamma(c)}\frac{x^{c-1}}{b^c}e^{-x/b}Γ(bq,cq)Γ(bq,cq)\Gamma(b_q,c_q)Γ(bp,cp)Γ(bp,cp)\Gamma(b_p,c_p) KLGa(bq,cq;bp,cp)=(cq−1)Ψ(cq)−logbq−cq−logΓ(cq)+logΓ(cp)+cplogbp−(cp−1)(Ψ(cq)+logbq)+bqcqbpKLGa(bq,cq;bp,cp)=(cq−1)Ψ(cq)−log⁡bq−cq−log⁡Γ(cq)+log⁡Γ(cp)+cplog⁡bp−(cp−1)(Ψ(cq)+log⁡bq)+bqcqbp\begin{align} KL_{Ga}(b_q,c_q;b_p,c_p) &= (c_q-1)\Psi(c_q) - \log b_q - c_q - \log\Gamma(c_q) + \log\Gamma(c_p)\\ &\qquad+ c_p\log b_p - (c_p-1)(\Psi(c_q) + \log b_q) + \frac{b_qc_q}{b_p} \end{align} Ich vermute, dass Ψ(x):=Γ′(x)/Γ(x)Ψ(x):=Γ′(x)/Γ(x)\Psi(x):= \Gamma'(x)/\Gamma(x) die Digamma-Funktion …

15 kullback-leibler  gamma-distribution  exponential-family 

Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie zum Thema passt für Kreuz Validated. Geschlossen vor 4 Jahren . Ich habe stündliche und tägliche Temperaturberichte für viele Stationen unter http://data.barrycarter.info/ Ich ermutige die …

15 dataset 

Gibt es irgendeinen Grund dafür, die Daten mit einer Quadratwurzel zu transformieren? Ich meine, was ich immer beobachte, ist, dass die R ^ 2 zunimmt. Aber das liegt wahrscheinlich nur an der Zentrierung der Daten! Jeder Gedanke wird geschätzt!

15 regression  data-transformation  variance-stabilizing