Статистика и большие данные

Я смотрел на эту страницуи заметил методы для доверительных интервалов для lme и lmer в R. Для тех, кто не знает R, это функции для генерации смешанных эффектов или многоуровневых моделей. Если бы у меня были фиксированные эффекты в чем-то вроде схемы повторных измерений, что бы означал доверительный интервал вокруг …

14 r  confidence-interval  mixed-model  repeated-measures  sas 

Каковы наиболее значимые ежегодные конференции по статистике? Правила: Одна конференция за ответ Включить ссылку на конференцию

14 conferences 

В настоящее время я заканчиваю работу и со вчерашнего дня наткнулся на этот вопрос, который заставил меня задать тот же вопрос самому себе. Лучше ли предоставить моему графику фактическую стандартную ошибку из данных или оценку, рассчитанную по моей ANOVA? Поскольку вчерашний вопрос был довольно неопределенным, а мой - довольно конкретным, …

14 data-visualization  anova  mixed-model  standard-error 

Locked . Этот вопрос и его ответы заблокированы, потому что вопрос не по теме, но имеет историческое значение. В настоящее время он не принимает новые ответы или взаимодействия. Я хочу кластеризовать ~ 22000 баллов. Многие алгоритмы кластеризации работают лучше при более высоком качестве начальных догадок. Какие существуют инструменты, которые могут …

14 data-visualization  clustering  software 

Я сравниваю два распределения с дивергенцией KL, которая возвращает мне нестандартизированное число, которое, согласно тому, что я читал об этой мере, представляет собой объем информации, необходимый для преобразования одной гипотезы в другую. У меня есть два вопроса: а) Есть ли способ количественно оценить дивергенцию KL, чтобы она имела более осмысленную …

14 distributions  kullback-leibler  information-geometry 

Существует вариант повышения, называемый gentleboost . Чем плавное повышение отличается от более известного AdaBoost ?

14 machine-learning  boosting 

Мне любопытно, есть ли графические методы, специфичные или более применимые для моделирования структурных уравнений. Я предполагаю, что это может попасть в категории для исследовательских инструментов для ковариационного анализа или графической диагностики для оценки модели SEM. (Я действительно не думаю о диаграммах пути / графика здесь.)

14 sem  data-visualization 

В статье я нашел формулу для стандартного отклонения размера выборки NNN σ= R¯¯¯¯2,534σ=R¯2.534\sigma=\frac{\overline{R}}{2.534} где представляет собой среднее диапазон подвыборок (размер 6 ) из основного образца. Как рассчитывается число 2.534 ? Это правильный номер?р¯¯¯¯R¯\overline{R}6662,5342.5342.534

14 standard-deviation  descriptive-statistics  range 

Я продолжаю видеть эту знаменитую цитату повсюду, но не могу понять подчеркнутую часть каждый раз. Человек, который «отвергает» гипотезу временно, в порядке обычной практики, когда значение находится на уровне 1% или выше, наверняка будет ошибаться не более чем в 1% таких решений. Поскольку, когда гипотеза верна, он будет ошибаться только …

14 hypothesis-testing  statistical-significance  references  experiment-design  philosophical 

Может ли кто-нибудь дать подробное (и четкое) объяснение того, что означает ее «серьезность» (разве это не просто степенная функция, оцениваемая при различных несоответствиях, принимаемых за нулевую гипотезу?) И как она вписывается в литературу по статистическому тестированию в целом?

14 hypothesis-testing  statistical-significance 

Я собираюсь использовать дивергенцию KL в своем коде Python, и я получил это руководство . На этом уроке реализовать дивергенцию KL довольно просто. kl = (model * np.log(model/actual)).sum() Как я понимаю, распределение вероятностей modelи actualдолжно быть <= 1. Мой вопрос: какова максимальная граница / максимально возможное значение k ?. Мне …

14 machine-learning  distance  kullback-leibler 

Конкурс Kaggle в прогнозировании безопасного водителя Порто Сегуро использует нормализованную оценку Джини в качестве метрики оценки, и мне стало любопытно узнать причины такого выбора. Каковы преимущества использования нормализованной оценки Джини вместо наиболее обычных показателей, таких как AUC, для оценки?

14 classification  auc  model-evaluation  gini 

Предположим, у меня есть участников, каждый из которых дает ответ 20 раз, 10 в одном состоянии и 10 в другом. Я подхожу к линейной модели смешанных эффектов, сравнивая в каждом условии. Вот воспроизводимый пример, моделирующий эту ситуацию с использованием пакета в :NNNYYYYYYlme4R library(lme4) fml <- "~ condition + (condition | …

14 r  mixed-model  lme4-nlme 

Итак, мы знаем, что случайный поиск работает лучше, чем поиск по сетке, но более поздним подходом является байесовская оптимизация (с использованием гауссовских процессов). Я посмотрел сравнение между ними и ничего не нашел. Я знаю, что в cs231n Стэнфорда они упоминают только случайный поиск, но, возможно, они хотели, чтобы все было …

14 bayesian  hyperparameter 

Кажется, существует большая путаница при сравнении использования glmnetвнутри caretдля поиска оптимальной лямбды и использования cv.glmnetдля выполнения той же задачи. Было задано много вопросов, например: Модель классификации train.glmnet против cv.glmnet? Как правильно использовать glmnet с кареткой? Перекрестная проверка `glmnet` с использованием` caret` но ответа не дано, что может быть связано с …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality