Statistiken und Big Data

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Mein Name ist Hugh und ich bin ein Doktorand, der verallgemeinerte additive Modelle verwendet, um explorative Analysen durchzuführen. Ich bin mir nicht sicher, wie ich die p-Werte aus dem MGCV-Paket interpretieren soll, und wollte mein Verständnis überprüfen (ich verwende Version 1.7-29 und habe einige Dokumentationen von Simon Wood konsultiert). Ich …

10 p-value mgcv

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Schätzen der Größe eines Schnittpunkts mehrerer Sätze anhand einer Stichprobe eines Satzes

Ich arbeite an einem Algorithmus, der die Größe einer Menge berechnen muss, die durch die Schnittpunkte von mindestens 2 Mengen erzeugt wird. Genauer: z= | EIN0∩ … ∩ A.n|z=|A0∩…∩An| z = \left |A_0 \cap \ldots \cap A_n \right | Die Mengen, die sich überschneiden, werden von SQL-Abfragen generiert. Um die …

10 error sample

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Warum konvergiert der Richtlinieniterationsalgorithmus zur optimalen Richtlinien- und Wertfunktion?

Ich las Andrew Ngs Vorlesungsunterlagen über das Lernen der Verstärkung und versuchte zu verstehen, warum die Richtlinieniteration zur optimalen Wertfunktion und zur optimalen Richtlinie konvergierte .V.∗V.∗V^*π∗π∗\pi^* Die Iteration der Rückrufrichtlinie lautet: Initialisiere π nach dem ZufallsprinzipWiederhole {L e t V. : = V.π \ Lösen Sie für die aktuelle Richtlinie …

10 reinforcement-learning policy-iteration

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P-Wert für den Interaktionsterm in Modellen mit gemischten Effekten unter Verwendung von lme4

Ich analysiere einige Verhaltensdaten mit lme4in R, hauptsächlich nach Bodo Winters hervorragenden Tutorials , aber ich verstehe nicht, ob ich mit Interaktionen richtig umgehe. Schlimmer noch, niemand anderes, der an dieser Forschung beteiligt ist, verwendet gemischte Modelle. Ich bin also ein bisschen treibend, wenn es darum geht, sicherzustellen, dass die …

10 r mixed-model p-value lme4-nlme

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Verschiedene nichtparametrische Methoden zur Schätzung der Wahrscheinlichkeitsverteilung von Daten

Ich habe einige Daten und habe versucht, eine glatte Kurve daran anzupassen. Ich möchte jedoch nicht zu viele frühere Überzeugungen oder zu starke Vorurteile (mit Ausnahme derjenigen, die im Rest meiner Frage impliziert sind) oder bestimmte Verteilungen durchsetzen. Ich wollte es nur mit einer glatten Kurve versehen (oder eine gute …

10 estimation nonparametric references

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Wie berechnet man das 95% -Konfidenzintervall für eine nichtlineare Gleichung?

Ich habe eine Gleichung, um das Gewicht von Seekühen aus ihrem Alter in Tagen (Dias, in Portugiesisch) vorherzusagen: R <- function(a, b, c, dias) c + a*(1 - exp(-b*dias)) Ich habe es in R mit nls () modelliert und diese Grafik erhalten: Jetzt möchte ich das 95% -Konfidenzintervall berechnen und …

10 confidence-interval nonlinear-regression

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Gibt es einen funktionalen Unterschied zwischen einem Odds Ratio und einem Hazard Ratio?

