Statistiken und Big Data

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Arithmetik zur Aktualisierung der Wahrscheinlichkeiten unter Verwendung des Bayes-Theorems

Dies mag eine elementare Frage sein, weshalb ich sie in Stackexchange oder Mathoverflow nicht finden konnte. Ich habe jedoch Probleme mit der Arithmetik, die mit der Aktualisierung der Wahrscheinlichkeiten unter Verwendung des Bayes-Theorems für ein Problem verbunden ist, an dem ich arbeite. Hintergrund: Ich versuche, zukünftige Ereignisse, für die es …

8 bayesian

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Ein Name für diese Verteilungsbedingung?

Ich bin auf eine notwendige Bedingung für eine kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilung gestoßen, die über definiert ist ,[0,∞][0,∞][0, \infty] und frage mich, ob sie einen Namen hat. Für eine Verteilung mit CDF FFF und pdf fff benötige ich die Menge: ϕ(x)≡f(x)F(x)+xf(x)ϕ(x)≡f(x)F(x)+xf(x)\phi(x) \equiv \frac{f(x)}{F(x)+xf(x)} monoton nicht ansteigend sein. Putting den Zustandin anderer Form …

8 distributions references

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Schritte in Zeitreihen erkennen

Ich habe ein Bild der Zeitreihe angehängt, über die ich spreche. Die Oberseite ist die Originalserie, die Unterseite ist die differenzierte Serie. Jeder Datenpunkt ist ein 5-Minuten-Durchschnittswert von einem Dehnungsmessstreifen. Dieser Dehnungsmessstreifen wird an einer Maschine angebracht. Die lauten Bereiche entsprechen Bereichen, in denen die Maschine eingeschaltet ist, die sauberen …

8 time-series change-point

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Split-Split-Plot-Design und lme

Ich arbeite an einem Datensatz, um die Auswirkungen des Trocknens auf die mikrobiellen Aktivitäten von Sedimenten zu bewerten. Ziel ist es festzustellen, ob die Auswirkungen des Trocknens zwischen den Sedimenttypen und / oder der Tiefe innerhalb des Sediments variieren. Der Versuchsaufbau ist wie folgt: Der erste Faktor Sediment entspricht drei …

8 r experiment-design lme4-nlme split-plot

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Wiederkehrende neuronale Netze in R.

Ich habe ein wenig über die Verwendung neuronaler Netze zur Vorhersage von Zeitreihen gehört , insbesondere über wiederkehrende neuronale Netze . Ich habe mich gefragt, gibt es ein wiederkehrendes neuronales Netzwerkpaket für R? Ich kann anscheinend keinen auf CRAN finden . Das nächste, was mir gekommen ist, ist die nnetTs- …

8 r time-series forecasting neural-networks

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Gibt es vorgenerierte numerische Reihen mit bekannten statistischen Eigenschaften?

Ich versuche, ein Programm zu testen, das behauptet, einige statistische Eigenschaften einer numerischen Sequenz zu berechnen (wie Mittelwert, Median, Standardabweichung usw.). Einfache und kurze Sequenzen bestehen den Test gut, aber ich möchte das Programm entweder mit langen Sequenzen oder Sequenzen mit großen und kleinen Werten (zum Testen von Überläufen / …

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Naive-Bayes-Klassifikator für ungleiche Gruppen

Ich verwende einen naiven Bayes-Klassifikator, um zwischen zwei Datengruppen zu klassifizieren. Eine Gruppe der Daten ist viel größer als die andere (über 4 Mal). Ich verwende die vorherige Wahrscheinlichkeit jeder Gruppe im Klassifikator. Das Problem ist, dass das Ergebnis, das ich erhalte, eine wahre positive Rate von 0% und eine …

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Wie etablieren Sie eine vollständige oder teilweise Mediation in einem einfachen Mediationsmodell?

