Statistiken und Big Data

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Versteckte Zustandsmodelle vs. staatenlose Modelle für die Zeitreihenregression

Dies ist eine recht allgemeine Frage: Angenommen, ich möchte ein Modell erstellen, um die nächste Beobachtung basierend auf den vorherigen Beobachtungen vorherzusagen ( kann ein Parameter zur experimentellen Optimierung sein). Wir haben also im Grunde ein Schiebefenster mit Eingabemerkmalen, um die nächste Beobachtung vorherzusagen.N.NNNNNN Ich kann einen Hidden-Markov-Modell-Ansatz verwenden, dh …

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Was ist die Eingabe des MA (q) -Modells in der realen Welt?

Ich verstehe das AR (p) -Modell: Seine Eingabe ist die Zeitreihe, die modelliert wird. Ich bin völlig festgefahren, wenn ich über das MA (q) -Modell lese: Sein Input ist Innovation oder zufälliger Schock, wie es oft formuliert wird. Das Problem ist, dass ich mir nicht vorstellen kann, wie man eine …

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Hierarchische Bayes'sche Modellierung von Inzidenzraten

Kevin Murphys Buch behandelt ein klassisches hierarchisches Bayes'sches Problem (ursprünglich diskutiert in Johnson and Albert, 1999, p24): Angenommen, wir versuchen, die Krebsrate in Städten zu schätzen . In jeder Stadt untersuchen wir eine Anzahl von Personen und messen die Anzahl der Personen mit Krebs , wobei die wahre Krebsrate in …

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Wie gehe ich mit Infs in einer statistischen Funktion richtig um?

Angenommen, ich habe eine Funktion wie: f <- function(x){ exp(x) / (1 + exp(x)) } Es soll für jeden realen Wert von x funktionieren, aber tatsächlich gibt es NaN zurück, wenn x 710 oder größer ist. Ich frage mich, wie ich dieses Problem richtig behandeln kann. Mir ist klar, dass …

8 r function numerics

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Berücksichtigt die Boruta-Merkmalsauswahl (in R) die Korrelation zwischen Variablen?

Ich bin ein Anfänger in der R- und Feature-Auswahl und habe versucht, mit dem Boruta-Paket meine Anzahl von Variablen auszuwählen (zu verringern) (n = 40). Ich dachte, dass diese Methode auch die mögliche Korrelation zwischen Variablen berücksichtigt, jedoch sind zwei (von den 20 ausgewählten Variablen) stark korreliert und zwei andere …

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Würde es ein Modellauswahlproblem geben, wenn wir Zugriff auf ein Orakel hätten, das uns den genauen Generalisierungsfehler gegeben hätte?

Sei eine Funktion, die bei gegebener Hypothese den Generalisierungsfehler für dieses feste zurückgibt .E.( h )E.(h)\mathcal{E(h)}hhhhhh Ich habe einige Anmerkungen zur Modellauswahl und zum Generalisierungsfehler gelesen und darin stand: "Wenn wir Zugriff auf , gäbe es auch kein Problem bei der Modellauswahl. Wir würden einfach die großen auswählen , um …

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Wie können Epidemiologen / Mitarbeiter des öffentlichen Gesundheitswesens sanft in die fortschrittliche Vorhersagemodellierung eingeführt werden?

Aus sozialwissenschaftlichen und epidemiologischen Gründen wurden meine Mitarbeiter in Regression der kleinsten Quadrate, logistischer Regression und Überlebensanalyse geschult. Sie möchten 95% -Konfidenzintervalle und p-Werte mit den Parameterkoeffizienten sehen und misstrauen aktuelleren Vorhersagewerkzeugen wie neuronalen Netzen, CART, Bagging & Boosting sowie bestraften Regressionstechniken.

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Wie hat sich Efron den Bootstrap vorgestellt?

Kennen Sie Bradley Efron ? Er ist ein großartiger Mann. Wie hat sich Efron zum ersten Mal "Bootstrap" vorgestellt oder darüber nachgedacht?

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Wahrscheinlichkeit vs. Wahrscheinlichkeit

Ich habe Schwierigkeiten mit Wahrscheinlichkeiten . Ich verstehe den Satz von Bayes p(A|B,H)=p(B|A,H)p(A|H)p(B|H)p(A|B,H)=p(B|A,H)p(A|H)p(B|H)p(A|B, \mathcal{H}) = \frac{p(B|A, \mathcal{H}) p(A|\mathcal{H})}{p(B|\mathcal{H})} was direkt aus der Anwendung von . In meiner Interpretation sind die -Funktionen im Bayes-Theorem also irgendwie alle Wahrscheinlichkeiten, entweder marginal oder bedingt. Ich habe also tatsächlich gedacht, dass die Wahrscheinlichkeit als …

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Bei der Optimierung eines logistischen Regressionsmodells führen manchmal mehr Daten dazu, dass die Dinge * schneller * laufen. Irgendeine Idee warum?

Ich habe mit logistischer Regression mit verschiedenen Batch-Optimierungsalgorithmen (konjugierter Gradient, Newton-Raphson und verschiedene Quasinewton-Methoden) herumgespielt. Eine Sache, die mir aufgefallen ist, ist, dass das Hinzufügen von mehr Daten zu einem Modell manchmal dazu führen kann, dass das Training des Modells viel weniger Zeit in Anspruch nimmt. Für jede Iteration müssen …

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Zeitreihen sind offensichtlich periodisch, aber die saisonale Zerlegung funktioniert in R nicht [geschlossen]

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 2 Jahren . Meine Zeitreihe ist offensichtlich periodisch, aber die saisonale Zerlegung mit stl () funktioniert in R …

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Polynomterm in der logistischen Regression

Ich habe ein logistisches Regressionsmodell erstellt, das einen Polynomterm bis Grad 2 enthält. Mir ist bekannt, dass die logistische Regression die Antwortvariable als nichtlineare Funktion der Prädiktoren modelliert. Ist es sinnvoll, einen Polynombegriff in die logistische Regression einzubeziehen?

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Kann die effektive Stichprobengröße in der MCMC-Simulation größer sein als die tatsächliche Stichprobengröße?

Ich habe Coda-Pakete verwendet effectiveSize(), um die effektive Stichprobengröße meiner MCMC-Simulation zu ermitteln. Meine effektive Stichprobengröße ist größer als die tatsächliche Stichprobengröße, z. B. 9813,626 größer als 9501. Ich frage mich, ob das sinnvoll ist. Mein Verständnis ist, dass die effektive Stichprobengröße nicht größer als die tatsächliche Stichprobengröße sein kann …

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Überlappender Proben-T-Test

Ich habe 10 Leute, die zusammenarbeiten. Sie arbeiten 6 Tage lang in Gruppen: Drei Tage in Woche 1, drei Tage in Woche 2. An jedem Tag habe ich nicht die gesamte Gruppe von Personen, sondern eine Untergruppe von ihnen. An jedem Tag messe ich die einzelnen Leistungen. Ich muss sagen, …

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Was ist die Autokorrelationsfunktion einer Zeitreihe, die sich aus der Berechnung einer sich bewegenden Standardabweichung ergibt?

Angenommen, ich habe eine Zeitreihe von Beobachtungen und berechne ein Maß für die Varianz dieser Zeitreihe als Standardabweichung (SD) in einem rollenden Fenster der Breite und dieses Fenster wird in einzelnen Zeitschritten über die Reihe verschoben. Nehmen wir weiter an, dass , wobei die Anzahl der Beobachtungen ist und dass …

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