Статистика и большие данные

Я пытаюсь понять, как выполнить проверку гипотезы о линейной регрессии (нулевая гипотеза не имеет корреляции). Кажется, что каждое руководство и страница по теме, с которой я сталкиваюсь, используют t-тест. Но я не понимаю, что на самом деле означает t-критерий для линейной регрессии. T-тест, если у меня нет совершенно неправильного понимания …

17 regression  t-test 

Я ищу неинформативные приоры для бета-дистрибуции для работы с биномиальным процессом (Hit / Miss). Сначала я подумал об использовании которые генерируют равномерный PDF, или Джеффри до α = 0,5 , β = 0,5 . Но я на самом деле ищу априоры, которые оказывают минимальное влияние на последующие результаты, а затем …

17 bayesian  prior  beta-distribution  uninformative-prior 

На практике использование стандартного T-критерия для проверки значимости коэффициента линейной регрессии является обычной практикой. Механика расчета имеет смысл для меня. Почему Т-распределение можно использовать для моделирования стандартной тестовой статистики, используемой при проверке гипотез линейной регрессии? Стандартная тестовая статистика, на которую я ссылаюсь: T0=βˆ−β0SE(βˆ)T0=β^−β0SE(β^) T_{0} = \frac{\widehat{\beta} - \beta_{0}}{SE(\widehat{\beta})}

17 regression  hypothesis-testing  linear-model  t-distribution 

У меня есть набор из 150 функций, и многие из них тесно связаны друг с другом. Моя цель - предсказать значение дискретной переменной, диапазон которой составляет 1-8 . Мой размер выборки 550 , и я использую 10-кратную перекрестную проверку. AFAIK, среди методов регуляризации (Lasso, ElasticNet и Ridge), Ridge более строг …

17 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

Существуют ли какие-либо «непараметрические» методы кластеризации, для которых нам не нужно указывать количество кластеров? И другие параметры, такие как количество точек на кластер и т. Д.

17 clustering 

Как мы можем вычислить апостериор с предшествующим N ~ (a, b) после наблюдения n точек данных? Я предполагаю, что мы должны вычислить среднее значение выборки и дисперсию точек данных и выполнить какое-то вычисление, которое объединяет апостериор с предыдущим, но я не совсем уверен, как выглядит формула комбинации.

17 bayesian  normal-distribution  conjugate-prior 

Если данные равны 1d, дисперсия показывает, насколько точки данных отличаются друг от друга. Если данные многомерны, мы получим ковариационную матрицу. Существует ли мера, которая дает единственное число, как точки данных отличаются друг от друга в целом для многомерных данных? Я чувствую, что уже может быть много решений, но я не …

17 variance  covariance  covariance-matrix 

У меня есть данные о плотности рыбы, которые я пытаюсь сравнить между несколькими различными методами сбора, у данных есть много нулей, и гистограмма выглядит неопределенной, соответствующей распределению Пуассона, за исключением того, что, как плотности, это не целочисленные данные. Я относительно новичок в GLM и провел последние несколько дней в Интернете, …

17 regression  distributions  generalized-linear-model  link-function 

Допустим, у меня есть некоторые данные, а затем я подгоняю данные с помощью модели (нелинейная регрессия). Затем я вычисляю R-квадрат ( р2р2R^2 ). Когда R-квадрат отрицательный, что это значит? Значит ли это, что моя модель плохая? Я знаю, что диапазон р2р2R^2 может быть [-1,1]. Когда р2р2R^2 равен 0, что это …

17 regression  goodness-of-fit  r-squared  curve-fitting 

Группа людей отвечает на один вопрос. Ответ может быть «да» или «нет». Исследователь хочет знать, связан ли возраст с типом ответа. Связь была оценена с помощью логистической регрессии, где возраст - это объясняющая переменная, а тип ответа (да, нет) - зависимая переменная. Он был отдельно рассмотрен путем расчета среднего возраста …

17 regression  logistic  t-test 

Направленные ациклические графы (DAG; например, Greenland, et al, 1999) являются частью формализма причинно-следственной связи из контрфактуальной интерпретации причинно-следственной связи. На этих графиках наличие стрелки от переменной AAA к переменной ВВB утверждает, что переменная AAA непосредственно вызывает (некоторое изменение в риске) переменную ВВB , а отсутствие такой стрелки утверждает, что переменная …

17 interaction  causality  dag 

Несколько дней назад мой психолог-исследователь рассказал мне о своем методе выбора переменных для модели линейной регрессии. Думаю, это нехорошо, но мне нужно попросить кого-нибудь еще убедиться. Метод таков: Посмотрите на матрицу корреляции между всеми переменными (включая зависимую переменную Y) и выберите те предикторы Xs, которые больше всего коррелируют с Y. …

17 regression  correlation  model-selection 

Я занимаюсь изучением заболеваний GWAS SNP с помощью программного обеспечения под названием plink ( http://pngu.mgh.harvard.edu/~purcell/plink/download.shtml ). С результатами ассоциации я получаю p-значения для всех SNP, которые были проанализированы. Теперь я использую QQ-график этих значений p, чтобы показать, отличается ли очень низкое значение p от ожидаемого распределения значений p (равномерное распределение). …

17 qq-plot 

В R, я использую ldaфункцию из библиотеки, MASSчтобы сделать классификацию. Как я понимаю LDA, входу будет присвоен ярлык , что максимизирует , верно?ИксИксxYYyр ( у| х)п(Y|Икс)p(y|x) Но когда я к модели, в которой я не совсем понимаю вывод , х = ( Л а г1 , L a g2 )Иксзнак …

17 r  discriminant-analysis  inference 

Следующие похожи, но отличаются от предыдущих постов здесь и здесь Для двух распределений, которые допускают моменты всех порядков, если все моменты двух распределений одинаковы, то являются ли они одинаковыми распределениями ae? Для двух распределений, которые допускают функции, порождающие моменты, если они имеют одинаковые моменты, являются ли их функции, порождающие моменты, …

17 distributions  lognormal  moments  mgf