Statistiken und Big Data

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Wahrscheinlichkeit, dass eine kontinuierliche Zufallsvariable einen festen Punkt annimmt

Ich bin in einer einführenden Statistikklasse, in der die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion für kontinuierliche Zufallsvariablen definiert wurde als P{X∈B}=∫Bf(x)dxP{X∈B}=∫Bf(x)dxP\left\{X\in B\right\}=\int_B f\left(x\right)dx . Ich verstehe, dass das Integral von ∫aaf(x)dx=0∫aaf(x)dx=0\int\limits_a^af(x)dx=0aber ich kann dies nicht mit meiner Intuition einer kontinuierlichen Zufallsvariablen korrigieren. Angenommen, X ist die Zufallsvariable, die der Anzahl der Minuten ab dem …

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Verallgemeinerte lineare gemischte Modelle: Diagnose

Ich habe eine zufällige logistische Intercept-Regression (aufgrund wiederholter Messungen) und möchte einige Diagnosen durchführen, insbesondere in Bezug auf Ausreißer und einflussreiche Beobachtungen. Ich habe mir die Residuen angesehen, um festzustellen, ob es Beobachtungen gibt, die auffallen. Ich würde mir aber auch gerne etwas wie Cooks Distanz oder DFFITS ansehen. Hosmer …

11 mixed-model outliers glmm cooks-distance

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Ist die Randomisierung bei kleinen Stichproben zuverlässig?

Jerome Cornfield hat geschrieben: Eine der schönsten Früchte der Fischerrevolution war die Idee der Randomisierung, und Statistiker, die sich in wenigen anderen Dingen einig sind, haben sich zumindest darauf geeinigt. Trotz dieser Vereinbarung und trotz der weit verbreiteten Verwendung randomisierter Zuordnungsverfahren in klinischen und anderen Formen des Experimentierens ist sein …

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Die Ridge-Regression führt bei der Verwendung von lm.ridge und glmnet zu unterschiedlichen Ergebnissen

Ich habe einige Daten angewendet, um die beste Variablenlösung des Regressionsmodells unter Verwendung der Gratregression in R zu finden. Ich habe lm.ridgeund glmnet(wann alpha=0) verwendet, aber die Ergebnisse sind sehr unterschiedlich, insbesondere wenn lambda=0. Es wird angenommen, dass beide Parameterschätzer die gleichen Werte haben. Also, was ist das Problem hier? …

11 r regression ridge-regression glmnet

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Artikel zur Durchführung von Hypothesentests basierend auf dem Ergebnis eines anderen Tests

Es ist bekannt, dass es problematisch ist, einen statistischen Test basierend auf dem Ergebnis eines anderen statistischen Tests zu wählen, da die p-Werte schwer bis unmöglich zu interpretieren sind (z. B. Auswahl eines statistischen Tests basierend auf dem Ergebnis eines anderen (z. B. Normalität) ). . Dies ist jedoch in …

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Schätzen der Steigung des geraden Teils einer Sigmoidkurve

Ich habe diese Aufgabe erhalten und war ratlos. Ein Kollege hat mich gebeten, die und x l o w e r der folgenden Tabelle zu schätzen :xu p p e rxupperx_{upper}xl o w e rxlÖwerx_{lower} Die Kurve ist tatsächlich eine kumulative Verteilung, und x ist eine Art von Messungen. Er …

11 estimation pdf curve-fitting logistic-curve

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Vorhersageintervall = glaubwürdiges Intervall?

