Statistiken und Big Data

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Anscombe-Transformation und normale Approximation

Die Anscombe-Transformation ist a(x)=2x+3/8−−−−−−√a(x)=2x+3/8a(x) = 2\sqrt{x+3/8} . Kann mir jemand zeigen, wie man beweisen kann, dass eine Anscombe-transformierte Version Y=a(X)Y=a(X)Y = a(X) einer Poisson-verteilten Zufallsvariablen XXX ungefähr normalverteilt ist (wenn λ>4λ>4\lambda>4 )?

8 distributions normal-distribution poisson-distribution

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Begründung für die Verwendung geometrischer Gewichte in der linearen Regression

In der praktischen Anwendung habe ich oft die folgende Praxis gesehen. Man beobachtet ein Paar ( xt, yt)(xt,yt)(x_t, y_t) über die Zeit. Unter der Annahme, dass sie linear zusammenhängen, regressieren wir uns unter Verwendung geometrischer Gewichte anstelle einheitlicher Gewichte gegeneinander, dh der OLS minimiert für einige . Das ist sehr …

8 regression least-squares

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Wie berechnet man die tridiagonale ungefähre Kovarianzmatrix für eine schnelle Dekorrelation?

Gibt es bei einer Datenmatrix von beispielsweise 1000000 Beobachtungen 100 Merkmalen eine schnelle Möglichkeit, eine tridiagonale Approximation ? Dann könnte man , alle 0 außer und faktorisieren und eine schnelle Dekorrelation (Weißfärbung) durchführen, indem man löst . (Mit "schnell" meine ich .)× A ≈ c o v ( X ) …

8 variance approximation covariance-matrix

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Leistungsberechnung für Likelihood-Ratio-Test

Ich habe zwei unabhängige Poisson-Zufallsvariablen, und X 2 , mit X 1 ∼ Pois ( λ 1 ) und X 2 ∼ Pois ( λ 2 ) . Ich möchte H 0 testen :X1X1X_1X2X2X_2X1∼Pois(λ1)X1∼Pois(λ1)X_1 \sim \text{Pois}(\lambda_1)X2∼Pois(λ2)X2∼Pois(λ2)X_2 \sim \text{Pois}(\lambda_2) gegenüber der Alternative H 1 :H0:λ1=λ2H0:λ1=λ2H_0:\, \lambda_1 = \lambda_2 .H1:λ1≠λ2H1:λ1≠λ2H_1:\, \lambda_1 \neq …

8 poisson-distribution power likelihood-ratio

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Berechnung der mathematischen Erwartung des Korrelationskoeffizienten oder

Ich poste eine Frage von math.stackexchange.com erneut . Ich denke, die aktuelle Antwort in math.se ist nicht richtig. Wählen Sie nnn Zahlen aus einer Menge { 1 , 2 , . . . ,U}}{1,2,...,U.}}\{1,2,...,U\} , yichyichy_i ist die ichichi te ausgewählte Zahl und xixix_i ist der Rang von yiyiy_i in …

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Erwarteter Wert und Varianz der Schätzung des Steigungsparameters

Ich lese einen Text, "Wahrscheinlichkeit und Statistik" von Devore. Ich betrachte 2 Punkte auf Seite 740: den erwarteten Wert und die Varianz der Schätzung von β1β1\beta_1 , die der Steigungsparameter in der linearen Regression Yi=β0+β1Xi+ϵiY.ich=β0+β1X.ich+ϵichY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + \epsilon_i . ϵiϵich\epsilon_i ist eine Gaußsche ( μ=0,variance=σ2μ=0,veinricheinnce=σ2\mu = …

8 regression self-study linear

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Wie leitet man die Poisson-Verteilung aus der Gamma-Verteilung ab?