Bei der logistischen Regression bedeutet ein Odds Ratio von 2, dass das Ereignis bei einer Erhöhung des Prädiktors um eine Einheit 2-mal wahrscheinlicher ist. Bei der Cox-Regression bedeutet eine Hazard Ratio von 2, dass das Ereignis zu jedem Zeitpunkt doppelt so häufig auftritt, wenn der Prädiktor um eine Einheit erhöht …

10 logistic cox-model odds-ratio hazard

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Wie man die Zuverlässigkeit eines Konsensrankings misst (Problem aus dem Kemeny-Snell-Buch)

Angenommen, Experten werden jeweils gebeten, eine Menge von Objekten in der Reihenfolge oder Präferenz zu ordnen. Lassen Sie Bindungen in der Rangliste zu.kkknnn John Kemeny und Laurie Snell schlagen in ihrem 1962 erschienenen Buch "Mathematische Modelle in den Sozialwissenschaften" vor, das nächste Problem zu lösen: PROJEKT . Entwickeln Sie ein …

10 reliability ranking order-statistics

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Varianz-Kovarianz-Struktur für Zufallseffekte in lme4

Was ist die Standardvarianz-Kovarianz-Struktur für zufällige Effekte im glmeroder lmerim lme4Paket? Wie spezifiziert man eine andere Varianz-Kovarianz-Struktur für zufällige Effekte im Code? Ich konnte diesbezüglich keine Informationen in der lme4Dokumentation finden.

10 mixed-model lme4-nlme covariance-matrix

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Was ist besser, stl oder zersetzen?

Ich mache eine Zeitreihenanalyse mit R. Ich muss meine Daten in Trend-, Saison- und Zufallskomponenten zerlegen. Ich habe wöchentliche Daten für 3 Jahre. Ich habe zwei Funktionen in R - stl()und gefunden decompose(). Ich habe gelesen, dass dies stl()nicht gut für die multiplikative Zerlegung ist. Kann mir jemand sagen, in …

10 r time-series

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Schnittwahrscheinlichkeit aus mehreren Stichproben derselben Population

Hier ist ein Beispielfall: Ich habe eine Bevölkerung von 10.000 Artikeln. Jeder Artikel hat eine eindeutige ID. Ich wähle zufällig 100 Artikel aus und notiere die IDs Ich habe die 100 Gegenstände wieder in die Bevölkerung aufgenommen Ich wähle wieder zufällig 100 Elemente aus, notiere die IDs und ersetze sie. …

10 probability hypergeometric

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Wie erhält man p-Werte von Koeffizienten aus der Bootstrap-Regression?

Aus Robert Kabacoffs Quick-R habe ich # Bootstrap 95% CI for regression coefficients library(boot) # function to obtain regression weights bs <- function(formula, data, indices) { d <- data[indices,] # allows boot to select sample fit <- lm(formula, data=d) return(coef(fit)) } # bootstrapping with 1000 replications results <- boot(data=mtcars, statistic=bs, …

10 r regression p-value bootstrap

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Proportionsvergleich mit zwei Stichproben, Schätzung der Stichprobengröße: R vs Stata

Proportionsvergleich mit zwei Stichproben, Schätzung der Stichprobengröße: R vs Stata Ich habe verschiedene Ergebnisse für Stichprobengrößen erhalten, wie folgt: In R. power.prop.test(p1 = 0.70, p2 = 0.85, power = 0.90, sig.level = 0.05) Ergebnis: (also 161) für jede Gruppe.n=160.7777n=160.7777n = 160.7777 In Stata sampsi 0.70 0.85, power(0.90) alpha(0.05) Ergebnis: für …

10 r stata sample-size power-analysis jmp

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Warum ist KNN nicht „modellbasiert“?

ESL Kapitel 2.4 scheint die lineare Regression als "modellbasiert" zu klassifizieren, da sie annimmt , während für k-nächste Nachbarn keine ähnliche Näherung angegeben wird. Aber machen nicht beide Methoden Annahmen über f ( x ) ?f( x ) ≤ x ≤ βf(x)≈x⋅βf(x) \approx x\cdot\betaf( x )f(x)f(x) Später in 2.4 heißt …

10 machine-learning model k-nearest-neighbour

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Ist ein gesättigtes Modell ein Sonderfall eines überpasseten Modells?

Ich versuche zu verstehen, was ein gesättigtes Modell ist. AFAIK ist es, wenn Sie so viele Funktionen wie Beobachtungen haben. Können wir sagen, dass ein gesättigtes Modell ein Sonderfall eines extrem überpasseten Modells ist?

10 overfitting