Статистика и большие данные

В настоящее время я читаю о байесовских методах в вычислительной молекулярной эволюции Янга. В разделе 5.2 говорится о приорах, в частности неинформативных / плоских / расплывчатых / диффузных, сопряженных и гиперприорных. Возможно, это требует чрезмерного упрощения, но может ли кто-нибудь объяснить просто разницу между этими типами приоров и как это …

15 bayesian  prior 

Предположим, что и имеют конечный второй момент. В гильбертовом пространстве случайных величин со вторым конечным моментом (с внутренним произведением определяемым , ), мы можем интерпретировать как проекция на пространство функций .XXXYYYT1,T2T1,T2T_1,T_2E(T1T2)E(T1T2)E(T_1T_2)||T||2=E(T2)||T||2=E(T2)||T||^2=E(T^2)E(Y|X)E(Y|X)E(Y|X)YYYXXX Мы также знаем, что Закон полной дисперсии читается как Var(Y)=E(Var(Y|X))+Var(E(Y|X))Var(Y)=E(Var(Y|X))+Var(E(Y|X))Var(Y)=E(Var(Y|X)) + Var(E(Y|X)) Есть ли способ интерпретировать этот закон с …

15 variance  conditional-expectation 

Можно ли извлечь точки данных из данных скользящего среднего? Другими словами, если набор данных имеет только простые скользящие средние из предыдущих 30 точек, возможно ли извлечь исходные точки данных? Если так, то как?

15 data-transformation  average  point-estimation 

Из Википедии Влиятельные наблюдения - это те наблюдения, которые относительно сильно влияют на прогнозы регрессионной модели. Из Википедии Точки воздействия - это те наблюдения, если таковые имеются, сделанные при экстремальных или внешних значениях независимых переменных, так что отсутствие соседних наблюдений означает, что подобранная модель регрессии пройдет близко к этому конкретному …

15 regression  outliers  leverage 

У меня есть некоторые данные, которые ограничены между 0 и 1. Я использовал betaregпакет в R, чтобы подогнать регрессионную модель с ограниченными данными в качестве зависимой переменной. У меня вопрос: как мне интерпретировать коэффициенты из регрессии?

15 r  regression  interpretation  beta-distribution  regression-coefficients 

Я довольно плохо знаком со статистикой. Концепция начальной загрузки меня смутила. Я знаю, что для нормального распределения выборки необходимо использовать определенные тесты, такие как t-критерий. В случаях, когда данные обычно не распространяются, запрос «начальной загрузки» в t-тестах в SPSS обойдёт ли это проблему ненормальности? Если да, то является ли t-статистика, …

15 nonparametric  bootstrap 

Я оценил образец ковариационной матрицы образца и получил симметричную матрицу. С , я хотел бы создать -мерного нормальный распределенный гп , но поэтому мне нужно разложение Холецкого . Что мне делать, если не является положительно определенным?C n C CССCССCNNnССCССC

15 r  random-generation  covariance-matrix  multivariate-normal  cholesky 

Если я прав, «неконтролируемая классификация» такая же, как кластеризация. Тогда есть ли "неконтролируемая регрессия"? Благодарность!

15 regression  unsupervised-learning 

Что именно строит статистическую модель? В наши дни, когда я подаю заявку на исследовательскую работу или консультационную работу, часто появляется термин «построение модели» или «моделирование». Термин звучит круто, но к чему именно они относятся? Как вы строите свою модель? Я посмотрел прогнозное моделирование , которое включает в себя k-nn и …

15 modeling 

Я использую ежедневные временные ряды данных о продажах, которые содержат около 2 лет ежедневных точек данных. Основываясь на некоторых онлайн-уроках / примерах, я попытался определить сезонность в данных. Кажется, что есть еженедельная, ежемесячная и, вероятно, годовая периодичность / сезонность. Например, существуют дни выплаты, особенно в первый день выплаты за месяц, …

15 r  time-series  forecasting  arima  multiple-seasonalities 

В одной статье, описывающей результаты анализа выживаемости, я прочитал утверждение, которое подразумевает, что можно перевести отношение рисков (HR) в отношение средних времен выживания ( и ), используя формулу:М 2M1M1M_1M2M2M_2 ЧАСR = M1M2ЧАСрзнак равноM1M2HR = \frac{M_1}{M_2} Я уверен, что это не имеет места, когда нельзя принять пропорциональную модель риска (поскольку ничто …

15 survival  hazard 

У меня есть образец около 1000 значений. Эти данные получены из произведения двух независимых случайных величин ξ∗ψξ∗ψ\xi \ast \psi . Первая случайная величина имеет равномерное распределение ξ∼U(0,1)ξ∼U(0,1)\xi \sim U(0,1) . Распределение второй случайной величины неизвестно. Как я могу оценить распределение второй ( ψψ \psi ) случайной величины?

15 probability  distributions  mathematical-statistics 

Может ли лемма Неймана-Пирсона применяться к случаю, когда простой нуль и простая альтернатива не принадлежат одному семейству распределений? Из его доказательства я не понимаю, почему он не может. Например, когда простой ноль - это нормальное распределение, а простой альтернативой - экспоненциальное распределение. Является ли проверка отношения правдоподобия хорошим способом проверки …

15 hypothesis-testing  mathematical-statistics 

В литературе термины Рандомизация и Перестановка используются взаимозаменяемо. Со многими авторами констатируют «тесты перестановки (или рандомизации)», или наоборот. В лучшем случае я считаю, что разница невелика, и она заключается в их предположениях о данных и возможных выводах, которые можно сделать. Мне просто нужно проверить, правильно ли мое понимание или есть …

15 hypothesis-testing  sampling  terminology  permutation-test 

Канонический корреляционный анализ (CCA) стремится максимизировать обычную корреляцию Пирсона с моментом произведения (то есть линейный коэффициент корреляции) линейных комбинаций двух наборов данных. Теперь рассмотрим тот факт , что этот коэффициент корреляции только измеряет линейные ассоциаций - это причина того, почему мы используем, например, Spearman- или Кендал (ранг) коэффициенты корреляции измеряющие …

15 multivariate-analysis  data-transformation  spearman-rho  kendall-tau  canonical-correlation