Statistiken und Big Data

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Was bedeutet Gaußsche Effizienz bei robusten Schätzern ? Zum Beispiel hat einen Gaußschen Wirkungsgrad von 82% und einen Durchschlagspunkt von 50%.QnQnQ_{_n} Die Referenz ist: Rousseeuw PJ und Croux, C. (1993). "Alternativen zur mittleren absoluten Abweichung." J. American Statistical Assoc., 88, 1273 & ndash; 1283

10 normal-distribution scales robust

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Konfidenzintervall für die Differenz der Mittelwerte in der Regression

Angenommen, ich habe ein quadratisches Regressionsmodell Y=β0+β1X+β2X2+ϵY=β0+β1X+β2X2+ϵ Y = \beta_0 + \beta_1 X + \beta_2 X^2 + \epsilon wobei die Fehler ϵϵ\epsilon die üblichen Annahmen erfüllen (unabhängig, normal, unabhängig von den XXX Werten). Sei b0,b1,b2b0,b1,b2b_0, b_1, b_2 die Schätzung der kleinsten Quadrate. Ich habe zwei neue XXX Werte x1x1x_1 und …

10 regression confidence-interval

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Wie kann ich die räumliche Kovarianz in einem linearen Modell berücksichtigen?

Hintergrund Ich habe Daten aus einer Feldstudie, in der es vier Behandlungsstufen und sechs Wiederholungen in jedem von zwei Blöcken gibt. (4x6x2 = 48 Beobachtungen) Die Blöcke sind ungefähr 1 Meile voneinander entfernt, und innerhalb der Blöcke gibt es ein Raster von 42, 2 mx 4 m großen Parzellen und …

10 r spatial linear-model covariance

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Wie kann man nichtlineare Beziehungen zusammenfassen und vergleichen?

Ich habe Daten über den Prozentsatz an organischer Substanz in Seesedimenten von 0 cm (dh der Grenzfläche zwischen Sediment und Wasser) bis 9 cm für ungefähr 25 Seen. In jedem See wurden 2 Kerne von jedem Ort entnommen, so dass ich für jeden See 2 Wiederholungsmessungen des Prozentsatzes an organischer …

10 regression nonlinear-regression

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Probleme mit Dummy-Variablenfallen

Ich führe eine große OLS-Regression durch, bei der alle unabhängigen Variablen (ca. 400) Dummy-Variablen sind. Wenn alle enthalten sind, gibt es eine perfekte Multikollinearität (die Dummy-Variablenfalle), daher muss ich eine der Variablen weglassen, bevor ich die Regression ausführe. Meine erste Frage ist, welche Variable soll weggelassen werden? Ich habe gelesen, …

10 categorical-data

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Wie erstelle ich einen repräsentativen Stichprobensatz aus einem großen Gesamtdatensatz?

Mit welchen statistischen Techniken kann ein Stichprobensatz erstellt werden, der für die gesamte Bevölkerung repräsentativ ist (mit einem bekannten Konfidenzniveau)? Ebenfalls, Wie kann überprüft werden, ob die Stichprobe zum Gesamtdatensatz passt? Ist es möglich, ohne den gesamten Datensatz zu analysieren (das könnten Milliarden von Datensätzen sein)?

10 sampling sample-size validation

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Ermitteln des Änderungspunkts in Daten aus einer stückweise linearen Funktion

Schöne Grüße, Ich forsche, um die Größe des beobachteten Raums und die seit dem Urknall verstrichene Zeit zu bestimmen. Hoffentlich kannst du helfen! Ich habe Daten, die einer stückweise linearen Funktion entsprechen, für die ich zwei lineare Regressionen ausführen möchte. Es gibt einen Punkt, an dem sich die Steigung und …

10 regression change-point

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Wie gehe ich mit Umfragefragen mit Mehrfachantworten um?

Ich habe einen Datensatz, in dem Leute gefragt werden, ob sie an einem bestimmten Ort waren (z. B. A, B, C, D), und sie können mehr als eine Wahl treffen. Dann wird ihnen eine Probe aus der Nase entnommen, um festzustellen, ob sie mit einigen infiziert sind Krankheit. Ich muss …

10 logistic

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Wie kann ich bei einer 10D-MCMC-Kette deren posterioren Modus (e) in R bestimmen?

