Als «descriptive-statistics» getaggte Fragen

Beschreibende Statistiken fassen Merkmale einer Stichprobe zusammen, wie z. B. Mittelwert und Standardabweichung, Median und Quartile, Maximum und Minimum. Kann bei mehreren Variablen Korrelationen und Kreuztabellen enthalten. Kann visuelle Anzeigen enthalten - Boxplots, Histogramme, Streudiagramme usw.

3
Ein Beispiel: LASSO-Regression unter Verwendung von glmnet für binäre Ergebnisse
Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
4
Wie wird eine Standardabweichung "summiert"?
Ich habe einen monatlichen Durchschnitt für einen Wert und eine Standardabweichung, die diesem Durchschnitt entspricht. Ich berechne jetzt den Jahresdurchschnitt als Summe der Monatsdurchschnitte. Wie kann ich die Standardabweichung für den summierten Durchschnitt darstellen? Ein Beispiel für die Leistung eines Windparks: Month MWh StdDev January 927 333 February 1234 250 …
5
Korrelationen zwischen kontinuierlichen und kategorialen (nominalen) Variablen
Ich möchte die Korrelation zwischen einer kontinuierlichen (abhängigen Variablen) und einer kategorialen (nominal: Geschlecht, unabhängige Variable) Variablen finden. Fortlaufende Daten werden normalerweise nicht verteilt. Vorher hatte ich es mit dem Spearman's berechnet . Mir wurde jedoch gesagt, dass es nicht richtig ist.ρρ\rho Bei der Suche im Internet habe ich festgestellt, …
3
Empirische Beziehung zwischen Mittelwert, Median und Modus
Für eine unimodale Verteilung, die mäßig verzerrt ist, haben wir die folgende empirische Beziehung zwischen Mittelwert, Median und Modus: Wie war diese Beziehung? abgeleitet?(Mean - Mode)∼3(Mean - Median)(Mean - Mode)∼3(Mean - Median) \text{(Mean - Mode)}\sim 3\,\text{(Mean - Median)} Hat Karl Pearson Tausende dieser Beziehungen geplant, bevor er diese Schlussfolgerung gezogen …
6
Warum sollte der Nenner des Kovarianzschätzers nicht n-2 statt n-1 sein?
Der Nenner des (unverzerrten) Varianzschätzers ist n−1n−1n-1 da nnn Beobachtungen vorliegen und nur ein Parameter geschätzt wird. V(X)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)2n−1V(X)=∑i=1n(Xi−X¯)2n−1 \mathbb{V}\left(X\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)^{2}}{n-1} Aus dem gleichen Grund frage ich mich, warum der Nenner der Kovarianz nicht n−2n−2n-2 wenn zwei Parameter geschätzt werden. Cov(X,Y)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)(Yi−Y¯¯¯¯)n−1Cov(X,Y)=∑i=1n(Xi−X¯)(Yi−Y¯)n−1 \mathbb{Cov}\left(X, Y\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)\left(Y_{i}-\overline{Y}\right)}{n-1}
3
Warum gibt es einen Unterschied zwischen der manuellen Berechnung eines Konfidenzintervalls für eine logistische Regression von 95% und der Verwendung der Funktion confint () in R?
Sehr geehrte Damen und Herren, mir ist etwas Merkwürdiges aufgefallen, das ich Ihnen nicht erklären kann. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der manuelle Ansatz zur Berechnung eines Konfidenzintervalls in einem logistischen Regressionsmodell und die R-Funktion confint()unterschiedliche Ergebnisse liefern. Ich habe die angewandte logistische Regression von Hosmer & Lemeshow (2. Auflage) …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
5
Umgang mit hierarchischen / verschachtelten Daten beim maschinellen Lernen
Ich werde mein Problem mit einem Beispiel erklären. Angenommen, Sie möchten das Einkommen einer Person anhand einiger Attribute vorhersagen: {Alter, Geschlecht, Land, Region, Stadt}. Sie haben einen Trainingsdatensatz wie diesen train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
2
Ist Variation gleich Varianz?
Dies ist meine erste Frage zu Cross Validated, also helfen Sie mir bitte, auch wenn sie trivial erscheint :-) Als erstes könnte die Frage auf Sprachunterschiede zurückzuführen sein, oder vielleicht habe ich echte Mängel in der Statistik. Trotzdem ist es hier: Sind Variation und Varianz in der Bevölkerungsstatistik die gleichen …
Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.