Statistiken und Big Data

Bei zwei Arrays x und y, die beide die Länge n haben, passe ich ein Modell y = a + b * x an und möchte ein 95% -Konfidenzintervall für die Steigung berechnen. Dies ist (b - delta, b + delta), wobei b in üblicher Weise und gefunden wird delta …

15 r  regression  bayesian  confidence-interval  frequentist 

Derzeit bewerte ich die Multikollinearität in meinen Datensätzen. Welche Schwellenwerte von VIF und Zustandsindex unter / über deuten auf ein Problem hin? VIF: Ich habe gehört, dass VIF ein Problem ist.≥ 10≥10\geq 10 Nach dem Entfernen von zwei Problemvariablen beträgt VIF für jede Variable . Müssen die Variablen weiter behandelt …

15 multiple-regression  linear-model  multicollinearity  vif 

In "The Elements of Statistical Learning" (2. Aufl.), S. 63, geben die Autoren die folgenden zwei Formulierungen des Gratregressionsproblems an: β^ridge=argminβ{∑i=1N(yi−β0−∑j=1pxijβj)2+λ∑j=1pβ2j}β^ridge=argminβ{∑i=1N(yi−β0−∑j=1pxijβj)2+λ∑j=1pβj2} \hat{\beta}^{ridge} = \underset{\beta}{\operatorname{argmin}} \left\{ \sum_{i=1}^N(y_i-\beta_0-\sum_{j=1}^p x_{ij} \beta_j)^2 + \lambda \sum_{j=1}^p \beta_j^2 \right\} und β^ridge=argminβ∑i=1N(yi−β0−∑j=1pxijβj)2, subject to ∑j=1pβ2j≤t.β^ridge=argminβ∑i=1N(yi−β0−∑j=1pxijβj)2, subject to ∑j=1pβj2≤t. \hat{\beta}^{ridge} = \underset{\beta}{\operatorname{argmin}} \sum_{i=1}^N(y_i-\beta_0-\sum_{j=1}^p x_{ij} \beta_j)^2 \text{, subject to …

15 ridge-regression 

Ich benutze GNU R auf einem Ubuntu-Lucid-PC mit 4 CPUs. Um alle 4 CPUs nutzen zu können, habe ich das Paket "r-cran-multicore" installiert. Da das Handbuch des Pakets keine praktischen Beispiele enthält, die ich verstehe, benötige ich Ratschläge zur Optimierung meines Skripts, um alle 4 CPUs nutzen zu können. Mein …

15 r 

MCMC-Algorithmen wie Metropolis-Hastings- und Gibbs-Sampling sind Methoden zum Sampling aus den gemeinsamen posterioren Verteilungen. Ich denke, ich verstehe und kann Metropolen-Hasting ziemlich einfach implementieren - Sie wählen einfach irgendwie Startpunkte aus und gehen den Parameterraum nach dem Zufallsprinzip entlang, wobei Sie sich an der hinteren Dichte und der Vorschlagsdichte orientieren. …

15 bayesian  mcmc  gibbs 

Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 3 Monaten . Beim Plotten eines Boxplots mit Python Matplotblib sind die Linien auf halber Höhe des Plots …

15 data-visualization  python  matplotlib  boxplot 

Ich habe diese Frage auf der Matemathics Stack Exchange-Website gestellt und es wurde empfohlen, sie hier zu stellen. Ich arbeite an einem Hobbyprojekt und benötige Hilfe bei folgendem Problem. Ein bisschen Kontext Angenommen, es gibt eine Sammlung von Artikeln mit einer Beschreibung der Funktionen und einem Preis. Stellen Sie sich …

15 regression  forecasting  econometrics 

Beim Programmieren in R habe ich das Multicore- Paket einige Male verwendet. Ich habe jedoch noch nie eine Aussage darüber gesehen, wie es mit Zufallszahlen umgeht. Wenn ich openMP mit C verwende, achte ich darauf, ein korrektes paralleles RNG zu verwenden, aber mit R gehe ich davon aus, dass etwas …

15 r  random-generation  parallel-computing  multicore 

Kontext: Ich habe eine Gruppe von Websites, auf denen ich die Anzahl der Besuche täglich aufzeichne: W0 = { 30, 34, 28, 30, 16, 13, 8, 4, 0, 5, 2, 2, 1, 2, .. } W1 = { 1, 3, 21, 12, 10, 20, 15, 43, 22, 25, .. } …

15 time-series  forecasting 

Angenommen, man hat eine Zeitreihe, aus der man verschiedene Messungen wie Periode, Maximum, Minimum, Durchschnitt usw. durchführen und daraus eine Modell-Sinuswelle mit denselben Attributen erstellen kann. Gibt es statistische Ansätze, die man quantifizieren könnte? Wie genau stimmen die tatsächlichen Daten mit dem angenommenen Modell überein? Die Anzahl der Datenpunkte in …

15 time-series  classification 

Ein (nicht-statistischer) Kollege stößt in Artikeln, die er für medizinische Fachzeitschriften rezensiert, auf Metaanalysen und sucht nach einer guten Einführungsbehandlung, damit er sich weiterbilden kann. Irgendwelche Empfehlungen? Favoriten? Bücher, Monographien, nichttechnische Übersichtsartikel wären in Ordnung. (Ja, er kennt den Wikipedia-Eintrag und andere Dinge, die über eine Google-Suche leicht zugänglich sind, …

15 modeling  meta-analysis 

Mir ist nicht klar, wie man die Kointegration mit unregelmäßigen Zeitreihen berechnet (idealerweise mit dem Johansen-Test mit VECM). Mein erster Gedanke wäre, die Reihen zu regulieren und fehlende Werte zu interpolieren, obwohl dies die Schätzung beeinflussen könnte. Gibt es Literatur zu diesem Thema?

15 time-series  cointegration  unevenly-spaced-time-series 

Ich weiß, dass die meisten von Ihnen wahrscheinlich der Meinung sind, dass Google Docs immer noch ein primitives Tool ist. Es ist kein Matlab oder R und nicht einmal Excel. Ich bin jedoch verblüfft über die Leistungsfähigkeit dieser webbasierten Software, die nur die Bedienungsmöglichkeiten eines Browsers nutzt (und mit vielen …

15 software  computational-statistics 

Obwohl ich als Ingenieur ausgebildet wurde, interessiere ich mich immer mehr für Data Mining. Im Moment versuche ich, das Feld weiter zu untersuchen. Insbesondere möchte ich die verschiedenen Kategorien von Softwaretools verstehen, die existieren und welche Tools in jeder Kategorie bemerkenswert sind und warum. (Beachten Sie, dass ich nicht die …

15 data-mining 

Ich habe ein Experiment, das ich hier zu abstrahieren versuchen werde. Stellen Sie sich vor, ich werfe drei weiße Steine ​​vor Sie und bitte Sie, ein Urteil über ihre Position zu fällen. Ich nehme eine Vielzahl von Eigenschaften der Steine ​​und Ihre Reaktion auf. Ich mache das über eine Reihe …

15 r  mixed-model  model-selection