Статистика та великі дані

У мене є випадкові змінні . має нормальний розподіл із середнім та дисперсією . У RVS нормально розподілені із середнім і дисперсією . Все взаємно незалежне.X 0 μ > 0 1 X 1 , … , X n 0 1X0,X1,…,XnX0,X1,…,XnX_0,X_1,\dots,X_nX0X0X_0μ>0μ>0\mu>0111X1,…,XnX1,…,XnX_1,\dots,X_n000111 Нехай позначає подію, що є найбільшою з них, тобто . …

14 probability  normal-distribution 

Нещодавно я здійснив фільтр Кальмана на простому прикладі вимірювання положення частинок з випадковою швидкістю та прискоренням. Я виявив, що фільтр Кальмана працює добре, але потім я запитав себе, в чому різниця між цим та просто ковзним середнім показником? Я виявив, що якщо я використовував вікно з приблизно 10 зразками, те, …

14 smoothing  kalman-filter 

Щоб знайти зв'язок між підтримкою однолітків (незалежна змінна) та задоволеність роботою (залежна змінна), я хочу застосувати тест-квадрат. Підтримка однолітків - це категорії в чотирьох групах відповідно до ступеня підтримки: 1 = дуже менший ступінь, 2 = певною мірою, 3 = значною мірою і 4 = дуже великий ступінь. Задоволеність роботою …

14 chi-squared  nonparametric  contingency-tables  association-measure 

Я хотів би знати різницю між панельним аналізом даних та змішаним аналізом моделі. Наскільки мені відомо, і панельні дані, і змішані моделі використовують фіксовані та випадкові ефекти. Якщо так, то чому вони мають різні назви? Або вони є синонімами? Я прочитав наступний пост, який описує визначення фіксованого, випадкового та змішаного …

14 mixed-model  references  panel-data 

У моделюванні клімату ви шукаєте моделі, здатні адекватно зобразити клімат Землі. Сюди входить показ півциклічних зразків: такі речі, як Південне коливання Ель-Ніно. Але перевірка моделі відбувається, як правило, протягом порівняно коротких періодів часу, коли є пристойні дані спостереження (останні ~ 150 років). Це означає, що ваша модель може відображати правильні …

14 time-series  model-comparison  fourier-transform  climate 

Чи є хороші підсумки (огляди, книги) про різні додатки ланцюга Марків Монте-Карло (MCMC)? Я бачив « Марківський ланцюг Монте-Карло» на практиці , але ця книга здається трохи старовинною. Чи є більше оновлених книг щодо різних застосувань MCMC в таких областях, як машинне навчання, комп'ютерний зір та обчислювальна біологія?

14 machine-learning  mcmc  inference  references  application 

Я зробив узагальнену лінійну модель з єдиною змінною відповіді (безперервний / нормально розподілений) та 4 пояснювальними змінними (3 з яких - коефіцієнти, а четверта - ціле число). Я використав розподіл помилок Гаусса з функцією зв’язку ідентичності. Я зараз перевіряю, чи відповідає модель припущенням узагальненої лінійної моделі, які є: незалежність Y …

14 regression  generalized-linear-model  ancova  assumptions  scatterplot 

Ці дві функції існують в R, але я не знаю їх відмінностей. Здається, що вони повертають однакові p-значення лише під час дзвінка wilcox.testз correct=FALSEі wilcox_test(в пакеті монети) з distribution="aymptotic". Для інших значень вони повертають різні p-значення. Також wilcox.testзавжди повертає W = 0 для мого набору даних, незалежно від налаштувань його …

14 r  hypothesis-testing  p-value  wilcoxon-mann-whitney 

Розглянемо ці два зображення в градаціях сірого: На першому зображенні зображено звивистий річковий візерунок. Друге зображення показує випадковий шум. Я шукаю статистичний показник, за допомогою якого можна визначити, чи вірогідно, що на зображенні є річковий малюнок. Зображення річки має дві області: річка = велике значення та всюди - низьке значення. …

14 variance  spatial  pattern-recognition 

Існує декілька математично важких паперів, які описують байєсівський Лассо, але я хочу перевірити правильний код JAGS, який я можу використовувати. Чи може хтось розмістити зразок коду BUGS / JAGS, який реалізує регульовану логістичну регресію? Будь-яка схема (L1, L2, Elasticnet) була б чудовою, але віддає перевагу Лассо. Мені також цікаво, чи …

14 bayesian  logistic  lasso  jags  regularization 

Нещодавно я подав до журналу психології документ, в якому використовував квантильну регресію. Хоча я думав, що я вже достатньо подумав у чіткому описі кількісної регресії, рецензенти просили краще пояснити методику кількісної регресії, знайомі лише зі стандартною регресією OLS. Отже, який найкращий спосіб пояснити кількісну регресію в емпіричному документі нестатистам?

14 quantile-regression  teaching 

Припустимо, у мене є деяка змінна відповіді яка вимірювалася від ї побратимів у й сім'ї. Крім того, деякі дані поведінки були зібрані одночасно від кожного суб'єкта. Я намагаюся проаналізувати ситуацію за допомогою наступної лінійної моделі змішаних ефектів:yijyijy_{ij}jjjiiixijxijx_{ij} yij=α0+α1xij+δ1ixij+εijyij=α0+α1xij+δ1ixij+εijy_{ij} = \alpha_0 + \alpha_1 x_{ij} + \delta_{1i} x_{ij} + \varepsilon_{ij} де і …

14 mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix  non-independent 

Мені було цікаво, як би ви генерували дані з рівняння регресії Пуассона в R? Я якось розгублений, як підійти до проблеми. Отже, якщо припустити, у нас є два предиктори і X 2, які розподілені N ( 0 , 1 ) . І перехоплення дорівнює 0, і обидва коефіцієнта рівні 1. …

14 r  regression  poisson-distribution  simulation 

Розглянемо наступний PCAP біплот: library(mvtnorm) set.seed(1) x <- rmvnorm(2000, rep(0, 6), diag(c(5, rep(1,5)))) x <- scale(x, center=T, scale=F) pc <- princomp(x) biplot(pc) Існує купа червоних стрілок, що вони означають? Я знав, що перша стрілка, позначена символом "Var1", повинна вказувати на самий різний напрямок набору даних (якщо ми вважаємо їх 2000 …

14 r  pca  linear-algebra  biplot 

У вірогідності та статистиці часто використовують поняття "випадковість" та "випадковість". Часто поняття випадкової змінної використовується для моделювання подій, які відбуваються через випадковість. Моє запитання стосується терміна "випадковий". Що таке випадкове? Чи існує насправді випадковість? Мені цікаво, що люди, які мають великий досвід роботи зі випадковими подіями, думають і вірять у …

14 interpretation  terminology