Статистика та великі дані

Я знаю, що Adaboost намагається генерувати сильний класифікатор, використовуючи лінійну комбінацію набору слабких класифікаторів. Однак я прочитав деякі документи, які пропонують Adaboost і SVM працювати в гармонії (навіть якщо SVM є сильним класифікатором) у певних умовах та випадках . Я не в змозі зрозуміти з архітектурної та програмної точки зору, …

11 classification  svm  references  boosting 

Чи існує таке поняття, як чесна смерть? На кістках, де число представлено вичерпаною крапкою, напевно, це має значення? Хтось робив якісь дослідження? Справді, думаючи про це, чому монети монети будуть справедливими? фізика з кожного боку абсолютно різна.

11 dice 

По-перше, у мене виникає питання, чи є розподіл Пуассона "стабільним" чи ні. Дуже наївно (і я не надто впевнений у "стабільних" розподілах), я розробив розподіл лінійної комбінації розподілених Р. Пуассоном, використовуючи продукт MGF. Схоже, я отримую ще один Пуассон, параметр якого дорівнює лінійній комбінації параметрів окремих RV. Отож я роблю …

11 distributions  poisson-distribution  mgf 

Коли я аналізую свої змінні у двох окремих (універсальних) моделях логістичної регресії, я отримую наступне: Predictor 1: B= 1.049, SE=.352, Exp(B)=2.85, 95% CI=(1.43, 5.69), p=.003 Constant: B=-0.434, SE=.217, Exp(B)=0.65, p=.046 Predictor 2: B= 1.379, SE=.386, Exp(B)=3.97, 95% CI=(1.86, 8.47), p<.001 Constant: B=-0.447, SE=.205, Exp(B)=0.64, p=.029 але коли я ввожу їх …

11 logistic  statistical-significance  multiple-regression 

Пробачте, якщо я пропустив щось досить очевидне. Я фізик, який по суті є (гістограмою) розподілом, орієнтованим на середнє значення, яке наближається до нормального розподілу. Важливе значення для мене - це стандартне відхилення цієї Гауссової випадкової величини. Як би я намагався знайти помилку на стандартному відхиленні вибірки? У мене є відчуття, …

11 normal-distribution  standard-deviation  error  measurement-error 

Було показано , що вибір моделі ABC з використанням Байеса чинників не рекомендується з - за наявності помилки , що надходить з використання зведеної статистики. Висновок у цій роботі спирається на вивчення поведінки популярного методу апроксимації фактора Байєса (Алгоритм 2). Добре відомо, що фактори Байєса - не єдиний спосіб проведення …

11 bayesian  model-selection  prediction  abc 

Зазвичай перетворюється на Fisher для перевірки різниці між двома значеннями. Але, коли має бути мета-аналіз, чому ми повинні робити такий крок? Чи правильно для похибки вимірювання чи помилки вибірки, і чому ми повинні вважати, що - недосконала оцінка кореляції популяції?rrrzzzrrrrrr

11 correlation  variance  sampling  meta-analysis 

Я знаю, що букмекери коригують свої шанси для того, щоб максимізувати прибуток, прогнозуючи ймовірність обсягу грошей, розміщених у кожному результаті. Як букмекери вибирають шанси на вступ?

11 predictive-models 

Хорошими назвами змінних є: а) коротка / проста введення, б) легко запам'ятовується, в) зрозуміла / комунікативна. Я щось забуваю? Послідовність - це щось шукати. Я б сказав, що послідовні конвенції про іменування сприяють вищезгаданим якостям. Послідовність сприяє (б) простоті пригадування та (в) зрозумілості, хоча інші фактори часто важливіші. Існує чіткий …

11 project-management 

В даний час я працюю над проектом, в якому беруть участь GLM (і, зрештою, GAM) з деякими підрахунками часу. Зазвичай я б робив це в SAS, але я намагаюся перейти до R, і у мене є ... проблеми. Коли я підходить GLM для підрахунку даних, використовуючи наступне: cdi_model <- glm(counts …

11 r  poisson-distribution  generalized-linear-model 

У мене є пара запитань щодо прогнозування та інтервалів допуску. Давайте погодимось спочатку з визначенням інтервалів допусків: нам дають рівень довіри, скажімо, 90%, відсоток населення, який охоплює, скажімо, 99%, і розмір вибірки, скажімо 20. Розподіл ймовірностей відомий, скажімо, нормальний для зручності. Тепер, з огляду на три вищенаведені числа (90%, 99% …

11 prediction  prediction-interval  tolerance-interval 

Я читав Wagenmakers (2007) Практичне рішення поширеної проблеми р-значень . Мене заінтригує перетворення значень BIC в коефіцієнти та ймовірності Байєса. Однак поки що я не розумію, що саме є одиничною інформацією . Буду вдячний за пояснення із зображеннями, або код R для створення зображень саме цього.

11 prior  bic  bayes  unit-information-prior 

У мене є така модель Cox PH: (Час, подія) ~ X + Y + Z Я хотів би отримати оцінки небезпеки швидкості (я говорю про швидкостях небезпеки НЕ небезпеки коефіцієнтів) дано конкретні значення X, Y, Z. Я знаю, що пакунок muhaz R може розрахувати спостережувані показники небезпеки, але мене цікавить …

11 r  survival  hazard  cox-model 

Я на своїх курсах імовірності дізнався, що функція кумулятивного розподілу випадкової величини є правильною безперервно. Чи можна це довести?XFFFXXX

11 probability 

Я хочу порівняти дані, що пропорції між трьома різними групами, наприклад: ID Group Prop.Nitrogen 1 A 0.89 2 A 0.85 3 B 0.92 4 B 0.97 Слідом за Уортоном та Хуей (doi: 10.1890 / 10-0340.1 1 ) Я хоч би побачив, чи краще ці дані мати справу з використанням перетвореного …

11 data-transformation  aic  fitting