Статистика та великі дані

Припустимо незалежних випадкових величин для яких на певному рівні відомі через оцінку з даних: , ..., . Тепер визначимо випадкову змінну як суму . Чи є спосіб обчислити значення суми на рівні , тобто в ?NNNX1,...,XNX1,...,XNX_1, ..., X_Nαα\alphaα=P(X1&lt;q1)α=P(X1&lt;q1)\alpha = P(X_1 < q_1)α=P(XN&lt;qN)α=P(XN&lt;qN)\alpha = P(X_N < q_N)ZZZZ=∑Ni=1XiZ=∑i=1NXiZ = \sum_{i=1}^N X_iαα\alphaqzqzq_zα=P(Z&lt;qZ)α=P(Z&lt;qZ)\alpha = …

9 quantiles 

Я розумію, що навіть регресія не дає причинності. Він може давати асоціацію лише між змінною y та x змінними та, можливо, напрямом. Я прав? Я часто знаходив фрази, схожі на "x прогнозує у", навіть у більшості підручників курсу та на різних сторінках курсу в Інтернеті. І ви часто називаєте регресорів …

9 regression  logistic  predictive-models  terminology  causality 

Отже, скажімо, ви переверніть монету 10 разів і назвіть цю 1 "подію". Якщо ви запускаєте 1000000 цих "подій", яка частка подій, у яких голова між 0,4 і 0,6? Біноміальна ймовірність підказує, що це приблизно 0,65, але мій код Mathematica говорить мені про 0,24 Ось мій синтаксис: In[2]:= X:= RandomInteger[]; In[3]:= …

9 computational-statistics  mathematica 

У моїх даних є кілька людей, що хотіли, і я хотів виключити їх, щоб побачити, чи це змінить результати. На вашу думку, якою є максимальна кількість людей, які не мають права на людину? Дякую!

9 outliers 

У мене є такий простий набір даних з двома безперервними змінними; тобто: d = data.frame(x=runif(100,0,100),y = runif(100,0,100)) plot(d$x,d$y) abline(lm(y~x,d), col="red") cor(d$x,d$y) # = 0.2135273 Мені потрібно переставити дані так, щоб кореляція між змінними становила ~ 0,6. Мені потрібно тримати постійні засоби та інші описові статистичні дані (sd, min, max тощо) …

9 r  correlation 

Нехай X, Y і Z - три незалежні випадкові величини. Якщо X / Y має той самий розподіл, що і Z, чи правда, що X має такий самий розподіл, як YZ?

9 probability  ratio 

В аналізі виживання ви припускаєте, що час виживання rv буде експоненціально розподілений. Враховуючи тепер, що у мене є "результати" iid rv . Тільки деяка частка цих результатів насправді "повністю реалізована", тобто решта спостережень все ще "живі".XiXiX_ix1,…,xnx1,…,xnx_1,\dots,x_nXiXiX_i Якщо я хотів виконати оцінку ML для параметра швидкості розподілу, як я можу використовувати …

9 maximum-likelihood  references  survival  censoring  exponential-family 

Тривалість життя трьох електронних компонентів - і . Випадкові величини були модельовані як випадкова вибірка розміром 3 з експоненціального розподілу з параметром . Функція ймовірності приX1=3,X2=1.5,X1=3,X2=1.5,X_{1} = 3, X_{2} = 1.5,X3=2.1X3=2.1X_{3} = 2.1θθ\thetaθ&gt;0θ&gt;0\theta > 0 f3(x|θ)=θ3exp(−6.6θ)f3(x|θ)=θ3exp(−6.6θ)f_{3}(x|\theta) = \theta^{3} exp(-6.6\theta) , де .x=(2,1.5,2.1)x=(2,1.5,2.1)x = (2, 1.5, 2.1) Потім проблема переходить до …

9 distributions  maximum-likelihood  exponential 

У мене є дві нормально розподілені змінні Х1X1X_1 і Х2X2X_2 із середньою нульовою та коваріаційною матрицею ΣΣ\Sigma. Мені цікаво спробувати обчислити значенняЕ[Х21Х22]E[X12X22]E[X_1^2 X_2^2] в частині записів ΣΣ\Sigma. Я використав закон повної ймовірності отримати Е[Х21Х22] = Е[Х21Е[Х22|Х1] ]E[X12X22]=E[X12E[X22|X1]]E[X_1^2 X_2^2] = E[X_1^2 E[X_2^2 | X_1]] але я не впевнений, до чого зводиться …

9 normal-distribution  conditional-expectation 

У мене є дані з наступної експериментальної конструкції: мої спостереження - це підрахунок кількості успіхів ( K) від відповідної кількості випробувань ( N), виміряних для двох груп, що складаються з Iіндивідуумів, з Tметодів лікування, де у кожній такій факторній комбінації є Rповтори . Отже, я маю 2 * I * …

9 r  generalized-linear-model  heteroscedasticity  log-linear  dglm 

Я намагаюся оцінити середній ефект лікування від даних спостережень, використовуючи показник схильності (зокрема IPTW). Я думаю, що я правильно розраховую ATE, але не знаю, як обчислити довірчий інтервал ATE, враховуючи ваги зворотного схильності. Ось рівняння, яке я використовую для обчислення середнього ефекту лікування (посилання Stat Med. 10 вересня 2010; 29 …

9 r  survey  causality  propensity-scores  observational-study 

На сторінці 180 надійної статистики: підхід, заснований на функціях впливу, знаходимо таке питання: 16: Покажіть, що для інваріантних оцінок розташування завжди . Знайдіть відповідну верхню межу точки кінцевої вибірки обох випадках, коли непарне або парне.ε∗≤12ε∗≤12\varepsilon^*\leq\frac{1}{2}ε∗nεn∗\varepsilon^*_nnnnnnn Друга частина (після періоду) насправді тривіальна (з огляду на першу), але я не можу знайти …

9 self-study  robust 

Викладач мого університету поставив таке запитання (не для домашніх завдань, оскільки закінчився клас, і я не був у ньому). Я не можу зрозуміти, як підійти до цього. Питання стосується 2 пакетиків, кожен з яких містить асортимент різних видів фруктів: Перший мішок містить наступні випадково відібрані фрукти: + ------------- + -------- …

9 regression  estimation 

У багатовимірному регресійному аналізі здається, що люди використовують різні визначення коригуваних коефіцієнтів шансів. Чи можете ви мені пояснити, що таке коригувана АБО і чим вона відрізняється від АБО ? Дякую!

9 regression  multivariate-analysis  odds-ratio 

Я маю зразок у 250 одиниць. Розподіл асиметричний. Я хочу перевірити гіпотезу про те, що медіана популяції відрізняється від 3,5, тому я вважаю, що тест на одній вибірці був би доречним. Я знаю, що тест рангу Вілкоксона не підходить, оскільки розподіл не симетричний. Чи доцільно використовувати тестовий знак? Якщо це …

9 hypothesis-testing  median