Статистика та великі дані

Я читав дискусію в Hacker News про використання стандартного відхилення на відміну від інших показників, таких як середнє абсолютне відхилення. Отже, якби ми дотримувались принципу максимальної ентропії, який би розподіл ми б використовували, якби ми знали лише середню величину розподілу та середнє абсолютне відхилення? Або має сенс використовувати медіану та …

10 distributions  maximum-entropy  mad 

Я аналізую результати експерименту часу реакції в Р. Я провів ANOVA (повторний фактор з 2 рівнями та 1 між суб'єктним фактором з 2 рівнями). Я провів подібну лінійну змішану модель і хотів підвести підсумки lmer у вигляді таблиці ANOVA, використовуючи lmerTest::anova. Не зрозумійте мене неправильно: я не очікував однакових результатів, …

10 anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme  degrees-of-freedom 

Передумови: Моя організація в даний час порівнює статистику різноманітності робочої сили (колишні% людей з обмеженими можливостями,% жінок,% ветеранів) із загальною наявністю робочої сили для цих груп на основі Американського опитування громад (опитування проекту Бюро перепису населення США). Це неточний орієнтир, тому що у нас є дуже специфічний набір робочих місць, …

10 confidence-interval  sampling  data-transformation  diversity 

У мене є повторні заходи у 2 рази в вибірці людей. Наразі 18 тис. Людей на час 1, а 13 к на час 2 (5000 втрачено для подальшого спостереження). Я хочу регресувати результат Y, виміряний у часі 2 (а результат не вдається виміряти під час 1) на множині предикторів X, …

10 panel-data  multiple-imputation 

У змішаній моделі ми припускаємо, що випадкові ефекти (параметри) є випадковими змінними, які слідують за нормальними розподілами. Він дуже схожий на метод Байєса, в якому всі параметри приймаються випадковими. Тож чи є випадкова модель ефекту особливим випадком байєсівського методу?

10 bayesian  mixed-model 

У підручнику, який я читаю, вони використовують позитивну визначеність (напівпозитивна визначеність) для порівняння двох матриць коваріації. Ідея полягає в тому , що якщо має полідисперсність , то менше , ніж A . Але я намагаюся отримати інтуїцію цих стосунків?A−BA−BA-BBBBAAA Тут є подібна нитка: /math/239166/what-is-the-intuition-for-using-definiteness-to-compare-matrices Яка інтуїція використовувати визначеність для порівняння …

10 covariance-matrix  matrix  intuition  linear-algebra  geometry 

Я з економічного походження, і зазвичай в цій дисципліні підсумкова статистика змінних подається в таблиці. Однак я хочу їх скласти. Я міг би змінити графік коробки, щоб він міг відображати середнє, стандартне відхилення, мінімум та максимум, але я не хочу цього робити, оскільки графічні коробки традиційно використовуються для відображення медіанів …

10 r  data-visualization  boxplot 

Чи можете ви надати мені приклад використання сендвіч-оцінювачів для того, щоб провести надійні регресійні умовиводи? Я бачу приклад в ?sandwich, але я не зовсім розумію, як ми можемо перейти від lm(a ~ b, data)( r -cod) до оцінки та значення p, отриманого в результаті регресійної моделі, використовуючи матрицю дисперсії-коваріації, повернуту …

10 r  regression  lm  sandwich 

У мене є інтегральне рівняння виду , де Р п є емпіричної КОР і г є функцією. У мене є зіставлення зі скороченням, і тому я намагаюся вирішити інтегральне рівняння за допомогою послідовності теореми з фіксованою точкою Банаха.Т1( x ) = ∫х0г( Т1( у) ) г Ж^н( у)T1(x)=∫0xg(T1(y)) dF^n(y) T_1(x) …

10 r  numerical-integration 

У мене є дані про серії виграшних та програшних ставок протягом 5 раундів ставок із виснаженням після кожного раунду. Я використовую дерево рішень на зразок наступного для відображення даних. Вузли до вершини дерева - це ті, що мають виграшні ставки, а ті, хто знаходиться внизу дерева, мають програші, які програють. …

10 t-test  survival  panel-data  time-varying-covariate 

Нехай X:Ω→NX:Ω→NX:\Omega \to \mathbb N - випадкова величина на ймовірнісному просторі (Ω,B,P)(Ω,B,P)(\Omega,\mathcal B,P) Покажіть, що E(X)=∑n=1∞P(X≥n).E(X)=∑n=1∞P(X≥n).E(X)=\sum_{n=1}^\infty P(X\ge n). моє визначення з E(X)E(X)E(X) дорівнює E(X)=∫ΩXdP.E(X)=∫ΩXdP.E(X)=\int_\Omega X \, dP. Дякую.

10 probability  self-study  expected-value 

Щоб краще задати своє запитання, я надав деякі результати як з 16 змінної моделі ( fit), так і з 17 змінною моделлю ( fit2) нижче (всі змінні прогнозувальника в цих моделях є безперервними, де єдиною відмінністю між цими моделями є те, fitщо не містять змінну 17 (var17)): fit Model Likelihood …

10 r  regression  logistic  model-selection  large-data 

У мене є два зразки даних, базовий зразок та зразок лікування. Гіпотеза полягає в тому, що зразок для лікування має більш високе середнє значення, ніж базовий зразок. Обидва зразки мають експоненціальну форму. Оскільки дані досить великі, я маю лише середнє значення та кількість елементів для кожного зразка в той час, …

10 hypothesis-testing  statistical-significance  exponential 

Наприклад, у посібнику про BUGS або в майбутній книзі Лі та Вагенмакерс ( pdf ) та в багатьох інших місцях використовується тип позначень, що мені здається дуже гнучким, оскільки він може бути використаний для короткого опису більшості статистичних моделей. Прикладом цього позначення є наступне: уi∼ Двозначні ( сi, нi)журнал( сi1 …

10 references  model  notation 

Вікіпедія надає наступний приклад при описі хешування функцій ; але відображення не здається відповідним словнику Наприклад, toслід перетворити 3відповідно до словника, але він кодується як 1замість цього. Чи є помилка в описі? Як працює функція хешування? Тексти: John likes to watch movies. Mary likes too. John also likes to watch …

10 feature-construction