Статистика та великі дані

У мене є набір даних, що містить кількість дій, здійснених особами протягом 7 днів. Конкретна дія не повинна відповідати цьому питанню. Ось деякі описові статистичні дані для набору даних: ДальністьСереднійВаріантністьКількість спостережень0 - 77218.22791 рік696Дальність0-772Середній18.2Варіантність2791 рікКількість спостережень696 \begin{array}{|c|c|} \hline \text{Range} & 0 - 772 \\ \hline \text{Mean} & 18.2 \\ \hline …

11 r  distributions  poisson-distribution  mean  sample 

У напізнавальній роботі "Фільтрування частинок Рао-Блеквеліз для динамічних байесівських мереж" А. Doucet et. ін. запропонований послідовний фільтр Монте-Карло (фільтр частинок), який використовує лінійну підструктуру у процесі . За допомогою маргіналізації цієї лінійної структури фільтр можна розділити на дві частини: нелінійну частину, яка використовує фільтр для частинок, і одну лінійну частину, …

11 monte-carlo  particle-filter 

Я, мабуть, маю справу з проблемою, яка, ймовірно, була вирішена сто разів раніше, але я не знаю, де знайти відповідь. Використовуючи логістичну регресію, враховуючи багато функцій і намагаючись передбачити двійкове категоричне значення , мені цікаво вибрати підмножину функцій, яка прогнозує добре.x1,...,xnx1,...,xnx_1,...,x_nyyyyyyy Чи існує процедура, схожа на ласо, яку можна використовувати? …

11 machine-learning  logistic  classification 

Прикладом гарної міри відокремленості класів у лінійних дискримінантних учнів є лінійне дискримінантне відношення Фішера. Чи є інші корисні показники для визначення того, чи забезпечують набори функцій гарне розділення класів між цільовими змінними? Зокрема, мені цікаво знайти хороші багатовимірні атрибути введення для максимізації поділу цільових класів, і було б непогано мати …

11 machine-learning  classification  feature-selection  discriminant-analysis 

Біологічне підґрунтя З часом деякі види рослин прагнуть дублювати цілі геноми, отримуючи додаткову копію кожного гена. Через нестабільність цієї установки багато з цих генів потім видаляються, а геном переставляє себе і стабілізується, готовий повторно повторюватися. Ці події дублювання пов'язані з подіями видозміни та інвазії, і теорія полягає в тому, що …

11 generalized-linear-model  contingency-tables  fishers-exact  genetics  bioinformatics 

Я хотів би описати "пік" та "важкість" хвоста кількох перекошених функцій щільності ймовірності. Особливості, які я хочу описати, чи називали б їх "куртозом"? Я бачив лише слово "куртоз", яке використовується для симетричних розподілів?

11 pdf  descriptive-statistics  skewness  kurtosis 

Реалізація randomForest не дозволяє відібрати вибірку за кількістю спостережень, навіть при вибірці з заміною. Чому це? Добре працює: rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(1, 1, 1), replace=TRUE) rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=3, replace=TRUE) Що я хочу зробити: rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(51, 1, 1), replace=TRUE) …

11 r  sampling  random-forest  stratification  oversampling 

Для аналізу нульових завищених підрахунків птахів я б хотів застосувати моделі підрахунку нуля завищеними за допомогою пакету R pscl . Однак, переглянувши приклад, поданий у документації для однієї з основних функцій ( ? Zeroinfl ), я починаю сумніватися, у чому реальна перевага цих моделей. Відповідно до наведеного там зразка коду, …

11 r  poisson-distribution  zero-inflation 

З Вікіпедії Динамічна байесівська мережа (DBN) - байєсівська мережа, яка пов'язує змінні один з одним за суміжними етапами часу. Це часто називають B-Timeslice BN, оскільки це говорить про те, що в будь-який момент часу T значення змінної можна обчислити з внутрішніх регресорів та безпосереднього попереднього значення (час T-1) . DBN …

11 hidden-markov-model  graphical-model 

Скажімо, у нас є просте питання "так / ні", на яке ми хочемо знати відповідь. А за правильну відповідь "голосують" N людей. У кожного виборця є історія - перелік 1-х та 0-х, який показує, чи мали вони рацію чи неправильно щодо подібних питань у минулому. Якщо взяти історію як біноміальне …

11 accuracy  uncertainty  weighted-mean  voting-system 

Мені хотілося б використовувати lme4для зміщення регресії змішаних ефектів і multcompдля обчислення парних порівнянь. У мене складний набір даних з декількома безперервними і категоричними предикторами, але моє запитання можна продемонструвати, використовуючи вбудований ChickWeightнабір даних як приклад: m <- lmer(weight ~ Time * Diet + (1 | Chick), data=ChickWeight, REML=F) Timeє …

11 r  mixed-model  multiple-comparisons 

У мене питання щодо заднього розподілу Діріхле. З огляду на поліноміальний функцію правдоподібності Відомо , що задній є , де N я є число раз , ми вже бачили я т ч спостереження.Dir(αi+Ni)Dir(αi+Ni)Dir({\alpha_i + N_i})NiNiN_iithithi^{th} Що станеться, якщо ми почнемо зменшувати s для заданих фіксованих даних D ? З форми …

11 dirichlet-distribution 

Я натрапив на цей розподіл у комп’ютерній грі і хотів дізнатися більше про його поведінку. Це випливає з рішення про те, чи повинна відбутися певна подія після заданої кількості дій гравця. Деталі поза цим не є актуальними. Це здається застосовно до інших ситуацій, і мені це було цікаво, оскільки його …

11 probability  distributions  survival  discrete-data 

Я хочу перевірити, чи дійсно я зрозумів [класичний, лінійний] аналіз факторів (FA), особливо припущення , які зроблені до (а можливо, після) ФА. Деякі дані слід спочатку співвіднести і між ними можливе лінійне співвідношення. Після факторного аналізу дані зазвичай розподіляються (двовимірний розподіл для кожної пари) і немає кореляції між факторами (загальними …

11 correlation  factor-analysis  assumptions  dimensionality-reduction 

Чи може хтось пояснити мені поняття відстані махаланобіса? Наприклад, що таке відстань махаланобіса між двома точками х і у, і, особливо, як воно трактується для розпізнавання візерунків?

11 machine-learning  mathematical-statistics  distance-functions