Statistiken und Big Data

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Ich habe zwei Fragen zur Verwendung einer zufälligen Gesamtstruktur (insbesondere randomForest in R) für die Imputation fehlender Werte (im Prädiktorraum). 1) Wie funktioniert der Imputationsalgorithmus - insbesondere wie und warum wird die Klassenbezeichnung für die Imputation benötigt? Ist die Näherungsmatrix, die dazu dient, den Durchschnittswert zu gewichten, um einen fehlenden …

8 data-mining predictive-models missing-data random-forest data-imputation

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Vergleich der Entropie und Verteilung von Bytes in komprimierten / verschlüsselten Daten

Ich habe eine Frage, die mich eine Weile beschäftigt. Der Entropietest wird häufig verwendet, um verschlüsselte Daten zu identifizieren. Die Entropie erreicht ihr Maximum, wenn die Bytes der analysierten Daten gleichmäßig verteilt sind. Der Entropietest identifiziert verschlüsselte Daten, da diese Daten eine gleichmäßige Verteilung aufweisen - wie komprimierte Daten, die …

8 distributions hypothesis-testing chi-squared entropy compression

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Welches R-Paket soll zur Durchführung einer Analyse der latenten Klassenwachstumsanalyse (LCGA) / Wachstumsmischung (GMM) verwendet werden?

Ich versuche, eine latente Klassenwachstumsanalyse (LCGA) und / oder Wachstumsmischungsmodelle (GMMs) in R durchzuführen. Die Daten, die ich verwende, sind eine zunehmende Anzahl von Gabeln von Git-Repositories (diskrete Variable, nicht kategorisch), wie Sie können siehe in diesem Datensatz . Ich habe versucht lavaan, ein Modell für latente Wachstumskurven anzupassen, aber …

8 r latent-variable latent-class growth-mixture-model

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Wie interpretiere ich ein Boxplot?

Ich habe einige Daten, in denen es 5 kategoriale erklärende Variablen ( concern, breath, weath, sleep, act) und 1 kontinuierliche Antwortvariable ( tto) gibt. Darüber hinaus ist jede kategoriale erklärende Variable in 5 Ebenen unterteilt, die zeigen, wie stark sich eine Person dabei fühlt. Level 1 und Level 5 zeigen …

8 interpretation boxplot

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Analoga der Sensitivität und Spezifität für kontinuierliche Ergebnisse

Wie kann ich die Sensitivität und Spezifität (oder analoge Maßnahmen) eines kontinuierlichen diagnostischen Tests zur Vorhersage eines kontinuierlichen Ergebnisses (z. B. Blutdruck) berechnen, ohne das Ergebnis zu dichotomisieren? Irgendwelche Ideen? Es scheint, dass Forscher dies mithilfe der Modellierung gemischter Effekte getan haben (siehe Link unten), aber ich bin mit ihrer …

8 classification mixed-model predictive-models roc continuous-data

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Wie vergleiche ich Rangdaten?

Ich habe einige Fragen zur Analyse von Rangdaten. Die Daten sehen folgendermaßen aus: 4 Gruppen von Menschen mit HIV und 16 andere Gruppen von Menschen, die im selben Dorf leben, wurden gebeten, 12 Herausforderungen für Menschen mit HIV nach Wichtigkeit einzustufen. (zB körperliche Gesundheit - soziale Akzeptanz - geistige Gesundheit …

8 ordinal-data ranking group-differences

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Ich erhalte eine Zahl unter Null, wenn ich zwei Standardabweichungen vom Mittelwert berechne. Ist das ok?

Ich bin kein Mathematik-Assistent. Bitte halten Sie Ihre Antwort einfach genug. Ich muss später heute eine Statistik-Screening-Prüfung für einen Methodenkurs absolvieren und bin auf ein Thema fixiert, das während des Praxistests aufgetaucht ist. Der Datensatz, den ich erhielt, bezog sich auf die Anzahl der Morde, die in einer Reihe von …

8 standard-deviation

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Zwei saisonale Perioden in ARIMA mit R.

