Статистика и большие данные

Стандартной ошибкой является оценочное стандартное отклонение оценки для параметра . & thetas ; & thetasσ^( θ^)σ^(θ^)\hat \sigma(\hat\theta)θ^θ^\hat\thetaθθ\theta Почему расчетное стандартное отклонение от остатков называется «остаточной стандартной ошибкой» (например, при выводе функции R summary.lm), а не «остаточное стандартное отклонение»? Какую оценку параметров мы снабжаем здесь стандартной ошибкой? Рассматриваем ли мы каждый …

14 r  standard-error  residuals  terminology 

Очень часто, когда я исследую новые статистические методы и концепции, я сталкиваюсь с квадратом разницы (или среднеквадратичной ошибкой, или множеством других эпитетов). Как пример, r Пирсона определяется на основе среднего квадрата разности от линии регрессии, в которой лежат точки. Для ANOVA вы смотрите на сумму квадратов и так далее. Теперь …

14 normal-distribution 

Я применил логистическую регрессию к своим данным в SAS, и вот кривая ROC и таблица классификации. Я доволен цифрами в таблице классификации, но не совсем уверен, что показывают кривая Рока и область под ней. Любое объяснение будет с благодарностью.

14 regression  logistic  classification  roc 

Я хотел бы провести прогноз на основе ARIMA-модели с несколькими временными рядами с несколькими экзогенными переменными. Поскольку я не настолько опытен в отношении статистики, которую ни RI хотят сохранить, это настолько просто, насколько это возможно (прогноз тренда на 3 месяца достаточно). У меня есть 1 зависимый временной ряд и 3-5 …

14 r  time-series  arima 

Я узнаю о регрессии гребня и знаю, что регрессия гребня работает лучше при наличии мультиколлинеарности. Мне интересно, почему это правда? Был бы удовлетворен либо интуитивный, либо математический ответ (оба типа ответов были бы еще более удовлетворительными). Кроме того , я знаю, что β всегда можно получить, но насколько хорошо хребет …

14 multicollinearity  ridge-regression 

Часто вводные тексты по прикладной статистике отличают среднее от медианного (часто в контексте описательной статистики и мотивации суммирования центральной тенденции с использованием среднего, медианного значения и режима), объясняя, что среднее значение чувствительно к выбросам в данных выборки и / или искаженное распределение населения, и это используется в качестве оправдания для …

14 mean  skewness  median  winsorizing  central-tendency 

Я прочитал здесь, что было числом степеней свободы, которые я должен использовать, выполняя t-тест на значимость коэффициента регрессии, но я не понимаю, почему. Насколько я понимаю, t-тесты обычно имеют n - 1 степень свободы.n - p - 1n−p−1n-p-1n - 1n−1n-1

14 regression  hypothesis-testing  multiple-regression  t-test 

Предположим, у нас есть следующая модель логистической регрессии: логит ( р ) = β0+ β1Икс1+ β2Икс2logit(p)=β0+β1x1+β2x2\text{logit}(p) = \beta_0+\beta_{1}x_{1} + \beta_{2}x_{2} Является ли вероятностью события, когда и ? Другими словами, это вероятность события, когда и находятся на самых низких уровнях (даже если это не 0)? Например, если и принимают только значения …

14 logistic  interpretation  intercept 

Оба коробчатые и усы- график и гистограмма являются соответствующими графиками для ANOVA в соответствии с R Book (Кроули, 2013), но который является более подходящим ? Я полагаю, это зависит от ситуации ... кто-нибудь может мне помочь?

14 boxplot  rule-of-thumb  barplot 

У меня есть некоторые данные, которые я использую loess. Я хотел бы найти точки перегиба сглаженной линии. Это возможно? Я уверен, что кто-то нашел причудливый метод, чтобы решить эту проблему ... Я имею в виду ... в конце концов, это R! Я в порядке с изменением функции сглаживания, которую я …

14 r  smoothing  loess 

В рамках университетского задания я должен провести предварительную обработку данных на довольно большом, многомерном (> 10) наборе необработанных данных. Я не статистик в каком-либо смысле этого слова, поэтому я немного смущен тем, что происходит. Заранее извиняюсь за, возможно, смешной простой вопрос - у меня кружится голова, когда я смотрю на …

14 pca 

Я пытаюсь понять, как вычислить оптимальную точку отсечения для кривой ROC (значение, при котором чувствительность и специфичность максимальны). Я использую набор данных aSAHиз пакета pROC. outcomeПеременная может быть объяснено двумя независимыми переменными: s100bи ndka. Используя синтаксис Epiпакета, я создал две модели: library(pROC) library(Epi) ROC(form=outcome~s100b, data=aSAH) ROC(form=outcome~ndka, data=aSAH) Вывод иллюстрируется на …

14 r  roc  sensitivity-analysis  sensitivity-specificity 

Я новичок в языке R. Я хотел бы знать, как имитировать модель множественной линейной регрессии, которая удовлетворяет всем четырем предположениям регрессии. хорошо спасибо. Допустим, я хочу смоделировать данные на основе этого набора данных: y<-c(18.73,14.52,17.43,14.54,13.44,24.39,13.34,22.71,12.68,19.32,30.16,27.09,25.40,26.05,33.49,35.62,26.07,36.78,34.95,43.67) x1<-c(610,950,720,840,980,530,680,540,890,730,670,770,880,1000,760,590,910,650,810,500) x2<-c(1,1,3,2,1,1,3,3,2,2,1,3,3,2,2,2,3,3,1,2) fit<-lm(y~x1+x2) summary(fit) тогда я получаю вывод: Call: lm(formula = y ~ x1 + x2) …

14 r  multiple-regression  simulation 

В настоящее время у меня проблема с пониманием синтаксиса R для подгонки GLM с использованием гамма-распределения. У меня есть набор данных, где каждая строка содержит 3 ко-вариации ( ), переменную ответа ( ) и параметр формы ( K ). Я хочу смоделировать масштаб гамма-распределения как линейную функцию от трех ковариат, …

14 r  generalized-linear-model  gamma-distribution  dglm 

Я знаю, как выполнить линейную регрессию на множестве точек. То есть я знаю, как подогнать полином по своему выбору для данного набора данных (в смысле LSE). Однако чего я не знаю, так это как заставить мое решение пройти через некоторые конкретные пункты моего выбора. Я видел, как это было сделано …

14 regression  machine-learning  least-squares  linear-model  polynomial