Statistiken und Big Data

Fragen und Antworten für Personen, die sich für Statistik, maschinelles Lernen, Datenanalyse, Data Mining und Datenvisualisierung interessieren

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Bayesianische Modellauswahl in PyMC3
Ich verwende PyMC3, um Bayes'sche Modelle für meine Daten auszuführen. Ich bin neu in der Bayes'schen Modellierung, aber laut einigen Blog-Posts , Wikipedia und QA von dieser Website scheint es ein gültiger Ansatz zu sein, den Bayes-Faktor und das BIC-Kriterium zu verwenden, um auswählen zu können, welches Modell meine Daten …
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Eine Brownsche Exkursion mit einer Brownschen Brücke simulieren?
Ich möchte einen Brownschen Exkursionsprozess simulieren (eine Brownsche Bewegung, die konditioniert ist, ist immer positiv, wenn 0<t<10<t<10 \lt t \lt 1 bis 000 bei t=1t=1t=1 ). Da ein Brownscher Exkursionsprozess eine Brownsche Brücke ist, die so konditioniert ist, dass sie immer positiv ist, hatte ich gehofft, die Bewegung einer Brownschen …
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Voreingenommener Bootstrap: Ist es in Ordnung, das CI um die beobachtete Statistik zu zentrieren?
Dies ähnelt Bootstrap: Die Schätzung liegt außerhalb des Konfidenzintervalls Ich habe einige Daten, die die Anzahl der Genotypen in einer Population darstellen. Ich möchte die genetische Vielfalt mithilfe des Shannon-Index abschätzen und mithilfe von Bootstrapping ein Konfidenzintervall generieren. Ich habe jedoch festgestellt, dass die Schätzung über Bootstrapping tendenziell extrem voreingenommen …
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Gesamt-p-Wert und paarweise p-Werte?
Ich habe ein allgemeines lineares Modell dessen Protokollwahrscheinlichkeit .y=β0+β1x1+β2x2+β3x3,y=β0+β1x1+β2x2+β3x3,y=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\beta_3x_3,LuLuL_u Jetzt möchte ich testen, ob die Koeffizienten gleich sind. Erstens Gesamttest : Die Log-Wahrscheinlichkeit des reduzierten Modells ist . Beim Likelihood-Ratio-Test ist das vollständige Modell mit signifikant besser als das reduzierte .y= β0+ β1⋅ ( x1+ x2+ x3)y=β0+β1⋅(x1+x2+x3)y=\beta_0+\beta_1\cdot(x_1+x_2+x_3)L.rL.rL_rp = 0,02p=0,02p=0.02 Als …
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Konvexität der Funktion von PDF und CDF der normalen Standard-Zufallsvariablen
Bitte beweisen Sie, dass Q.(x)=x2+ xϕ(x)Φ (x)Q(x)=x2+xϕ(x)Φ(x)Q\left(x\right)=x^{2}+x\frac{\phi\left(x\right)}{\Phi\left(x\right)} ist konvex∀ x > 0∀x>0\forall x>0 . Hier sindϕϕ\phiundΦΦ\mathbf{\Phi}das normale Standard-PDF bzw. CDF. SCHRITTE VERSUCHT 1) BERECHNUNGSMETHODE Ich habe die ausprobiert und habe eine Formel für das zweite Derivat, kann aber nicht zeigen, dass es positiv ist ∀ x > 0 . Bitte …
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Wie funktioniert die Rückausbreitung in einem siamesischen neuronalen Netzwerk?
Ich habe die Architektur des siamesischen neuronalen Netzwerks untersucht, die Yann LeCun und seine Kollegen 1994 zur Erkennung von Signaturen eingeführt haben ( „Signaturüberprüfung mit einem siamesischen neuronalen Netzwerk mit Zeitverzögerung“ .pdf , NIPS 1994). Ich habe die allgemeine Idee dieser Architektur verstanden, aber ich kann wirklich nicht verstehen, wie …
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Für welche Art von Merkmalsauswahl kann der Chi-Quadrat-Test verwendet werden?
Hier frage ich, was andere üblicherweise tun, um den Chi-Quadrat-Test für die Merkmalsauswahl für das Ergebnis beim überwachten Lernen zu verwenden. Wenn ich das richtig verstehe, testen sie die Unabhängigkeit zwischen jedem Merkmal und dem Ergebnis und vergleichen die p-Werte zwischen den Tests für jedes Merkmal? In http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson%27s_chi-squared_test , Der …
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Warum liefert die eingeschränkte maximale Wahrscheinlichkeit eine bessere (unvoreingenommene) Schätzung der Varianz?
Ich lese Doug Bates ' Theoriepapier über Rs lme4-Paket, um das Wesentliche gemischter Modelle besser zu verstehen, und bin auf ein faszinierendes Ergebnis gestoßen, das ich besser verstehen möchte, wenn es darum geht, die Varianz mithilfe der eingeschränkten maximalen Wahrscheinlichkeit (REML) zu schätzen . In Abschnitt 3.3 zum REML-Kriterium stellt …
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Optimales Binning in Bezug auf eine bestimmte Antwortvariable
Ich suche nach einer optimalen Binning-Methode (Diskretisierung) einer kontinuierlichen Variablen in Bezug auf eine gegebene Antwort- (Ziel-) Binärvariable und mit einer maximalen Anzahl von Intervallen als Parameter. Beispiel: Ich habe eine Reihe von Beobachtungen von Personen mit den Variablen "height" (fortlaufende Zahl) und "has_back_pains" (binär). Ich möchte die Höhe in …
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Freiheitsgrade von lmer bekommen
Ich habe ein lmer-Modell mit folgendem (wenn auch erfundener Output) ausgestattet: Random effects: Groups Name Std.Dev. day:sample (Intercept) 0.09 sample (Intercept) 0.42 Residual 0.023 Ich möchte wirklich ein Konfidenzintervall für jeden Effekt mit der folgenden Formel erstellen: ( n - 1 ) s2χ2α / 2 , n - 1, ( …
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Ableitung von Normal-Wishart posterior
Ich arbeite an der Ableitung eines Normal-Wishart-Posterior, stecke aber bei einem der Parameter fest (dem Posterior der Skalenmatrix, siehe unten). Nur für den Kontext und die Vollständigkeit, hier ist das Modell und der Rest der Ableitungen: xiμΛ∼N(μ,Λ)∼N(μ0,(κ0Λ)−1)∼W(υ0,W0)xi∼N(μ,Λ)μ∼N(μ0,(κ0Λ)−1)Λ∼W(υ0,W0)\begin{align} x_i &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Lambda})\\ \boldsymbol{\mu} &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu_0}, (\kappa_0 \boldsymbol{\Lambda})^{-1})\\ \boldsymbol{\Lambda} &\sim \mathcal{W}(\upsilon_0, \mathbf{W}_0) …
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