Статистика та великі дані

Нехай YYY позначає медіану, а ˉ XX¯\bar{X} позначає середнє значення випадкової вибірки розміром n = 2 k + 1n=2k+1n=2k+1 з розподілу, який дорівнює N ( μ , σ 2 )N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) . Як я можу обчислити ? E ( Y | ˉ X = ˉ x )E(Y|X¯=x¯)E(Y|\bar{X}=\bar{x}) Інтуїтивно, через припущення про …

16 self-study  normal-distribution  mathematical-statistics  expected-value  conditional-expectation 

Я намагаюся визначити, чи відповідає мій набір даних безперервних даних за розподілом гами з параметрами форма 1,7 та швидкість = 0,000063.====== Проблема полягає в тому, що коли я використовую R для створення графіку QQ мого набору даних проти теоретичної гамми розподілу (1,7, 0,000063), я отримую графік, який показує, що емпіричні …

16 pdf  kolmogorov-smirnov  cdf  qq-plot 

Я викладаю собі якусь статистику для розваги і в мене є певна плутанина щодо достатньої статистики . Я випишу свої плутанини у форматі списку: Якщо розподіл має параметрів, то чи матиме він достатньо статистичних даних?nннnннn Чи існує якась пряма відповідність між достатньою статистикою та параметрами? Або достатня статистика просто служить …

16 mathematical-statistics  sufficient-statistics 

Це довгий пост, тому я сподіваюся, що ви можете перенести зі мною, і, будь ласка, виправте мене там, де я помиляюся. Моя мета - складати щоденний прогноз на основі 3 або 4 тижнів історичних даних. Дані - це 15-хвилинні дані локального навантаження однієї з трансформаторних ліній. У мене виникають проблеми …

16 forecasting  arima  model-selection  seasonality  fourier-transform 

У мене є дані для мережі метеостанцій по всій території США. Це дає мені кадр даних, який містить дату, широту, довготу та деяке вимірюване значення. Припустимо, що дані збираються раз на день та керуються регіональною погодою (ні, ми не збираємось вступати в цю дискусію). Я хотів би показати графічно, як …

16 r  regression  data-visualization  pca  spatial 

У мене виникають проблеми з розумінням виходу моєї lmer()моделі. Це проста модель змінної результату (підтримка) з різними перехопленнями стану / випадковими ефектами стану: mlm1 <- lmer(Support ~ (1 | State)) Результати summary(mlm1): Linear mixed model fit by REML Formula: Support ~ (1 | State) AIC BIC logLik deviance REMLdev 12088 …

16 r  mixed-model  random-effects-model  lme4-nlme 

Чи може градієнтний прискорювач Фрідмана досягти кращих показників, ніж з випадковим лісом Бреймана ? Якщо так, то в яких умовах або який набір даних може покращити gbm?

16 machine-learning  data-mining  random-forest  boosting 

Я намагаюся зробити відео про завантажені кістки, і в один момент в ролику ми розкачаємо близько 200 кубиків, беремо всі шістдесят, згорнемо їх ще раз, і візьмемо всі шістдесят і згорнемо їх втретє. У нас був один гибель, який виходив 6 разів три рази поспіль, що, очевидно, не є незвичним, …

16 probability  dice  law-of-large-numbers 

Я розумію, що однокласні SVM (OSVM) були запропоновані з урахуванням відсутності негативних даних, і вони прагнуть знайти межі рішення, які відокремлюють позитивний набір і якусь негативну опорну точку, скажімо, походження. Робота в 2011 році пропонує екземплярні SVM (ESVM), які готують "єдиний класифікатор на категорію", який стверджує, що відрізняється від OSVM, …

16 machine-learning  svm 

Я б хотів намалювати зразок . Вікіпедія пропонує або використовувати склад Холеського, або Ейгенде , тобто або Σ = D 1 D T 1x∼N(0,Σ)x∼N(0,Σ)\mathbf{x} \sim N\left(\mathbf{0}, \mathbf{\Sigma} \right)Σ=D1DT1Σ=D1D1T \mathbf{\Sigma} = \mathbf{D}_1\mathbf{D}_1^T Σ=QΛQTΣ=QΛQT \mathbf{\Sigma} = \mathbf{Q}\mathbf{\Lambda}\mathbf{Q}^T Отже, зразок можна скласти через: або де \ mathbf {v} \ sim N \ зліва …

16 normal-distribution  random-generation  svd  cholesky 

Я щойно прочитав статтю, в якій автори провели багаторазову регресію з двома прогнозами. Загальне значення r-квадрата становило 0,65. Вони надали таблицю, яка розділила r-квадрат між двома прогнозами. Таблиця виглядала так: rsquared beta df pvalue whole model 0.65 NA 2, 9 0.008 predictor 1 0.38 1.01 1, 10 0.002 predictor 2 …

16 r  multiple-regression  r-squared  importance  variance-decomposition 

Я читав, що керування FDR менш жорстке, ніж контроль над FWER, як, наприклад, у Вікіпедії : Процедури контролю FDR здійснюють менш жорсткий контроль над помилковим виявленням порівняно з процедурами помилок у сімейному режимі (FWER) (наприклад, виправлення Бонферроні). Це збільшує потужність за рахунок збільшення швидкості помилок типу I, тобто відкидання нульової …

16 hypothesis-testing  multiple-comparisons  false-discovery-rate 

Я працюю над набором даних electricityдоступні в R пакеті TSA. Моя мета - з'ясувати, чи буде arimaмодель відповідна цим даним, і, врешті-решт, їх відповідати. Тож я поступив так: 1-е: Накресліть часовий ряд, у результаті якого з'явився наступний графік: 2-й: Я хотів увійти в систему, electricityщоб стабілізувати дисперсію, а потім розмежував …

16 r  time-series  stationarity 

Якщо ви хочете перевірити, чи дві змінні дотримуються одного і того ж розподілу, чи було б хорошим тестом просто сортувати обидві змінні, а потім перевірити їх співвідношення? Якщо він високий (щонайменше 0,9?), То змінні, швидше за все, походять з одного розподілу. Під поширенням тут я маю на увазі «нормальний», «чі-квадрат», …

16 hypothesis-testing  distributions 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 6 років тому . Яка різниця між функціями rnormі runifв R?

16 r