Статистика та великі дані

У мене є деякі дані, які виглядають із побудови графіка залишків проти часу майже нормальним, але я хочу бути впевненим. Як я можу перевірити нормальність залишків помилок?

20 hypothesis-testing  normal-distribution  assumptions 

Припустимо, у мене 20 мишей. Я спаюю мишей якимось чином, щоб я отримав 10 пар. Для цього питання це може бути випадкове сполучення, АБО це може бути розумне сполучення, як, наприклад, спроба з’єднати мишей з того ж посліду, тієї ж статі, з подібною вагою, АБО це може бути навмисне дурне …

20 t-test  paired-data 

Я використовую четверту кореневу ( 1/4) потужність перетворення на моїй змінній реакції, як результат гетероскедастичності. Але зараз я не впевнений, як інтерпретувати свої коефіцієнти регресії. Я припускаю, що мені потрібно взяти коефіцієнти до четвертої потужності при зворотній трансформації (див. Нижче вихід регресії). Усі змінні є в одиницях долара в мільйонах, …

20 regression  data-transformation 

Мене викликали на чергування присяжних. Я усвідомлюю важливість статистики для деяких судових процесів присяжних. Наприклад, поняття "базовий показник" та його застосування до ймовірнісних розрахунків іноді - можливо, завжди - актуальне. Які статистичні теми може корисно вивчати людина в моїй ситуації та які матеріали підходять для когось із мого походження? Я …

20 probability  bayesian  references 

Я використовував багаторазову імпутацію, щоб отримати ряд завершених наборів даних. Я використовував байєсівські методи для кожного із завершених наборів даних для отримання заднього розподілу параметра (випадковий ефект). Як можна об'єднати / об'єднати результати для цього параметра? Більше контексту: Моя модель є ієрархічною у розумінні окремих учнів (одне спостереження на одного …

20 bayesian  mixed-model  missing-data 

У мене виникають проблеми з генерацією набору стаціонарних кольорових часових рядів, враховуючи їх матрицю коваріації (їх спектральні щільності потужності (PSD) та спектральні щільності спектру потужності (CSD)). Я знаю, що, враховуючи два часові ряди та , я можу оцінити їх спектральні щільності потужності (PSD) та перехресні спектральні щільності (CSD), використовуючи багато …

20 time-series  sampling  algorithms  simulation  covariance 

У мене є кілька швидких питань щодо PCA: Чи вважає PCA, що набір даних є гауссовим? Що трапляється, коли я застосовую PCA до властивих нелінійних даних? Враховуючи набір даних, процес спочатку повинен середньо-нормалізувати, встановити дисперсію на 1, взяти SVD, зменшити ранг і, нарешті, зіставити набір даних у новий простір зі …

20 pca  svd 

У мене є деякі дані в [0,1], які я хотів би проаналізувати за допомогою бета-регресії. Звичайно, щось потрібно зробити, щоб вмістити 0,1 значення. Мені не подобається змінювати дані, щоб відповідати моделі. також я не вірю, що інфляція нуля і 1 - це гарна ідея, тому що я вважаю, що в …

20 regression  generalized-linear-model  beta-distribution  zero-inflation  beta-regression 

Я маю 10 років даних про щоденні прибутки для 28 різних валют. Я хочу витягнути перший основний компонент, але замість того, щоб використовувати PCA протягом 10 років, я хочу застосувати 2-річне вікно, тому що поведінка валют змінюється, і тому я хочу це відобразити. Однак у мене є основна проблема, тобто …

20 r  pca 

Я дізнався про байєсівську статистику, і часто читав у статтях "ми застосовуємо байєсівський підхід" чи щось подібне. Я також помічала, рідше: "ми застосовуємо повністю байєсівський підхід" (мій акцент). Чи є різниця між цими підходами в будь-якому практичному чи теоретичному сенсі? FWIW, я використовую пакет MCMCglmmв R на випадок, коли це …

20 bayesian 

Я хотів би зрозуміти, як генерувати інтервали прогнозування для логістичних регресійних оцінок. Мені порадили дотримуватися процедур у моделюванні бінарних даних Коллета, 2-е видання, с.98-99. Після впровадження цієї процедури та порівняння її з R predict.glm, я фактично думаю, що ця книга показує процедуру обчислення довірчих інтервалів , а не інтервалів прогнозування. …

20 r  regression  confidence-interval  logistic  prediction-interval 

Один наївний метод наближення до нормального розподілу - це об'єднання, можливо, IID випадкових величин, рівномірно розподілених на , потім ревітер та повторна шкала, спираючись на центральну граничну теорему. ( Бічна примітка : Існують більш точні методи, такі як перетворення Бокса - Мюллера .) Сума випадкових величин IID відома як рівномірний …

20 normal-distribution  central-limit-theorem  moments  approximation 

З огляду на ієрархічну модель , я хочу, щоб двоступеневий процес підходив до моделі. Спочатку зафіксуйте жменю гіперпараметрів , а потім зробіть байєсівський висновок щодо решти параметрів . Для фіксації гіперпараметрів я розглядаю два варіанти.p ( x | ϕ , θ )p(х|ϕ,θ)p(x|\phi,\theta)θθ\thetaϕϕ\phi Використовуйте емпіричний Байєс (EB) та максимізуйте граничну ймовірність …

20 cross-validation  references  empirical-bayes 

Я побудував індекс соціального капіталу, використовуючи техніку PCA. Цей показник містить значення як позитивні, так і негативні. Я хочу перетворити / перетворити цей індекс в масштаб 0-100, щоб його було легко інтерпретувати. Скажіть, будь ласка, найпростіший спосіб зробити це.

20 data-transformation  scales 

(Щоб зрозуміти, чому я це написав, перегляньте коментарі нижче моєї відповіді на це запитання .) Помилки типу III та теорія статистичних рішень Правильна відповідь на неправильну запитання іноді називається помилкою типу III. Теорія статистичних рішень - це формалізація прийняття рішень в умовах невизначеності; він забезпечує концептуальну основу, яка може допомогти …

20 bayesian  credible-interval  decision-theory