Sei T1,T2,…T1,T2,…T_1, T_2, \dots eine Folge exponentieller Zufallsvariablen mit dem Parameter λλ\lambda . Die Summe Sn=T1+T2+⋯+TnSn=T1+T2+⋯+TnS_n = T_1 + T_2 + \dots + T_n ist eine Gammaverteilung. Soweit ich weiß, wird die Poisson-Verteilung durch NtNtN_t wie folgt definiert: Nt=max{k:Sk≤t}Nt=max{k:Sk≤t}N_t = \max\{k: S_k \le t\} Wie zeige ich formal, dass eine …

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Verwenden von Holt-Winters für Prognosen in Python

[Ich stellte zunächst diese Frage zu Stack Overflow hier aber nicht bekam keine Antworten, so dass ich dachte , ich würde hier versuchen , über. Entschuldigung, wenn Reposting nicht erlaubt ist.] Ich habe versucht, diese Implementierung des Holt-Winters-Algorithmus für die Vorhersage von Zeitreihen in Python zu verwenden, bin aber auf …

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Wie kann eine ANOVA mit wiederholten Messungen mit drei oder mehr Bedingungen analysiert werden, die in zufälliger Reihenfolge dargestellt werden?

Kontext: Meine Frage betrifft ein typisches Design in meinem Bereich - ein Forscher nimmt eine Gruppe von Probanden (z. B. 10) und wendet dann drei verschiedene Bedingungen auf sie an, um die Änderung einer Antwortvariablen zu messen, z. B. die vertikale Sprunghöhe, die nach dem Trinken eines farbigen Glukosegetränks durchgeführt …

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Extrahieren mehrerer Spalten aus einer Matrix in R [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 7 Jahren . Wenn ich eine Matrix Mmit 15 Spalten habe, wie lautet die R-Syntax zum Extrahieren einer …

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Symbolische Computeralgebra für Statistiken

Welche Funktionen sollten in einem CAS vorhanden sein , der speziell auf Statistik ausgerichtet ist? Symbolische Algebra-Systeme wie Mathematica und Maple werden häufig für Kalkül-, Logik- und Physikprobleme verwendet, jedoch nur selten für Statistiken. Warum ist das? Welche statistischen Konstrukte könnten einem symbolischen Algebra-System hinzugefügt werden, um seine Verwendung in …

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Bootstrap-Parameter- und Anpassungsschätzungen mit Nichtnormalität für Strukturgleichungsmodelle

Kontext: Im Rahmen der Modellierung von Strukturgleichungen habe ich nach dem Mardia-Test eine Nichtnormalität, aber univariate Indizes für Schiefe und Kurtosis liegen unter 2,0. Fragen: Sollten Parameterschätzungen (Koeffizientenschätzungen) mithilfe von Bootstrapping (1000 Replikate) mit vorspannungskorrigierten Methoden bewertet werden? Sollte anstelle des traditionellen Chi-Quadrat-Tests die Bootstrap-Version von Bollen-Stine verwendet werden?

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Data Mining-Ansätze zur Analyse sequentieller Daten mit nominalen Attributen

Frage an die erfahrenen Data Miner da draußen: Angesichts dieses Szenarios: Es gibt N Einkaufswagen Jeder Einkaufswagen ist mit einer beliebigen Anzahl von M Artikeln aus einem unendlich großen Satz gefüllt (mit der aktuellen Datenmenge, die ich habe, kann diese beliebige Anzahl Zahlen um 1500 treffen). Die Reihenfolge, in der …

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Unerwartete Singularitäten im hessischen Matrixfehler bei der multinomialen logistischen Regression

Ich habe mit SPSS 19 eine multinomiale logistische Regressionsanalyse durchgeführt. Beim Ausführen des Analyseverfahrens ist das folgende Problem aufgetreten: "Unerwartete Singularitäten in der hessischen Matrix treten auf. Dies weist darauf hin, dass entweder einige Prädiktorvariablen ausgeschlossen oder einige Kategorien zusammengeführt werden sollten." Ein kleiner Hintergrund zu meinen verwendeten Daten. Ich …

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Kalibrierte verstärkte Entscheidungsbäume in R oder MATLAB

In einem empirischen Vergleich von überwachten Lernalgorithmen (ICML 2006) bewerteten die Autoren (Rich Caruana und Alexandru Niculescu-Mizil) mehrere Klassifizierungsalgorithmen (SVMs, ANN, KNN, zufällige Wälder, Entscheidungsbäume usw.) und berichteten, dass kalibrierte Boosted-Bäume Rang als bester Lernalgorithmus insgesamt über acht verschiedene Metriken (F-Score, ROC-Bereich, durchschnittliche Präzision, Kreuzentropie usw.). Ich möchte kalibrierte Boosted-Decision-Bäume …

8 r classification matlab