Ich verwende derzeit R, um eine Zeitreihe mit den folgenden Anweisungen vorherzusagen: X <- ts(datas, frequency=24) X.arima <- Arima(X, order=c(2,1,0), seasonal=c(1,1,1)) pred <- predict(X.arima, n.ahead=24) plot.ts(pred$pred) Wie Sie sehen, habe ich stündlich Daten und habe den saisonalen Zeitraum von 24 (einen Tag) gewählt. Ich möchte meine Prognose mithilfe eines zusätzlichen …

8 r time-series arima seasonality multiple-seasonalities

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Was sind die Vorteile von MKL-Methoden (Multiple Kernel Learning)?

Mehrere Kernel-Lernmethoden zielen darauf ab, ein Kernelmodell zu erstellen, bei dem der Kernel eine lineare Kombination von Kerneln mit fester Basis ist. Das Erlernen des Kernels besteht dann darin, die Gewichtungskoeffizienten für jeden Basiskern zu lernen, anstatt die Kernelparameter eines einzelnen Kernels zu optimieren. Die Nachteile des Lernens mehrerer Kernel …

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Glätten von 2D-Daten

Die Daten bestehen aus optischen Spektren (Lichtintensität gegen Frequenz), die zu unterschiedlichen Zeiten aufgenommen wurden. Die Punkte wurden in einem regelmäßigen Raster in x (Zeit), y (Frequenz) erfasst. Um die zeitliche Entwicklung bei bestimmten Frequenzen zu analysieren (ein schneller Anstieg, gefolgt von einem exponentiellen Abfall), möchte ich einen Teil des …

8 r time-series multivariate-analysis references smoothing

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Zufällige Erzeugung von Musiknoten

Ich arbeite an einem kleinen Projekt, das sich gerade in der frühen Entwicklungsphase befindet. Ich versuche herauszufinden, wie ich zufällige Musik generiere, insbesondere Noten. Durch Googeln habe ich nur Lösegeld- Notengenerator und viel zufällige Musik gefunden, wobei Wort-Zufall nichts mit der Definition von Zufallsvariablen zu tun hat :) Ich weiß …

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Schätzung des vergleichenden Erfolgs verschiedener Broschüren

Das Problem der realen Welt Einer meiner Kunden bereitet sich darauf vor, einen Direktmailer an seine abonnierte Benutzerliste zu senden, und diese statistische Herausforderung wurde gestellt. Das Marketing-Team verfügt über 3 verschiedene Broschüren und möchte wissen, welche Broschüre die höchste Rücklaufquote erzielt. Sie möchten auch wissen, ob das Senden des …

8 hypothesis-testing anova statistical-significance

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Schätzer für eine Inzidenzrate

Während eines Statistikkurses für Medizinstudenten stieß ich auf ein Problem im Zusammenhang mit Inzidenzraten. Der Kontext des Problems ist ein Kapitel über die Poisson-Verteilung. In dem Problem werden 2300 Raucher über einen Zeitraum von 1 Jahr beobachtet, in dem 24 von ihnen Lungenkrebs entwickeln. Sie möchten dann die Inzidenzrate des …

8 poisson-distribution epidemiology

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Verwenden Sie die Mehrfachzuschreibung für Cox-Proportional-Gefahren und validieren Sie sie dann mit dem Effektivwertpaket?

Ich habe das Mäusepaket untersucht und noch keine Möglichkeit gefunden, die mehreren Imputationen zu verwenden, um ein Cox-Modell zu erstellen und dieses Modell dann mit der Funktion des Effektivpakets zu validieren validate(). Hier ist ein Beispielcode von dem, was ich bisher habe, unter Verwendung des Datensatzes veteran: library(rms) library(survival) library(mice) …

8 r survival cox-model data-imputation rms

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Beispiel für die Vorhersage von Zeitreihen unter Verwendung neuronaler Netze in R.

Hat jemand ein kurzes Beispiel, wie man neuronale Netze ( nnetzum Beispiel in R) zum Zwecke der Vorhersage verwendet? Hier ist ein Beispiel in R einer Zeitreihe T <- seq(0,20,length=200) Y <- 1 + 3*cos(4*T+2) +.2*T^2 + rnorm(200) plot(T,Y,type="l") Dies ist nur ein Beispiel, aber ich habe nervös-saisonale Daten.

8 r time-series machine-learning neural-networks nnet