Статистика та великі дані

Я виконую пост-спеціальні тести на лінійній моделі зі змішаними ефектами в R( lme4пакет). Я використовую multcompпакет ( glht()функцію) для виконання пост-спеціальних тестів. Моя експериментальна конструкція - це повторні заходи, з випадковим блоковим ефектом. Моделі вказані як: mymod <- lmer(variable ~ treatment * time + (1|block), data = mydata, REML = …

10 mixed-model  post-hoc  lsmeans  lme4-nlme 

Я аналітик у фінансовій та страховій сферах, і коли я намагаюся підходити до моделей мінливості, я отримую жахливі результати: залишки часто нестаціонарні (в одиничному кореневому розумінні) та гетерокедастичні (тому модель не пояснює мінливість). Чи працюють моделі ARCH / GARCH з іншими видами даних, можливо? Відредаговано 17.04.2015 15:07 для уточнення деяких …

10 time-series  garch  volatility-forecasting  arch 

Я новачок у проблемі численних порівнянь. Цікаво, як обчислити довірчі інтервали для методу Холма-Бонферроні? Я знаю, що для методу Бонферроні ми можемо просто змінити рівень довіри від до .1−α1−α1-\alpha1−αm1−αm1-\frac{\alpha}{m} Чи працює цей метод також для Холма-Бонферроні? Edit:Edit:\bf{Edit}: Схоже, метод HB не забезпечує процедуру виправлення конф. інтервал. Але ви б прокоментували, …

10 multiple-comparisons  bonferroni 

Нещодавно я дізнався про чудовий PCA і зробив приклад, викладений у документації scikit-learn . Мені цікаво знати, як я можу застосувати PCA до нових точок даних для цілей класифікації. Після візуалізації PCA у двовимірній площині (вісь x, y) я бачу, що, ймовірно, можу провести лінію для розділення точок даних, щоб …

10 classification  pca  scikit-learn 

Доведіть або наведіть контрприклад: Якщо , тоXnXnX_n →a.s.→a.s.\,{\buildrel a.s. \over \rightarrow}\, ( ∏ n i = 1 X i ) 1 / nXXX(∏ni=1Xi)1/n(∏i=1nXi)1/n(\prod_{i=1}^{n}X_i)^{1/n} →a.s.→a.s.\,{\buildrel a.s. \over \rightarrow}\, XXX Моя спроба : ФАЛЬС: Припустимо, може приймати лише негативні значення, і припустимо,X n ≡ X ∀ nXXXXn≡XXn≡XX_n \equiv X ∀∀\forall nnn ТОГО …

10 self-study  convergence  geometric-mean 

Зараз я працюю над метааналізом, для якого мені потрібно проаналізувати кілька розмірів ефектів, вкладених у вибірки. Я є частковою для трирівневого підходу метааналізу Чеунга (2014) щодо метааналізу залежних розмірів ефекту на відміну від деяких інших можливих стратегій (наприклад, ігнорування залежності, усереднення розмірів ефектів у межах досліджень, вибір одного розміру ефекту …

10 multilevel-analysis  meta-analysis  meta-regression  publication-bias 

Враховуючи три змінні, yі xякі є позитивними безперервними, і z, що є категоричним, у мене є дві моделі-кандидати, задані: fit.me <- lmer( y ~ 1 + x + ( 1 + x | factor(z) ) ) і fit.fe <- lm( y ~ 1 + x ) Я сподіваюся порівняти ці …

10 r  hypothesis-testing  mixed-model  lme4-nlme 

Коли я оцінюю випадкову прогулянку з AR (1), коефіцієнт дуже близький до 1, але завжди менший. Яка математична причина того, що коефіцієнт не більший одиниці?

10 regression  autoregressive  random-walk 

Я намагаюся запустити просту регресію, але мої змінні Y спостерігаються на щомісячній частоті, а х змінних - на річній частоті. Я дуже буду вдячний за деякими рекомендаціями щодо відповідного підходу, який може бути використаний для регресій з різною частотою. Дуже дякую

10 regression  time-series 

Я натрапив на проблему з колекціонерами купонів і намагався розробити формулу узагальнення. Якщо є різних об'єктів , і ви хочете , щоб зібрати принаймні копій кожного з будь-якого з них (де ), що очікування того , скільки випадкових об'єктів ви повинні купити?. Нормальна проблема з колекціонером купонів має і .k …

10 probability  binomial  expected-value  coupon-collector-problem 

Що таке VC-розмір алгоритму k-найближчого сусіда, якщо k дорівнює кількості використовуваних навчальних балів? Контекст: Це питання мені задавали в ході я взяв курс, і відповідь дано було 0. Я все ж не розумію, чому це так. Моя інтуїція полягає в тому, що VC-розмір повинен бути 1, тому що слід мати …

10 machine-learning  self-study  k-nearest-neighbour  vc-dimension 

Я шукаю згрупувати / об’єднати вузли в графі, використовуючи кластеризацію граф у 'r'. Ось надзвичайно іграшка варіація моєї проблеми. Є два "кластери" Існує "міст", що з'єднує кластери Ось кандидатська мережа: Коли я дивлюсь на відстань з'єднання, "рахунок", якщо ви хочете, то я можу отримати таку матрицю: mymatrix <- rbind( c(1,1,2,3,3,3,2,1,1,1), …

10 r  clustering  data-visualization  numerics 

Як слід вирішити питання використання лінійної регресійної моделі чи нелінійної регресійної моделі? Моя мета - передбачити Y. У випадку простого набору даних та я міг би легко визначити, яку регресійну модель слід використовувати, будуючи графік розкиду.уxxxуyy У випадку різновидів, таких як і . Як я можу визначити, яку регресійну модель …

10 regression  hypothesis-testing  predictive-models  nonlinear-regression 

У мене є деякі змінні, і мені цікаво знайти нелінійні зв’язки між ними. Тож я вирішив прилаштувати якийсь сплайн або льос і надрукувати приємні сюжети (див. Код нижче). Але я також хочу мати певну статистику, яка дає мені уявлення, наскільки ймовірним є те, що відносини є питанням випадковості ... тобто, …

10 r  regression  splines  loess 

Я хотів би обчислити d prime для завдання пам'яті, що передбачає виявлення старих і нових елементів. Проблема у мене полягає в тому, що деякі суб'єкти мають частоту враження 1 та / або помилкову швидкість тривоги 0, що складає ймовірності відповідно 100% та 0%. Формула d простих є d' = z(H) …

10 roc  excel  signal-detection  d-prime