Статистика та великі дані

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 4 роки тому . У мене є кадр даних, який містить кілька повторюваних ідентифікаторів. Я хочу видалити записи з повторюваними ідентифікаторами, зберігаючи лише рядок із максимальним …

16 r 

Взагалі я стандартизую свої незалежні змінні в регресіях, щоб правильно порівняти коефіцієнти (таким чином вони мають однакові одиниці: стандартні відхилення). Однак, використовуючи дані панелі / поздовжні, я не впевнений, як мені стандартизувати свої дані, особливо якщо я оцінюю ієрархічну модель. Щоб зрозуміти, чому це може бути потенційною проблемою, припустимо, у …

16 r  regression  standardization 

Мені потрібні деякі ресурси, щоб почати використовувати нейронні мережі для прогнозування часових рядів. Я насторожено реалізую деякий документ, а потім з’ясовую, що вони значно перекрили потенціал своїх методів. Тож якщо у вас є досвід використання методів, які ви пропонуєте, це стане ще більш приголомшливим.

16 time-series  neural-networks  forecasting  references 

Якщо у мене є дві нормально розподілені незалежні випадкові величини XXX і YYY із значеннями μXμX\mu_X і μYμY\mu_Y та стандартними відхиленнями σXσX\sigma_X і σYσY\sigma_Y і я виявляю, що X+Y=cX+Y=cX+Y=c , то (припускаючи, що я не допустив жодних помилок) умовний розподіл з XXX і YYY заданих ccc , також зазвичай розподіляються …

16 normal-distribution  conditional-probability 

Я провів аналіз, в якому я моделював різні компоненти дисперсії. Звітуючи результати в таблиці, набагато більш стисло повідомляти про стандартні відхилення замість дисперсій. Отже, це приводить мене до питання - чи є коли-небудь причина повідомляти про відхилення замість стандартного відхилення? Чи доречніше звітувати одне за одним?

16 standard-deviation  variance  tables 

Я обчислив d Коена для коефіцієнтів регресії (зі статистики t), коефіцієнтів шансів та різниці серед значень, сподіваючись об'єднати результати в мета-аналізі і побачити, як він працює. Однак у Stata, здається, ти не можеш об'єднати ці результати без довірчих інтервалів для Коена, тому моє питання полягає в тому, як мені це …

16 cohens-d 

Вибачте за рудиментарне запитання, я новачок у цій формі аналізу і досі дуже обмежене розуміння принципів. Мені було просто цікаво, чи багато параметричних припущень для багатоваріантних / одновимірних тестів застосовуються для кластерного аналізу? У багатьох джерелах інформації, яку я читав щодо кластерного аналізу, не вдається вказати жодних припущень. Мене особливо …

16 clustering  assumptions 

Я не в полі статистики. Я бачив слово "прив'язані дані", читаючи про коефіцієнти кореляції рейтингу. Що таке пов'язані дані? Що таке приклад зв’язаних даних?

16 correlation  nonparametric  ranks 

Яка відповідна стратегія для вирішення, яку модель використовувати для даних лічильників? У мене є кількість даних, які мені потрібні для моделювання як багаторівневої моделі, і мені було рекомендовано (на цьому веб-сайті), що найкращий спосіб зробити це через помилки або MCMCglmm. Однак я все ще намагаюся дізнатися про байєсівську статистику, і …

16 poisson-distribution  generalized-linear-model  negative-binomial  overdispersion 

З огляду на і X 2 нормальні випадкові величини з коефіцієнтом кореляції ρ , як я можу знайти кореляцію між наступними лонормальними випадковими змінними Y 1 та Y 2 ?X1X1X_1X2X2X_2ρρ\rhoY1Y1Y_1Y2Y2Y_2 Y1=a1exp(μ1T+T−−√X1)Y1=a1exp⁡(μ1T+TX1)Y_1 = a_1 \exp(\mu_1 T + \sqrt{T}X_1) Y2=a2exp(μ2T+T−−√X2)Y2=a2exp⁡(μ2T+TX2)Y_2 = a_2 \exp(\mu_2 T + \sqrt{T}X_2) Тепер, якщо і X 2 = …

16 correlation  random-variable  lognormal 

Оскільки регресійне моделювання часто більше "мистецтво", ніж наукове, я часто опиняюсь на тестуванні багатьох ітерацій структури регресії. Які існують ефективні способи узагальнення інформації з цих кількох моделей, намагаючись знайти «найкращу» модель? Один із підходів, який я використав, - це скласти всі моделі до списку та перейти summary()через цей список, але …

16 r  regression 

Як слід визначити формулу моделі в R, коли є одне (або більше) точних лінійних обмежень, що зв'язують коефіцієнти. Як приклад, скажіть, що ви знаєте, що b1 = 2 * b0 у простій лінійній регресійній моделі. Дякую!

16 r  regression  modeling 

Я думаю, що справедливо сказати, що статистика - це прикладна наука, тому коли обчислюються середні та стандартні відхилення, це тому, що хтось прагне прийняти якісь рішення на основі цих цифр. Я буду сподіватися на те, що я буду хорошим статистиком, і тоді я можу "зрозуміти", коли вибірковим даним можна довіряти …

16 references  inference  descriptive-statistics  history  fallacy 

Я розробив пакет ez для R як засіб, який допомагає людям переходити від пакетів статистики, таких як SPSS до R. Це досягається (сподіваємось) шляхом спрощення специфікації різних ароматів ANOVA та надання SPSS-подібного виходу (включаючи розміри ефекту та припущення тести), серед інших особливостей. Ця ezANOVA()функція здебільшого виконує функції обгортки car::Anova(), але …

16 r  anova  sums-of-squares 

У логістичній регресії, чи потрібно так сильно піклуватися про мультиколінеарність, як ви б в прямому регресії OLS? Наприклад, з логістичною регресією, де існує мультиколінеарність, вам потрібно бути обережними (як у регресії OLS) з прийняттям висновку з коефіцієнтами бета-версії? Для регресії OLS одним із "фіксів" до високої мультиколінеарності є регрес хребта, …

16 regression  logistic  multicollinearity