Статистика та великі дані

Використовуючи завантажувальний інструмент, я обчислюю p значення значень тестів за допомогою двох методів: перекомпонування під нульовою гіпотезою та підрахунок результатів принаймні настільки ж крайній, як і результат, отриманий з оригінальних даних перекомпонування за альтернативною гіпотезою та підрахунок результатів принаймні таким самим віддаленим від початкового результату, як значення, що відповідає нульовій …

11 statistical-significance  bootstrap  p-value 

Чи можете ви порекомендувати будь-які книги, статті, есе, онлайн-підручники / курси тощо, які були б цікавими та корисними для епідеміолога / біостатиста, щоб дізнатись про філософію причинно-наслідкового зв'язку? Я знаю небагато про те, як насправді робити причинно-наслідковий висновок із системи епі та біостатів, але я хотів би дізнатися щось про …

11 references  causality  philosophical 

У мене є два часові ряди щоденних даних. Один є, sign-upsа другий terminationsпередплати. Я хотів би передбачити останнє, використовуючи інформацію, що міститься в обох змінних. Переглядаючи графік цих рядів, очевидно, що закінчення співвідносяться з кратними реєстраціями місяцями раніше. Тобто, сплеск підписок 10 травня призведе до збільшення термінів припинення в 10 …

11 r  time-series  seasonality  var 

Я читаю трохи аналізів виживання, і більшість підручників стверджують, що h(t)=limΔt→0P(t&lt;T≤t+Δt|T≥t)Δt=f(t)1−F(t)(1)h(t)=limΔt→0P(t&lt;T≤t+Δt|T≥t)Δt=f(t)1−F(t)(1)h(t)= \lim_{ \Delta t \rightarrow 0} \frac{P(t < T \leq t+\Delta t |T \geq t )}{ \Delta t} =\frac{f(t)}{1-F(t)} (1) де h(t)h(t)h(t) - рівень небезпеки, f(t)=limΔt→0P(t&lt;T≤t+Δt)Δt(2)f(t)=limΔt→0P(t&lt;T≤t+Δt)Δt(2)f(t)=\lim_{\Delta t \rightarrow 0} \frac{P(t < T \leq t+\Delta t)}{ \Delta t}(2) функція щільності, F(t)=Pr(T&lt;t)(3)F(t)=Pr(T&lt;t)(3)F(t)=Pr(Tt)=1-F(t) …

11 survival 

Регресія хребта може бути виражена як де - передбачувана мітка , в визначити матрицю, об'єкт , який ми намагаємося знайти мітку, і \ mathbf {X} п \ d раз матрицю п об'єктів \ mathbf { x} _i = (x_ {i, 1}, ..., x_ {i, d}) \ в \ mathbb {R} …

11 regression  ridge-regression  kernel-trick 

Питання Мене дуже цікавить метод Лаплаціанських власних карт. В даний час я використовую його для зменшення розмірів на моїх наборах медичних даних. Однак я зіткнувся з проблемою за допомогою методу. Наприклад, у мене є деякі дані (спектральні сигнали), і я можу використовувати PCA (або ICA), щоб отримати деякі ПК (або …

11 pca  ica 

Скажімо, у мене є таблиця зі стовпцями "А", "В" Чи є статистичний метод, щоб визначити, чи "A" спричиняє "B"? Не можна реально використовувати R Pearson, оскільки: він лише перевіряє співвідношення значень кореляція не є причиною P Пірсона може співвідносити лише лінійні відносини То які ще варіанти я маю тут?

11 correlation  causality 

Ми намагаємося створити автоматичні корельовані випадкові значення, які будуть використовуватися як часові сесії. У нас немає існуючих даних, на які ми посилаємось, і просто хочемо створити вектор з нуля. З одного боку, нам, звичайно, потрібен випадковий процес з розподілом та його SD. З іншого боку, має бути описана автокореляція, що …

11 r  time-series  random-variable  autocorrelation  lags 

Припустимо, у нас є такий набір даних: Men Women Dieting 10 30 Non-dieting 5 60 Якщо я проведу точний тест Фішера в R, то що означає alternative = greater(або менше)? Наприклад: mat = matrix(c(10,5,30,60), 2,2) fisher.test(mat, alternative="greater") Я отримую p-value = 0.01588і odds ratio = 3.943534. Крім того, коли я …

11 r  statistical-significance  contingency-tables  fishers-exact 

Я використовую випадковий ліс на високомірних згрупованих даних (50 числових вхідних змінних), які мають ієрахічну структуру. Дані були зібрані з 6-ти реплікацій на 30 позиціях 70 різних об'єктів, що призводить до 12600 точок даних, які не є незалежними. Здається, випадковий ліс надмірно підходить для даних, оскільки помилка oob набагато менша, …

11 regression  random-forest 

Я не дуже розумію різницю між експоненціальним та геометричним розподілом.

11 distributions 

У мене є дві серії даних, які відображають середній вік при смерті з часом. Обидві серії демонструють збільшення віку при смерті з часом, але одна значно нижча за іншу. Я хочу визначити, чи значно збільшується вік при смерті нижньої проби, ніж у верхньої вибірки. Ось дані , упорядковані за роками …

11 time-series  correlation  stata 

Працюючи в основному з даними поперечного перерізу і зовсім недавно переглядаючи, скануючи спотикання через купу вступної літератури часових рядів, мені цікаво, яку роль відіграють пояснювальні змінні в аналізі часових рядів. Я б хотів пояснити тенденцію, а не дерендувати. Більшість того, що я читаю як вступ, передбачає, що серія випливає з …

11 r  time-series  multivariate-analysis 

Я не вивчав статистику більше 10 років (а потім просто основний курс), тому, можливо, моє питання трохи важко зрозуміти. У будь-якому випадку, я хочу зробити це зменшити кількість точок даних у серії. Вісь x - це кількість мілісекунд від початку вимірювання, а вісь y - це показник для цієї точки. …

11 data-visualization 

Вивчивши карту самоорганізації, можна обчислити U-матрицю . Існують деякі інструменти для візуалізації вручну та визначення кластерів, але мені цікаво, чи існує якийсь алгоритм, щоб цей процес здійснювався автоматичним способом (тобто, не маючи людину дивитись на рисунок, щоб ідентифікувати кластери). Чи можна це зробити? Я пишу свій код в Р. Я …

10 clustering  image-processing  self-organizing-maps