Статистика та великі дані

Я намагаюся оцінити вплив 2 препаратів ( drug1, drug2) на ймовірність падіння пацієнта ( event). Пацієнти можуть впасти не один раз, і їх можна в будь-який момент надіти або зняти. Моє запитання полягає в тому, як слід структурувати дані щодо періоду часу (днів), зокрема, чи потрібно перетинатись між днями. Є …

9 r  survival  cox-model 

У мене є логістична регресійна модель (підходить через glmnet в R з регулюванням пружної сітки), і я хотів би максимально розрізнити між справжніми позитивними та помилковими позитивами. Для цього було придумано наступну процедуру: Підходить стандартна модель логістичної регресії Використовуючи поріг прогнозування як 0,5, визначте всі позитивні прогнози Призначте вагу 1 …

9 r  regression  logistic  classification  glmnet 

Я працюю над оцінкою векторної автоматичної регресії (VAR) та функції імпульсного реагування (IRF) на основі даних панелі з 33 індивідами протягом 77 кварталів. Як слід аналізувати такий тип ситуації? Який алгоритм існує для цієї мети? Я вважаю за краще провести ці аналізи в R, тому якщо хтось знайомий з кодом …

9 r  econometrics  panel-data  var  impulse-response 

Запитання : Чи встановлена ​​нижче схема розумної реалізації моделі прихованого Маркова? У мене є набір даних 108,000спостережень (за 100 днів) і приблизно 2000подій протягом усього періоду спостереження. Дані виглядають як на малюнку нижче, де спостерігається змінна може приймати 3 дискретні значення[ 1 , 2 , 3 ][1,2,3][1,2,3]і червоні стовпці виділяють …

9 time-series  machine-learning  predictive-models  markov-chain  hidden-markov-model 

Я проходжу курс «Вступ до Байєса» і мені виникають труднощі в розумінні прогнозних розподілів. Я розумію, чому вони корисні, і я знайомий з визначенням, але є деякі речі, які я не зовсім розумію. 1) Як отримати правильний прогнозний розподіл для вектора нових спостережень Припустимо, що ми побудували модель вибірки для …

9 bayesian  prediction 

У Dixon, Coles ( 1997 ), вони використали максимальну оцінку ймовірності для двох модифікованих незалежних моделей Пуассона в (4.3) для моделювання балів у футболі. Я намагаюся використовувати R для того, щоб "відтворити" альфа та бета, а також параметри домашнього ефекту (стор. 274, таблиця 4), не використовуючи жодних пакетів (також використовуються …

9 r  modeling  maximum-likelihood  games 

Мені цікаво знайти процедуру моделювання даних, що відповідають заданій моделі посередництва. Відповідно до загальної структури лінійних структурних рівнянь для тестування моделей посередництва, вперше викладених Барроном та Кенні (1986) та описаних у інших місцях, таких як Judd, Yzerbyt, & Muller (2013) , моделі посередництва для результатівYYY, посередник , і предиктор , …

9 r  regression  simulation  random-generation  mediation 

У мене є динамічна модель наївних баєсів, що навчається на кількох часових змінних. Результатом моделі є прогнозування P(Event) @ t+1, оцінене на кожній t. Діаграма P(Event)порівняння timeнаведена на малюнку нижче. На цій фігурі чорна лінія відображається так, P(Event)як передбачила моя модель; горизонтальна червона лінія представляє собою попереднє ймовірність того, що …

9 time-series  probability  prediction  model-comparison  model-evaluation 

Привіт, я намагаюся зрозуміти Ref.df на екрані виводу в R: Approximate significance of smooth terms: edf Ref.df F p-value s(meangrain) 1.779 2.209 3.193 0.0451 * s(depth) 2.108 2.697 3.538 0.0254 * Що це означає і чи потрібно включати цей термін для представлення результатів GAM в документі? Чи дає нам інформацію, …

9 model  gam  degrees-of-freedom 

З математичної точки зору теорема Байєса має для мене ідеальний сенс (тобто виведення та доведення), але те, що я не знаю, є чи немає приємного геометричного чи графічного аргументу, який може бути показаний для пояснення теореми Байєса. Я спробував Гуглінг навколо, щоб відповісти на це, і на диво, я не …

9 bayesian  bayes  geometry 

У мене є набір даних даних про клієнтів мобільного телефону з двома стовпцями. Перший стовпець містить певну категорію, до якої потрапляє обліковий запис (або А, В, або С), а другий стовпець містить двійкове значення за тим, чи скасовано цей рахунок. напр A | cancelled C | active B | active …

9 hypothesis-testing  equivalence 

Я аналізую набір даних, що стосуються міжміських спільнот. Дані є відсотковим покриттям (морські водорості, канали, мідії тощо) у квадратах. Я звик думати про аналіз листування (CA) з точки зору кількості видів , і принцип компонентного аналізу (РСА) , як - то більш корисне для лінійних навколишнього середовища (НЕ видів) тенденцій. …

9 r  pca  multivariate-analysis  correspondence-analysis 

Я використовую регрессор RandomForest за моїми даними, і я міг бачити, що показник oob був 0,83. Я не впевнений, як це вийшло таким. Я маю на увазі мої цілі - високі значення в межах 10 ^ 7. Так що якщо це MSE, то він повинен був бути набагато вище. Я …

9 regression  random-forest 

У мене є такі дані, які знаходяться тут . Я намагаюся обчислити 95% довірчий інтервал середньої чистоти, коли відсоток вуглеводнів дорівнює 1,0. В R я ввожу наступне. > predict(purity.lm, newdata=list(hydro=1.0), interval="confidence", level=.95) fit lwr upr 1 89.66431 87.51017 91.81845 Однак як я можу отримати цей результат сам? Я намагався використати …

9 r  regression  confidence-interval  prediction-interval 

Масштабовані алгоритми машинного навчання, схоже, гудуть сьогодні. Кожна компанія не обробляє великих даних . Чи є підручник, в якому йдеться про те, які алгоритми машинного навчання можна масштабувати, використовуючи паралельні архітектури, такі як Map-Reduce, а які не можуть? Або якісь відповідні папери?

9 machine-learning  large-data