Статистика та великі дані

Розглянемо вибіркові дані з популяції розміром таким чином: ДляNNNk=1,...,Nk=1,...,Nk=1, ..., N Слідкуйте за статусом "хвороби" окремихkkk Якщо у них захворювання, включіть їх до вибірки з імовірністюpk1pk1p_{k1} Якщо у них немає захворювання, включіть їх з вірогідністю .pk0pk0p_{k0} Припустимо, ви спостерігали змінну двійкового результату та вектор , для суб'єктів, вибірених таким чином. …

10 logistic  case-control-study 

Які переваги та недоліки роботи окремих моделей проти багаторівневого моделювання? Більш конкретно, припустимо, у дослідженні обстежували пацієнтів, які вкладаються у практику лікарів, що вкладаються у країни. Які переваги / недоліки використання окремих моделей для кожної країни порівняно з трирівневою вкладеною моделлю?

10 multilevel-analysis  stratification 

Я займаюся деякими дослідженнями щодо прогнозування часових рядів функцій щільності ймовірностей. Ми прагнемо прогнозувати PDF з урахуванням історично (зазвичай, оціночного) PDF. Метод прогнозування, який ми розробляємо, досить добре працює в симуляційних дослідженнях. Однак мені потрібен числовий приклад із реальних програм, щоб далі проілюструвати наш метод. Отже, чи є належні приклади …

10 time-series  forecasting  functional-data-analysis 

Щонайменше квадрати з одним предиктором: y=βx+ϵy=βx+ϵy = \beta x + \epsilon Якщо і стандартизовані до встановлення (тобто ), то:xxxyyy∼N(0,1)∼N(0,1)\sim N(0,1) ββ\beta - такий самий, як коефіцієнт кореляції Пірсона, .rrr ββ\beta однакова у відображеній регресії:x=βy+ϵx=βy+ϵx = \beta y + \epsilon Для узагальнених найменших квадратів (GLS) застосовується те саме? Тобто, якщо я …

10 regression  correlation  least-squares  generalized-least-squares 

Я працюю над набором даних. Після використання деяких методів ідентифікації моделі я вийшов із моделлю ARIMA (0,2,1). Я використав detectIOфункцію в пакеті TSAв R, щоб виявити інноваційний зовнішній вигляд (IO) під час 48-го спостереження за моїм оригінальним набором даних. Як я включу цей зовнішній вигляд у свою модель, щоб я …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Я розумію дію категоричного випадкового впливу на модель змішаних ефектів в тому, що вона здійснює часткове об'єднання спостережень за рівнем у випадковому ефекті, фактично припускаючи, що спостереження не є самостійними, а є лише їх часткові пули. Наскільки я розумію, в такій моделі спостереження, що мають однаковий рівень випадкових ефектів, але …

10 mixed-model  random-effects-model 

Для простого прикладу припустимо, що існує дві моделі лінійної регресії Модель 1 має три провісники, x1a, x2b, іx2c Модель 2 має три предиктори з моделі 1 та два додаткові прогнози x2aтаx2b Існує рівняння регресії чисельності населення, де пояснюється дисперсія популяції для Моделі 1 та для Моделі 2. Інкрементальна дисперсія, пояснена …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

Я побудував функцію щільності в R, а під графіком - число пропускної здатності. Що означає це число?

10 r 

Передумови: Я запитав сотні учасників мого опитування, наскільки вони зацікавлені у вибраних областях (п’ятибальною шкалою Лікерта, 1 зазначає "не зацікавлений" та 5 - "зацікавлений"). Потім я спробував PCA. На малюнку нижче - проекція перших двох основних компонентів. Кольори використовуються для статі, а стрілки PCA - оригінальні змінні (тобто інтереси). Я …

10 pca  interpretation  survey  likert  biplot 

У мене виникає питання щодо узагальнених лінійних моделей (GLM). Моя залежна змінна (DV) є безперервною і не нормальною. Тому я переклав її (все ще не нормально, але покращив). Я хочу співвідносити DV з двома категоричними змінними та однією безперервною коефіцієнтом. Для цього я хочу провести GLM (я використовую SPSS), але …

10 normal-distribution  generalized-linear-model  data-transformation  residuals  histogram 

Нещодавно я зрозумів, що існують відмінності у значеннях куртозу, передбачені SPSS та Stata. Дивіться http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/faq/general/kurtosis.htm Я розумію, що інтерпретація того ж була б іншою. Будь-яка порада, як з цим боротися?

10 spss  stata  interpretation  kurtosis 

У мене є три набори даних X, Y і Z. Кожен набір даних визначає частоту події, що відбувається. Наприклад: Набір даних X: E1: 4, E2: 0, E3: 10, E4: 5, E5: 0, E6: 0 тощо. Набір даних Y: E1: 2, E2: 3, E3: 7, E4: 6, E5: 0, E6: 0 …

10 kullback-leibler 

Чи можливо зробити кілька двійкових логістичних регресій замість того, щоб робити багаточленну регресію? З цього запитання: Мультиноміальна логістична регресія проти бінарної логістичної регресії один проти одного, я бачу, що мультиноміальна регресія може мати нижчі стандартні помилки. Однак пакет, який я хотів би використати, не був узагальнений до мультиноміальної регресії ( …

10 r  logistic  multinomial 

Я переглядаю пакет R OpenMx для аналізу генетичної епідеміології, щоб навчитися визначати та підходити до моделей SEM. Я новачок у цьому, тож потерпіть із собою. Я слідую прикладу на сторінці 59 Посібника користувача OpenMx . Тут вони малюють таку концептуальну модель: І вказуючи шляхи, вони встановлюють масу прихованого вузла "один" …

10 correlation  sem  causality  paired-data 

Скажіть, я підходить до кратної регресії p пояснювальних змінних. T-тест дозволить мені перевірити, чи є якийсь один із них значущим ( ). Я можу зробити частковий F-тест , щоб перевірити , якщо деяка підмножина з них є значущим ( H 0 : β я = β J = . . …

10 multiple-regression  multiple-comparisons