Статистика та великі дані

У мене є дані про пацієнтів, які під час операції отримували два види лікування. Мені потрібно проаналізувати його вплив на серцебиття. Вимірювання серцевого ритму проводиться кожні 15 хвилин. Зважаючи на те, що тривалість операції може бути різною для кожного пацієнта, кожен пацієнт може проводити від 7 до 10 вимірювань серцевого …

17 r  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

Заблокований . Це питання та його відповіді заблоковано, оскільки це питання поза темою, але має історичне значення. Наразі не приймає нових відповідей чи взаємодій. У R у мене є кадр даних, що містить мітку класу C (коефіцієнт) та два вимірювання, M1 і M2 . Як обчислити кореляцію між М1 та …

17 r  correlation 

Я прочитав цю тему , і мені здається, що можна сказати, що: статистика = індукція? ймовірність = відрахування? Але мені цікаво, чи можуть бути ще якісь деталі щодо порівняння, яке мені не вистачає. Наприклад, чи статистика дорівнює індукції, чи це лише конкретний випадок? Здається, що ймовірність - це суб-випадок дедукції …

17 probability  theory 

Мені прийшло в голову, що, хоча я протягом багатьох років збирав деякі ідеї щодо відмінностей між статистикою та біостатистикою, я ніколи не чув офіційного пояснення. У чому полягає відмінність між цими двома дисциплінами (в даний час)? І чому ця відмінність почалася в першу чергу? EDIT: У своєму первісному питанні я …

17 terminology  biostatistics 

Це питання спонукається до обговорення в інших місцях . Змінні ядра часто використовуються при локальній регресії. Наприклад, льос широко використовується і добре працює як регресія, і ґрунтується на ядрі змінної ширини, яке адаптується до розрідженості даних. З іншого боку, звичайно вважається, що змінні ядра призводять до поганих оцінок при оцінці …

17 nonparametric  smoothing  kernel-smoothing  loess 

Припустимо, в одному є дві незалежні вибірки з однієї сукупності, і для двох вибірок були використані різні методи для отримання точкової оцінки та довірчих інтервалів. У тривіальних випадках розумна людина просто об'єднає два зразки і використає один метод для аналізу, але припустимо, на даний момент, що інший метод повинен бути …

17 confidence-interval  meta-analysis 

Серед Matlab та Python, яка мова корисна для загального статистичного аналізу даних? Які плюси і мінуси, крім доступності, для кожного?

17 matlab  python 

Я намагаюсь перевірити нульовий проти локальної альтернативи для випадкової змінної , за умови легкого та середнього перекосу та куртозу випадкової величини. Виконуючи пропозиції Вілкокса у «Вступі до надійної оцінки та тестування гіпотез», я переглянув тести, засновані на підстриженому середньому, медіані, а також М-оцінці місця розташування (одноетапна процедура Вілкокса). Ці надійні …

17 hypothesis-testing  t-test  finance  robust 

Раніше я аналізував предмети з психометричної точки зору. Але зараз я намагаюся проаналізувати інші типи питань щодо мотивації та інших тем. Ці питання є на масштабах Лікерта. Моя початкова думка полягала у використанні факторного аналізу, оскільки питання гіпотезуються, щоб відображати деякі основні виміри. Але чи підходить факторний аналіз? Чи потрібно …

17 factor-analysis  scales  psychometrics  likert  psychology 

Заблокований . Це питання та його відповіді заблоковано, оскільки це питання поза темою, але має історичне значення. Наразі не приймає нових відповідей чи взаємодій. Я купив цю книгу: Як виміряти що-небудь: пошук цінностей нематеріальних речей у бізнесі і Перший аналіз даних: Посібник для учнів щодо великих чисел, статистики та хороших …

17 machine-learning  bayesian  references 

Через факториальне розподіл пуассона стає недоцільним оцінювати пуассонові моделі (наприклад, використовуючи максимальну ймовірність), коли спостереження великі. Так, наприклад, якщо я намагаюся оцінити модель, щоб пояснити кількість самогубств за певний рік (доступні лише щорічні дані), і скажу, що тисячі самогубств щороку є, чи неправильно виражати самогубства в сотні , щоб 2998 …

17 modeling  poisson-distribution  large-data 

Ми можемо припустити, що у нас є файл CSV, і ми хочемо дуже базовий графік рядка з декількома рядками на одному сюжеті та простою легендою.

17 data-visualization 

Я хотів би побудувати алгоритм, який міг би проаналізувати будь-який часовий ряд і «автоматично» вибрати найкращий традиційний / статистичний метод прогнозування (та його параметри) для аналізованих даних часових рядів. Чи можна було б зробити щось подібне? Якщо так, чи можете ви дати мені кілька порад, як можна підійти до цього?

17 time-series  forecasting  python 

Думаючи про використання періодичних нейронних мереж для прогнозування часових рядів. Вони в основному реалізують своєрідну узагальнену нелінійну авторегресію порівняно з моделями ARMA та ARIMA, які використовують лінійну авторегресію. Якщо ми виконуємо нелінійну авторегресію, чи все-таки необхідно, щоб часовий ряд був нерухомим, і чи потрібно нам виконувати диференціювання способу, який ми …

17 time-series  autoregressive  nonlinear  stationarity 

Надійна PCA (розроблена Candes et al. 2009 або ще краще Netrepalli et al. 2014 ) є популярним методом для виявлення багатоваріантного зовнішнього середовища , але відстань махаланобіса також може бути використана для виявлення зовнішньої тканини з урахуванням надійної, регульованої оцінки коваріаційної матриці . Мені цікаво (не) переваги використання одного методу …

17 pca  outliers  covariance-matrix  robust  anomaly-detection