Ich habe kürzlich diese Frage von einem Studenten erhalten: Wenn ich in einem einfachen Mediationsmodell festgestellt habe, dass der indirekte Effekt (ab) signifikant und der direkte Effekt (c ') gering und unbedeutend ist, bedeutet dies, dass ich eine vollständige oder teilweise Mediation habe?

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Ermittlung des Polynomgrades in der Regressionsanalyse

Ich arbeite an einem maschinellen Lernprojekt, bei dem ich versuche, eine Kurve auf Daten anzupassen. Leider hat das Datum einen etwas hohen Merkmalsvektor. Daher kann ich sie nicht wirklich in einem 2D- oder 3D-Raum darstellen, um zu erraten, wie die Form der Daten aussieht. Abgesehen von Treffer und Versuch gibt …

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Übermatching Bias und verwirrende Variablen

Nach meinem Verständnis ist Matching eine Möglichkeit, die Kausalität in Beobachtungsstudien zu identifizieren. Indem Sie Beobachtungen vergleichen, die "ähnlich" sind, und solche vergleichen, die behandelt wurden oder nicht, können Sie dies als eine Art Quasi-Experiment betrachten. Was ist Überanpassung? Welche Art von Voreingenommenheit führt es ein? Ich habe Matching meistens …

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Warum der seltene Einsatz von Techniken des maschinellen Lernens in der translationalen Biomedizin?

Dies folgt auf eine frühere Frage. Hier : Neuronales Netzwerkmodell zur Vorhersage des Behandlungsergebnisses und könnte als Hinweis auf einen anderen Aspekt dieser Frage angesehen werden: Anwendung maschineller Lerntechniken in klinischen Studien mit kleinen Stichproben Vielen Dank an Zach, der vorgeschlagen hat, neu zu posten. Ich habe jetzt ziemlich ernsthaft …

8 machine-learning medicine

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Kann ich in Anbetracht meiner Freundesnetzwerke meine „zentralsten“ Freunde erkennen?

Angenommen, ich kann eine Liste meiner Freunde von Facebook herunterladen und welche von ihnen sind miteinander befreundet. Kann ich anhand dieser Informationen abschätzen, welche von ihnen "zentral" sind? (Ich bin nicht genau sicher, wie ich definieren soll, was "zentral" in diesem Zusammenhang ist) Welche Informationen / Annahmen werden benötigt? Vielen …

8 descriptive-statistics networks social-network

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Ergibt ein exakter Test immer einen höheren P-Wert als ein angenäherter Test?

Ich habe eine Simulation für den mcnemar-Test durchgeführt, und die Antwort schien ja zu sein. Ich habe mich gefragt, ob dies immer der Fall sein kann, dass der genaue P-Wert höher (oder nicht kleiner) ist als der p-Wert, der durch eine Näherung erreicht wird. ein Code zum Beispiel: set.seed(234) n …

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Warum führen diese beiden Ansätze zur Anwendung gemischter Modelle zu unterschiedlichen Ergebnissen?

Ich analysiere die Daten eines Kollegen erneut. Die Daten und der R-Code sind hier . Es ist ein 2x2x2x2x3 vollständig innerhalb von Ss Design. Eine der Prädiktorvariablen cueist eine zweistufige Variable, die, wenn sie auf eine Differenzbewertung reduziert wird, einen theoretisch relevanten Wert widerspiegelt. Zuvor war sie cueauf eine Differenzbewertung …

8 r mixed-model

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Generieren von Daten, um dem gegebenen Variogramm zu folgen

Es ist ein einfacher Ansatz, einen Satz von Koordinaten (z. B. in 2D as {x,y}) und mindestens eine zugehörige Variable (z. B. v) zu haben, um ein Variogramm als Deskriptor der räumlichen Abhängigkeit der Variablen vdurch das untersuchte Feld zu berechnen . Die Frage, die mir gestellt wurde, ist: Wie …

8 spatial random-generation variogram