Статистика та великі дані

Я гуглив і шукав stats.stackexchange, але не можу знайти формулу для обчислення 95% довірчого інтервалу для значення для лінійної регресії. Хтось може це надати?R2R2R^2 Ще краще, скажімо, я провів лінійну регресію нижче в R. Як би я обчислив 95% довірчий інтервал для значення за допомогою коду R.R2R2R^2 lm_mtcars <- lm(mpg …

13 r  regression  confidence-interval  inference  r-squared 

Я щойно висвітлював Штучні нейронні мережі на курсі машинного навчання Курсара, і хотів би знати більше теорії за ними. Я вважаю, що мотивація того, що вони імітують біологію, є дещо незадовільною. На поверхні виявляється, що на кожному рівні ми замінюємо коваріати лінійною їх комбінацією. Роблячи це неодноразово, ми допускаємо встановлення …

13 machine-learning  neural-networks  theory 

ми використовували для створення кривої GINI, використовуючи ліфт, створений за допомогою відсотка хорошого та поганого для моделювання показників. Але те, що я вивчив, крива ROC створюється за допомогою матриці плутанини зі специфічністю (1- вірно негативним) як вісь x, а чутливість (справжній позитивний) як вісь Y. Таким чином, результат GINI і …

13 roc  gini 

Я переглядаю статтю про запилення, де дані розподілені біноміально (фрукти дозрівають чи ні). Тому я використовував glmerодин випадковий ефект (окрема рослина) та один фіксований ефект (лікування). Рецензент хоче дізнатися, чи вплинула рослина на набір фруктів - але у мене виникають проблеми з інтерпретацією glmerрезультатів. Я читав в Інтернеті, і, здається, …

13 r  generalized-linear-model  variance  lme4-nlme  ecology 

Функція lm в R може роздрукувати оцінену коваріацію коефіцієнтів регресії. Що дає нам ця інформація? Чи можемо ми зараз краще інтерпретувати модель або діагностувати проблеми, які можуть бути присутніми в моделі?

13 r  multiple-regression  least-squares 

Я думаю, що остаточної відповіді на це питання може бути. Але я використовував низку алгоритмів машинного навчання в минулому і намагаюся дізнатися про Bayesian Networks. Я хотів би зрозуміти, за яких обставин або для яких типів проблем ви б вирішили скористатися мережею Bayesian за іншими підходами?

13 machine-learning  bayesian-network 

Для ієрархічної кластеризації я часто бачу наступні дві "метрики" (вони точно не говорять) для вимірювання відстані між двома випадковими змінними і : \ newcommand {\ Cor} {\ mathrm {Cor}} \ begin {align} d_1 (X, Y) & = 1- | \ Cor (X, Y) |, \\ d_2 (X, Y) & = …

13 correlation  clustering  distance  metric 

Я знаю, що середнє значення суми незалежних змінних є сумою засобів кожної незалежної змінної. Чи стосується це і залежних змінних?

13 mean  non-independent 

Я хотів би витягнути нахили для кожної людини в моделі змішаного ефекту, як це викладено в наступному параграфі Моделі змішаних ефектів використовувались для характеристики окремих шляхів зміни когнітивних підсумкових заходів, включаючи терміни віку, статі та років навчання як фіксованих ефектів (Laird and Ware, 1982; Wilson et al., 2000, 2002c) ... …

13 r  mixed-model 

Я відтворюю з нуля результати в розділі 4.2.1 від Гранична ймовірність виходу Гіббса Сіддхартха Чиб Журнал Американської статистичної асоціації, Vol. 90, № 432. (груд., 1995), стор 1313-1321. Це суміш нормальної моделі з відомим числом k≥1k≥1k\geq 1 компонентів. f(x∣w,μ,σ2)=∏i=1n∑j=1kN(xi∣μj,σ2j).(∗)f(x∣w,μ,σ2)=∏i=1n∑j=1kN(xi∣μj,σj2).(∗) f(x\mid w,\mu,\sigma^2) =\prod_{i=1}^n\sum_{j=1}^k \mathrm{N}(x_i\mid\mu_j,\sigma_j^2) \, . \qquad (*) z=(z1,…,zn)z=(z1,…,zn)z=(z_1,\dots,z_n)1,…,k1,…,k1,\dots,k f ( x …

13 bayesian  mixture  gibbs 

(Я подібне питання розмістив на math.se. ) В інформаційній геометрії визначник інформаційної матриці Фішера є природною формою об'єму на статистичному колекторі, тому він має приємну геометричну інтерпретацію. Той факт, що він виявляється у визначенні Джефріса до, наприклад, пов'язаний з його інваріантністю в рамках репараметризації, яка є (імхо) геометричною властивістю. Але …

13 variance  information-theory  fisher-information  information-geometry 

При моделюванні часових рядів є можливість (1) моделювати кореляційну структуру термінів помилки, наприклад, процес AR (1) (2) включає відсталу залежну змінну як пояснювальну змінну (праворуч) Я розумію, що їх причини іноді є істотними причинами (2). Однак які методичні причини робити або (1), або (2), або навіть обидва?

13 time-series  autocorrelation  residuals  lags 

Я читав про обчислення значень R2R2R^2 у змішаних моделях і після прочитання відповідей на R-sig, інших публікацій на цьому форумі (я б зв’язав декілька, але мені не вистачає репутації) та кілька інших посилань, я розумію, що використовуючи Значення R2R2R^2 у контексті змішаних моделей є складним. Однак я нещодавно натрапив на …

13 r  mixed-model  r-squared  lme4-nlme 

У мене є щоденні дані про продажі товару, що є дуже сезонним. Я хочу зафіксувати сезонність у регресійній моделі. Я читав, що якщо у вас є дані щокварталу чи щомісяця, у такому випадку ви можете створити 3 та 11 фіктивних змінних відповідно - але чи можу я мати справу з …

13 regression  time-series  multiple-regression  categorical-data 

Зазвичай ми не можемо намалювати криву ROC для дискретних класифікаторів, таких як дерева рішень. Я правий? Чи є можливість намалювати криву ROC для Dtrees?

13 roc  cart