Statistik dan Big Data

Saya telah membuat model regresi logistik yang mencakup istilah polinomial ke tingkat 2. Saya sadar bahwa regresi logistik memodelkan variabel respons sebagai fungsi non-linear dari para prediktor. Apakah masuk akal untuk memasukkan istilah polinomial dalam regresi logistik?

8 logistic  polynomial 

Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 2 tahun yang lalu . deret waktu saya jelas periodik, tetapi dekomposisi musiman menggunakan stl () tidak berfungsi di R: a <- c(6.7, 20.3, 23.5, …

8 r  time-series  seasonality 

Saya menggunakan paket coda effectiveSize()untuk menemukan ukuran sampel efektif simulasi MCMC saya. Ukuran sampel efektif saya lebih besar dari ukuran sampel aktual, misal 9813.626 lebih besar dari 9501. Saya ingin tahu apakah itu masuk akal? Pemahaman saya adalah bahwa ukuran sampel efektif tidak boleh lebih besar dari ukuran sampel aktual, …

8 simulation  mcmc 

Saya ingat bukti bahwa teori probabilitas Bayesian adalah satu-satunya metode yang valid untuk mewakili kepercayaan, begitulah kira-kira kami mewakili kepercayaan oleh beberapa fungsi non-negatif atas beberapa domain hasil Keyakinan adalah sub-aditif ... Oleh karena itu, teori probabilitas Bayesian adalah satu-satunya pendekatan yang valid untuk mewakili kepercayaan. Idenya adalah bahwa di …

8 bayesian  decision-theory 

Saya memiliki 10 orang yang bekerja bersama. Mereka bekerja dalam kelompok selama 6 hari: Tiga hari dalam minggu 1, tiga hari dalam minggu 2. Dalam setiap hari saya tidak memiliki set lengkap orang, tetapi sebagian dari mereka. Setiap hari saya mengukur kinerja individu. Saya harus mengatakan jika kinerja umum lebih …

8 t-test  non-independent 

Katakanlah saya memiliki deret waktu pengamatan dan saya menghitung ukuran varians deret waktu itu sebagai standar deviasi (SD) di jendela putar lebar dan jendela itu dipindahkan dalam langkah waktu tunggal atas rangkaian. Asumsikan lebih lanjut bahwa , di mana adalah jumlah pengamatan, dan bahwa jendelanya benar; Saya harus mengamati nilai …

8 time-series  autocorrelation  moving-window 

Misalkan distribusi multivariat melalui memiliki matriks kovarians tunggal. Bisakah kita menyimpulkan bahwa itu tidak memiliki fungsi kepadatan?RnRn\mathbb R^n Sebagai contoh, ini adalah kasus untuk distribusi normal multivariat, tetapi saya tidak yakin apakah itu benar untuk semua distribusi multivariat lainnya. Ini, saya kira, adalah pertanyaan tentang keberadaan turunan Radon-Nikodym yang menggunakan …

8 distributions  mathematical-statistics  covariance 

Saya sedang mengerjakan model data hitung nol-naik menggunakan psclpaket. Saya hanya ingin tahu mengapa tidak ada pengembangan model untuk model data hitungan satu kali lipat! Juga mengapa tidak ada pengembangan model data bimodal, katakanlah zero-and-2-inflated! Setelah saya menghasilkan data Poisson satu-inflasi dan menemukan bahwa baik model glmwith family=poissonatau binomial negatif …

8 r  generalized-linear-model  zero-inflation  poisson-regression 

Setelah melakukan beberapa penelitian pada topik, saya telah melihat defisit mengejutkan paket inferensi dan perpustakaan yang bergantung pada pesan-lewat atau metode optimasi untuk Python dan R. Sejauh pengetahuan saya, metode ini sangat berguna. Misalnya, untuk propagasi keyakinan Bayes Network (terarah, asiklik) saja harus mampu memberikan jawaban yang tepat. Namun, sebagian …

8 r  python  bayes  variational-bayes 

saya punya satu set data yang benar-benar biner. setiap set nilai variabel berada di domain: true, false. properti "khusus" dari kumpulan data ini adalah bahwa mayoritas dari nilai-nilai itu "salah". Saya telah menggunakan algoritma pembelajaran jaringan bayesian untuk mempelajari jaringan dari data. Namun, untuk salah satu node target saya (yang …

8 machine-learning  classification  svm  random-forest  bayesian-network 

Saya sedang membaca beberapa catatan dan dikatakan bahwa PCA dapat "sphere data". Apa yang mereka definisikan kepada saya sebagai "sphering the data" adalah membagi setiap dimensi dengan akar kuadrat dari nilai eigen yang sesuai. Saya mengasumsikan bahwa dengan "dimensi" yang mereka maksudkan adalah setiap basis vektor yang kita proyeksikan (yaitu …

8 pca 

Saya mencoba mencari perkiraan MAP untuk model berdasarkan gradient descent. Sebelumnya saya adalah multivariat Gaussian dengan matriks kovarian yang dikenal. Pada tingkat konseptual, saya pikir saya tahu bagaimana melakukan ini, tetapi saya berharap bantuan dengan detailnya. Secara khusus, jika ada cara yang lebih mudah untuk mendekati masalah, maka itu akan …

8 normal-distribution  covariance-matrix  regularization  gradient-descent  ridge-regression 

Ada beberapa metode untuk membuat perkiraan deret waktu yang sama (mis. Holt-Winters, ARIMA, ...). Namun saat ini saya sedang mengerjakan set data spasi tidak beraturan berikut, yang memiliki jumlah titik data yang bervariasi per tahun dan tidak ada interval waktu reguler antara titik-titik tersebut: Plot: Sampel Data: structure(list(date = structure(c(664239600, …

8 r  time-series  forecasting  unevenly-spaced-time-series 

Saya menggunakan lmerTestuntuk menjalankan model campuran linier (LMM) untuk mendapatkan nilai-p. Namun, dalam artikel yang saya tulis, mereka akan menunjukkan keduanya lme4dan lmerTest. Maka saya tidak yakin apakah saya juga mengutip lme4ketika saya hanya menggunakan lmerTestmodel LMM. Apakah Anda punya ide tentang ini?

8 r 

Bisakah kita mengubah tingkat penerimaan dalam algoritma Metropolis walk acak dengan mengubah parameter distribusi proposal? Biarkan distribusi target menjadi . Biarkan menjadi kepadatan proposal untuk keadaan baru pada kondisi saat ini . Tingkat penerimaan adalah ππ\pip(x2|x1)p(x2|x1)p(x_2 | x_1)x2x2x_2x1x1x_1α=min(1,π(x2)p(x1|x2)π(x1)p(x2|x1))α=min(1,π(x2)p(x1|x2)π(x1)p(x2|x1)) \alpha = \min(1, \frac{\pi(x_2) p(x_1|x_2)}{\pi(x_1) p(x_2|x_1)}) Jika saya benar, dalam algoritma Metropolis …

8 mcmc