Frage: Nehmen wir an, ich bin bereit, Ihnen mit einer 10-dimensionalen MCMC-Kette eine Matrix der Zeichnungen zu übergeben: 100.000 Iterationen (Zeilen) mit 10 Parametern (Spalten). Wie kann ich die posterioren Modi am besten identifizieren? Ich beschäftige mich besonders mit mehreren Modi. Hintergrund:Ich betrachte mich als einen rechnerisch versierten Statistiker, aber …

10 r bayesian mcmc k-nearest-neighbour mode

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Omega im Quadrat für das Maß der Wirkung in R?

Das Statistikbuch, das ich lese, empfiehlt Omega-Quadrat, um die Auswirkungen meiner Experimente zu messen. Ich habe bereits unter Verwendung eines Split-Plot-Designs (Mischung aus Innersubjekten und Zwischensubjektdesign) bewiesen, dass meine Innersubjektfaktoren mit p <0,001 und F = 17 statistisch signifikant sind. Jetzt möchte ich sehen, wie groß der Unterschied ist ... …

10 r anova effect-size split-plot

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Ausgabe des Logistikmodells in R.

Ich versuche, die folgende Art von Logistikmodell zu interpretieren: mdl <- glm(c(suc,fail) ~ fac1 + fac2, data=df, family=binomial) Ist die Ausgabe predict(mdl)der erwarteten Erfolgsaussichten für jeden Datenpunkt? Gibt es eine einfache Möglichkeit, die Quoten für jede Faktorstufe des Modells und nicht für alle Datenpunkte zu tabellieren?

10 r logistic generalized-linear-model

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Werkzeuge zur Modellierung finanzieller Zeitreihen

Welche modernen Tools (Windows-basiert) schlagen Sie zur Modellierung finanzieller Zeitreihen vor?

10 modeling time-series finance software

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Was bedeutet

Was bedeutet ?∥a∥p=(∑ni=1|ai(t)|p)1p‖ein‖p=(∑ich=1n|einich(t)|p)1p\|a\|_p=\left(\sum _{i=1}^n \left|a_i(t)\right|{}^p\right){}^{\frac{1}{p}} Diese Formel wird auf der fünften Seite einer Zusammenfassung des verbesserten Datenstroms beschrieben: Die Count-Min-Skizze und ihre Anwendungen ( hier zu finden ). Ich implementiere die Count-Min-Skizze und kann die Grundkonzepte gut verstehen, aber einige der Feinheiten werden anhand dieser Gleichung und einer anderen Terminologie …

10 descriptive-statistics

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Finden Sie UMVUE von

Sei X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, . . . , X_n sind Zufallsvariablen mit pdf fX(x∣θ)=θ(1+x)−(1+θ)I(0,∞)(x)fX(x∣θ)=θ(1+x)−(1+θ)I(0,∞)(x)f_X(x\mid\theta) =\theta(1 +x)^{−(1+\theta)}I_{(0,\infty)}(x) wobei θ>0θ>0\theta >0 . Geben Sie den UMVUE von 1θ1θ\frac{1}{\theta} und berechne seine Varianz Ich habe zwei solcher Methoden für erhaltene UMVUEs gelernt: Cramer-Rao Lower Bound (CRLB) Lehmann-Scheffe davon Ich werde dies mit dem ersteren …

10 self-study estimation inference exponential-family umvue

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Standardisierung von Variablen und Kollinearität

Kollinearität kann bestimmte Probleme bei verschiedenen Arten von Regressionsproblemen aufwerfen. Insbesondere kann dies dazu führen, dass die Parameterschätzungen eine hohe Varianz aufweisen und instabil sind. Es wurden verschiedene Methoden vorgeschlagen, um dies zu bewältigen, einschließlich Gratregression, partielle Regression der kleinsten Quadrate, Regression der Hauptkomponenten, Löschen von Variablen und Abrufen von …

10 multicollinearity