Ich frage mich, ob Vorhersageintervall und glaubwürdiges Intervall dasselbe bewerten. ( 1 - α ) %(1- -α)%.(1-\alpha)\% Y.= a + b . X. Y.=ein+b.X.\ Y = a + b.X X.X.X

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Hyperprior-Dichte für hierarchisches Gamma-Poisson-Modell

In einem hierarchischen Datenmodell yyy in dem y∼Poisson(λ)y∼Poisson(λ)y \sim \textrm{Poisson}(\lambda) λ∼Gamma(α,β)λ∼Gamma(α,β)\lambda \sim \textrm{Gamma}(\alpha, \beta) , scheint es in der Praxis typisch zu sein, Werte ( α,β)α,β)\alpha, \beta) so zu dass der Mittelwert und die Varianz von Die Gammaverteilung stimmt ungefähr mit dem Mittelwert und der Varianz der Daten überein yyy(z. …

11 poisson-distribution gamma-distribution hierarchical-bayesian hyperparameter

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Grundlegendes zur Ausgabe eines in R ausgeführten Bootstraps (tsboot, MannKendall)

Ich habe eine Frage zur Interpretation des tsboot-Aufrufs in R. Ich habe die Dokumentation sowohl des Kendall- als auch des Boot-Pakets überprüft, bin aber nicht schlauer als zuvor. Wenn ich einen Bootstrap ausführe, z. B. anhand des Beispiels im Kendall-Paket, wobei die Teststatistik Kendalls Tau ist: library(Kendall) # Annual precipitation …

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Wie funktioniert die „schrittweise Regression“?

Ich habe den folgenden R-Code verwendet, um ein Probit-Modell anzupassen: p1 <- glm(natijeh ~ ., family=binomial(probit), data=data1) stepwise(p1, direction='backward/forward', criterion='BIC') Ich will wissen , was macht stepwiseund backward/forwardgenau das tun , und wie die Variablen wählen?

11 r probit stepwise-regression

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Wie werden gepoolte p-Werte für Tests in mehreren unterstellten Datensätzen ermittelt?

Mit Amelia in R erhielt ich mehrere unterstellte Datensätze. Danach führte ich einen Test mit wiederholten Messungen in SPSS durch. Jetzt möchte ich die Testergebnisse bündeln. Ich weiß, dass ich Rubins Regeln (implementiert durch ein beliebiges Paket mit mehreren Imputationen in R) verwenden kann, um Mittelwerte und Standardfehler zu bündeln, …

11 r spss p-value multiple-imputation pooling

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Wie bestimmen Programme wie BUGS / JAGS automatisch bedingte Verteilungen für Gibbs-Sampling?

Es scheint, dass es oft schwierig ist, vollständige Bedingungen abzuleiten, aber Programme wie JAGS und BUGS leiten sie automatisch ab. Kann jemand erklären, wie er algorithmisch vollständige Bedingungen für eine beliebige Modellspezifikation generiert?

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Mittelung der Präzision und des Rückrufs bei Verwendung der Kreuzvalidierung

Ich habe eine Klassifizierung unter Verwendung mehrerer Klassifizierer für Daten mit 2 Klassen durchgeführt und eine 5-fache Kreuzvalidierung verwendet. Für jede Falte berechnete ich tp, tn, fp und fn. Dann berechnete ich die Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F-Punktzahl für jeden Test. Meine Frage ist, wenn ich die Ergebnisse mitteln möchte, …

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Wie wählt man die Anzahl der Bäume in einem verallgemeinerten verstärkten Regressionsmodell?

Gibt es eine Strategie zur Auswahl der Anzahl der Bäume in einem GBM? Insbesondere das ntreesArgument in Rder gbmFunktion. Ich verstehe nicht, warum Sie nicht ntreesden höchsten vernünftigen Wert einstellen sollten . Ich habe festgestellt, dass eine größere Anzahl von Bäumen die Variabilität der Ergebnisse mehrerer GBMs deutlich verringert. Ich …

11 r machine-learning gbm

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Ergibt eine MCMC, die eine detaillierte Bilanz erfüllt, eine stationäre Verteilung?

Ich denke, ich verstehe die Gleichung der detaillierten Gleichgewichtsbedingung, die besagt, dass für die Übergangswahrscheinlichkeit und die stationäre Verteilung π eine Markov-Kette ein detailliertes Gleichgewicht erfüllt, wenn q ( x | y ) π ( y ) = q ( y | x ) π ( x ) ,qqqππ\piq( x …

11 probability mcmc markov-process