Статистика та великі дані

Припустимо, що у мене є два одноманітні граничні розподіли, скажімо, FFF і GGG , з яких я можу імітувати. Тепер побудуйте їх спільний розподіл за допомогою копули Гаусса , що позначається C(F,G;Σ)C(F,G;Σ)C(F,G;\Sigma) . Всі параметри відомі. Чи існує метод, що не MCMC для моделювання з цієї копули?

16 normal-distribution  simulation  copula 

Припустимо, що у нас [ 0 , 1 ] підтримується випадкова величина X , з якої ми можемо робити вибірки. Як ми можемо придумати неупереджену оцінку медіани X ?XX[0,1][0,1]XX Ми, звичайно, можемо генерувати деякі зразки та брати медіану вибірки, але я розумію, що це взагалі не буде об'єктивним. Примітка: це …

16 sampling 

У мене є повний набір послідовностей (якщо бути точними 432 спостереження) 4 станів : напрA−DA−DA-D Y=⎛⎝⎜⎜⎜⎜AB⋮BCA⋮CDA⋮ADC⋮DBA⋮AA−⋮BC−⋮A⎞⎠⎟⎟⎟⎟Y=(ACDDBACBAACA−−⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮BCADABA)Y=\left(\begin{array}{c c c c c c c} A& C& D&D & B & A &C\\ B& A& A&C & A&- &-\\ \vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots&\vdots\\ B& C& A&D & A & B & A\\ \end{array}\right) EDIT : Послідовності …

16 r  matlab  markov-process 

Я використовував ітеративно перезавантажені найменші квадрати (IRLS), щоб мінімізувати функції наступної форми, J(m)=∑Ni=1ρ(|xi−m|)J(m)=∑i=1Nρ(|xi−m|)J(m) = \sum_{i=1}^{N} \rho \left(\left| x_i - m \right|\right) де NNN - кількість екземплярів xi∈Rxi∈Rx_i \in \mathbb{R} , m∈Rm∈Rm \in \mathbb{R} є надійною оцінкою, яку я хочу, і ρρ\rho є відповідною надійною функцією покарання. Скажімо, вона опукла (хоча …

16 estimation  least-squares  robust  irls 

У мене є набір даних, що складається з серії щомісячних підрахунків справ "зламана палиця" з кількох сайтів. Я намагаюся отримати єдину підсумкову оцінку з двох різних методик: Методика 1: Встановіть "зламану палицю" за допомогою Poisson GLM зі змінною індикатора 0/1 та за допомогою змінної часу та часу ^ 2 для …

16 time-series  mixed-model 

Я новачок у статистиці і це знайшов . У статистиці θ - маленька грецька літера «theta» - це звичайна назва параметра (вектор) певного загального розподілу ймовірностей. Поширеною проблемою є пошук значення (-ів) тети. Зауважте, що в назви цього параметра не має жодного значення. Ми можемо також назвати це ще чим-небудь. …

16 terminology 

Я маю набір даних 120 зразків у 10-кратній перехресній валідації. В даний час я підбираю дані тренувань першого тренінгу і роблю на ньому 5-кратну перехресну перевірку, щоб вибрати значення гамма та С шляхом пошуку по сітці. Я використовую SVM з ядром RBF. Оскільки я роблю десять 10 крос-валідацій, щоб повідомити …

16 machine-learning  classification  cross-validation  svm 

У мене є дві випадкові величини, αi∼iid U(0,1),i=1,2αi∼iid U(0,1),i=1,2\alpha_i\sim \text{iid }U(0,1),\;\;i=1,2 деU(0,1)U(0,1)U(0,1) - рівномірний розподіл 0-1. Потім, вони дають процес, скажімо: P(x)=α1sin(x)+α2cos(x),x∈(0,2π)P(x)=α1sin⁡(x)+α2cos⁡(x),x∈(0,2π)P(x)=\alpha_1\sin(x)+\alpha_2\cos(x), \;\;\;x\in (0,2\pi) Тепер мені було цікаво, чи існує вираз закритої форми для F−1(P(x);0.75)F−1(P(x);0.75)F^{-1}(P(x);0.75) теоретичного 75-відсоткового квантиля P(x)P(x)P(x) для заданого x∈(0,2π)x∈(0,2π)x\in(0,2\pi) якщо припустити, що я можна зробити це за …

16 distributions  probability  stochastic-processes 

Нехай - симплекс вірогідності розмірності K - 1 , тобто x ∈ Δ K такий, що x i ≥ 0 і ∑ i x i = 1 .ΔKΔK\Delta_{K}K−1K−1K-1x∈ΔKx∈ΔKx \in \Delta_{K}xi≥0xi≥0x_i \ge 0∑ixi=1∑ixi=1\sum_i x_i = 1 Які розподіли, які часто (або добре відомі, або визначені раніше) протягом існують?ΔKΔK\Delta_{K} Зрозуміло, що існують …

16 distributions  multinomial  compositional-data 

Нехай , тобто розподілений відповідно до розмірного розподілу Wishart зі середнім та ступенем свободи . Я б хотів вираз для деє визначальним.D × D ν Ψ ν E ( лог | Λ | ) | Λ |Λ ∼ ШD( ν, Ψ )Λ∼WD(ν,Ψ)\Lambda \sim \mathcal W_D(\nu, \Psi)D × DD×DD \times DνΨνΨ\nu …

16 distributions  wishart 

Я маю справу з контрольованим питанням бінарної класифікації. Я хотів би використовувати пакет GBM для класифікації людей як незаражених / інфікованих. У мене в 15 разів більше незаражених, ніж заражених. Мені було цікаво, чи страждають моделі GBM у разі незбалансованих розмірів класу? Я не знайшов жодних посилань, що відповідали б …

16 r  machine-learning  boosting  unbalanced-classes  gbm 

Це посилання на вікіпедію перераховує низку методів виявлення гетероскедастичності залишків OLS. Мені хотілося б дізнатися, яка практична методика є більш ефективною для виявлення регіонів, постраждалих від гетеросцедастичності. Наприклад, тут центральний регіон у сюжеті OLS «Залишки проти пристосованого» має більшу дисперсію, ніж сторони сюжету (я не зовсім впевнений у фактах, але …

16 regression  least-squares  heteroscedasticity 

Я дізнаюся про Гауссовий процес і чув лише біти та фрагменти. Буду дуже вдячний за коментарі та відповіді. Чи правда для будь-якого набору даних, що наближення функції Гауссова процесу дасть нульову або мізерну помилку пристосування в точках даних? В іншому місці я також чув, що Гауссовий процес особливо гарний для …

16 gaussian-process 

З читання публікацій на цьому сайті я знаю, що є функція R auto.arima(в forecast пакеті ). Я також знаю, що IrishStat , учасник цього сайту, побудував комерційний пакет autobox на початку 1980-х. Оскільки ці два пакети існують сьогодні і автоматично вибирають моделі arima для даних наборів даних, що вони роблять …

16 time-series  arima  automatic-algorithms 

Я MCMCglmmнещодавно використовував пакунок. Мене бентежить те, що в документації згадується як R-структура та G-структура. Вони, мабуть, стосуються випадкових ефектів - зокрема, із зазначенням параметрів попереднього розподілу на них, але, як видається, в документації передбачається, що читач знає, що це за терміни. Наприклад: необов'язковий перелік попередніх специфікацій, що містить 3 …

16 r  bayesian  mixed-model  lme4-nlme