Запитання з тегом «change-point»

Мені цікаво, чи має значення інтерпретація, чи трансформуються лише залежні, і залежні, і незалежні, або лише незалежні змінні. Розглянемо випадок log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Я можу трактувати ІV як збільшення відсотка, але як це змінюється, коли я маю log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error або коли …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Я натрапив на цей документ, який використовує виявлення аномалії посилань для прогнозування актуальних тем, і мені здалося, що це неймовірно інтригує. Документ - "Виявлення нових тем у соціальних потоках за допомогою виявлення аномалії посилань" . Я б хотів тиражувати це на інший набір даних, але я недостатньо знайомий з методами, …

32 time-series  machine-learning  outliers  python  change-point 

Я шукаю модуль Python, який виконує аналіз точки зміни за тимчасовим рядом. Існує декілька різних алгоритмів, і я хотів би вивчити ефективність деяких з них без необхідності обробляти кожен з алгоритмів. В ідеалі я хотів би, щоб такі модулі, як bcp (Bayesian Change Point) або strucchange пакети в R. Я …

24 time-series  python  change-point 

Після проведення аналізу основних компонентів (PCA) я хочу спроектувати новий вектор на простір PCA (тобто знайти його координати в системі координат PCA). Я розрахував PCA мовою R за допомогою prcomp. Тепер я повинен мати можливість помножити свій вектор на матрицю обертання PCA. Чи повинні головні компоненти в цій матриці розташовуватися …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Я хотів би виявити зміни в даних часових рядів, які зазвичай мають однакову форму. Поки я працював з changepointпакетом для R cpt.mean(), cpt.var()та cpt.meanvar()функцій та . cpt.mean()з методом PELT добре працює, коли дані зазвичай залишаються на одному рівні. Однак я також хотів би виявити зміни під час спуску. Прикладом зміни, …

18 r  time-series  change-point  structural-change 

Я намагаюся здійснити аналіз "точки зміни" або багатофазну регресію за допомогою nls()Р. Ось кілька фальшивих даних, які я зробив . Формула, яку я хочу використати для пристосування даних, така: у= β0+ β1x + β2max ( 0 , x - δ)у=β0+β1х+β2макс(0,х-δ)y = \beta_0 + \beta_1x + \beta_2\max(0,x-\delta) Що потрібно зробити, це …

16 r  regression  change-point  nls 

Я сподіваюся, що це правильне місце для публікації цього запису, я розглядав питання щодо скептиків, але вважаю, що вони просто скажуть, що дослідження було статистично неправильним. Мені цікаво зворотний бік питання, як це зробити правильно. На веб-сайті Quantified Self , автор розмістив результати експерименту певної метрики виробленої на ньому часу …

15 time-series  change-point 

Чи існує така модель моделювання, як LOESS, яка допускає нульовий, один або більше розривів, коли терміни розривів не відомі априорі? Якщо методика існує, чи існує реалізація в R?

14 r  regression  curve-fitting  change-point  loess 

Може хто-небудь скажіть, будь ласка, як R оцінити точку розриву в кусково-лінійній моделі (як фіксований або випадковий параметр), коли мені також потрібно оцінити інші випадкові ефекти? Нижче я включив приклад іграшки, що відповідає регресії хокейної палиці / розбитої палиці зі випадковими відхиленнями нахилу та випадковою відхиленням y-перехоплення для точки перерви …

14 r  mixed-model  lme4-nlme  change-point  piecewise-linear 

Чи є якісь пакети, щоб зробити кусочну лінійну регресію, яка може виявити кілька вузлів автоматично? Спасибі. Коли я використовую пакунок strucchange. Я не міг виявити точки зміни. Я поняття не маю, як він визначає точки зміни. З сюжетів я міг бачити, що є кілька моментів, я хочу, щоб це могло …

14 regression  change-point 

Це питання може бути надто елементарним. Для тимчасової тенденції даних я хотів би з’ясувати, де відбувається «різка» зміна. Наприклад, на першому малюнку, показаному нижче, я хотів би з’ясувати точку зміни за допомогою якогось статистичного методу. І я хотів би застосувати такий метод в деяких інших даних, точка зміни яких не …

13 time-series  trend  change-point 

Я маю загальну кількість дзвінків, що надійшли щотижня, і склав їх на графіку, починаючи майже 3 роки. На очей здається, що на Різдво відбулося масове падіння, яке, схоже, не відновилося, схоже, що в запитах сталася крокова зміна. Чи є тест, який я можу зробити, що може кількісно оцінити цю різницю? …

11 time-series  statistical-significance  change-point 

Я натрапив на фотографію прототипу програми, який знаходить значні зміни ("тенденції" - не шипи / перекиди) у даних про трафік: Я хочу написати програму (Java, необов'язково R), яка здатна зробити те саме - але оскільки мої статистичні навички трохи іржаві, мені потрібно знову заглиблюватися в цю тему. Який підхід / …

11 time-series  change-point 

У mgcvпакеті Rє дві функції для встановлення тензорних взаємодій між продуктами: te()і ti(). Я розумію основний розподіл праці між двома (встановлення нелінійної взаємодії проти декомпозиції цієї взаємодії на основні ефекти та взаємодію). Чого я не розумію, це чому te(x1, x2)і ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)може давати (трохи) різні результати. …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

У мене є GLMM форми: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Під час використання drop1(model, test="Chi")я отримую інші результати, ніж якщо я використовую Anova(model, type="III")з автомобільного пакета або summary(model). Ці два останні дають однакові відповіді. Використовуючи купу сфабрикованих даних, я виявив, що …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion