Statistiken und Big Data

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Projektion von Überlebenskurvenschätzungen in die Zukunft

Nehmen wir an, ich habe eine Überlebenskurve von 0 bis 6000 Tagen mit Kaplan-Meier-Kurven. Wie könnte ich zukünftige Überlebensraten ab 6001 projizieren? Gibt es eine Funktion oder Extrapolationsmethode, die ich verwenden kann? Unten finden Sie ein Beispiel, das nur zur Veranschaulichung dient: library(survival) library(ISwR) mfit <- survfit(Surv(days, status == 1)~1, …

7 r survival kaplan-meier

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Wie man testet, ob die soziale Struktur nicht zufällig ist und aus genetischer Verwandtschaft resultiert - und wie man mit demografischen Effekten umgeht

Ich versuche, ein (ungerichtetes) soziales Netzwerk aufzubauen, das auf dem gleichzeitigen Auftreten von Individuen basiert . Der Clustering-Algorithmus wird später in diesem Netzwerk angewendet, um bestimmte Untergruppen zu finden. Das Problem ist, dass untersuchte Tierarten eine sehr kurze Lebensdauer haben (oder eher eine sehr hohe Sterblichkeit aufgrund von Raubtieren). Dies …

7 r sampling social-network

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Warum ist die

Wenn wir über Histogramme sprechen, warum bezeichnen wir die x-Achse als "bin"?

6 terminology histogram

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Gewichtsnormalisierungstechnik, die bei der Bildstilübertragung verwendet wird

Ich versuche, die Papier- Bildstilübertragung mithilfe von Faltungs-Neuronalen Netzen zu implementieren . In Abschnitt 2 - Tiefenbilddarstellungen erwähnen die Autoren die folgende Technik zur Gewichtsnormalisierung: Wir haben das Netzwerk normalisiert, indem wir die Gewichte so skaliert haben, dass die mittlere Aktivierung jedes Faltungsfilters über Bildern und Positionen gleich eins ist. …

6 neural-networks deep-learning conv-neural-network normalization

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Die Verteilung des Anfangspunkts eines AR-Prozesses

Betrachten Sie einen stochastischen Prozess nach dem Modell wobei .{X.t, t = 1 , 2 , … }{Xt,t=1,2,…}\{X_t, t = 1, 2, \ldots\}X.t= αX.t - 1+et,Xt=αXt−1+et,X_t = \alpha X_{t-1} + e_t,et∼ fet∼fe_t \thicksim f Kann ich sagen, dass die Verteilung des Anfangspunkts dieselbe ist wie ?X.1X1X_1fff Kann ich sagen, dass …

6 pdf markov-process stationarity autoregressive marginal

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Anpassen einer Verteilung an bekannte Punkte auf der CDF

Ich bin kürzlich in eine Situation geraten, in der ich einige Wahrscheinlichkeitspunkte im Ende einer Verteilung kenne und eine Verteilung "anpassen" möchte, die diese Punkte im Ende durchläuft. Mir ist klar, dass dies chaotisch und nicht allzu genau ist und mit konzeptionellen Problemen behaftet ist. Vertrauen Sie mir jedoch, dass …

6 r optimization

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Protokolltransformation und Korrelation

Ich studiere den Preis von Fisch auf einem ländlichen afrikanischen Markt. Ich habe Spearman's verwendet, um den Grad der Korrelation zwischen Gewicht und Preis zu testen, was einen Wert von 0,773 ergab. Ich nahm dann das log10 des Preises und testete die Korrelation erneut, und es ergab den gleichen Spearman-Wert …

6 correlation

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Einige Klarstellungen zu Faltungs-Neuronalen Netzen

Lesen Sie unter http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#convert , wie Sie die vollständig verbundene Schicht in eine Faltungsschicht umwandeln . Ich bin nur verwirrt über die folgenden zwei Kommentare: Es stellt sich heraus, dass diese Konvertierung es uns ermöglicht, das ursprüngliche ConvNet in einem einzigen Vorwärtsdurchlauf sehr effizient über viele räumliche Positionen in einem …

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