Статистика и большие данные

Я провел множественную регрессию, в которой модель в целом значима и объясняет около 13% дисперсии. Тем не менее, мне нужно найти величину дисперсии, объясняемой каждым значимым предиктором. Как я могу сделать это с помощью R? Вот некоторые примеры данных и кода: D = data.frame( dv = c( 0.75, 1.00, 1.00, …

13 r  regression  variance 

Я работаю над чем-то вроде следующей проблемы. У меня есть куча пользователей и N книг. Каждый пользователь создает упорядоченный рейтинг всех книг, которые он прочитал (что, вероятно, является подмножеством из N книг), например, Книга 1> Книга 40> Книга 25. Теперь я хочу превратить эти индивидуальные рейтинги пользователей в единый упорядоченный …

13 multiple-comparisons  ranking  recommender-system  bradley-terry-model 

Я работаю над логистической моделью, и у меня возникают трудности с оценкой результатов. Моя модель - биномиальный логит. Мои объяснительные переменные: категориальная переменная с 15 уровнями, дихотомическая переменная и 2 непрерывные переменные. Мой N большой> 8000. Я пытаюсь смоделировать решение фирм инвестировать. Зависимая переменная - это инвестиции (да / нет), …

13 r  logistic  goodness-of-fit  roc 

Я часто использовал для диагностики своих многомерных данных с использованием PCA (опускаются данные с сотнями тысяч переменных и десятками или сотнями выборок). Данные часто приходят из экспериментов с несколькими категориальными независимыми переменными, определяющими некоторые группы, и мне часто приходится проходить через несколько компонентов, прежде чем я смогу найти те, которые …

13 pca  linear-model  r-squared  discriminant-analysis 

Очевидно, что если , тоИкся∼ N( 0 , 1 )Икся~N(0,1)X_i \sim N(0,1) Икс1Икс2+ X3Икс4A L a p l a c e ( 0 , 1 )Икс1Икс2+Икс3Икс4~LaпLaсе(0,1)X_1 X_2 + X_3 X_4 \sim \mathrm{Laplace(0,1)} Я видел статьи о произвольных квадратичных формах, которые всегда приводят к ужасным нецентральным выражениям хи-квадрат. Приведенные выше простые …

13 normal-distribution  proof  quadratic-form  laplace-distribution 

Можно ли провести анализ мощности для U-теста Крускала-Уоллиса и Манна-Уитни? Если да, есть ли пакеты / функции R, которые его выполняют?

13 r  nonparametric  power-analysis  kruskal-wallis 

Я провел glm.nb по glm1<-glm.nb(x~factor(group)) с группой, являющейся категориальной, и х, являющейся метрической переменной. Когда я пытаюсь получить сводку результатов, я получаю немного разные результаты, в зависимости от того, использую я summary()или summary.glm. summary(glm1)дает мне ... Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.1044 0.1519 0.687 0.4921 factor(gruppe)2 0.1580 …

13 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

Я только начал строить модели в Стэн ; Чтобы познакомиться с этим инструментом, я прорабатываю некоторые из упражнений в Байесовском анализе данных (2-е изд.). В Waterbuck упражнение предполагает , что данные , с ( N , & thetas ; ) неизвестной. Поскольку гамильтониан Монте-Карло не допускает дискретных параметров, я объявил …

13 bayesian  mcmc  discrete-data  stan 

Я пытался изучить и применить модели ARIMA. Я читал превосходный текст об ARIMA от Панкраца - Прогнозирование с помощью однофакторной рамки - Модели Дженкинса: концепции и случаи . В тексте автор особо подчеркивает принцип скупости при выборе моделей ARIMA. Я начал играть с auto.arima()функцией в R пакета прогноза . Вот …

13 time-series  forecasting  arima  aic  automatic-algorithms 

Мне нужно вывести аналитические выражения для автоковариантной функции γ(k)γ(k)\gamma\left(k\right) процесса ARMA (2,1), обозначенного как: yt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵtyt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵty_t=\phi_1y_{t-1}+\phi_2y_{t-2}+\theta_1\epsilon_{t-1}+\epsilon_t Итак, я знаю, что: γ(k)=E[yt,yt−k]γ(k)=E[yt,yt−k]\gamma\left(k\right) = \mathrm{E}\left[y_t,y_{t-k}\right] так что я могу написать: γ(k)=ϕ1E[yt−1yt−k]+ϕ2E[yt−2yt−k]+θ1E[ϵt−1yt−k]+E[ϵtyt−k]γ(k)=ϕ1E[yt−1yt−k]+ϕ2E[yt−2yt−k]+θ1E[ϵt−1yt−k]+E[ϵtyt−k]\gamma\left(k\right) = \phi_1 \mathrm{E}\left[y_{t-1}y_{t-k}\right]+\phi_2 \mathrm{E}\left[y_{t-2}y_{t-k}\right]+\theta_1 \mathrm{E}\left[\epsilon_{t-1}y_{t-k}\right]+\mathrm{E}\left[\epsilon_{t}y_{t-k}\right] затем, чтобы вывести аналитическую версию автоковариантной функции, мне нужно подставить значения - 0, 1, 2 ..., пока …

13 time-series  covariance  autocorrelation  arma 

У меня есть результаты того же теста, примененного к двум независимым образцам: x <- c(17, 12, 13, 16, 9, 19, 21, 12, 18, 17) y <- c(10, 6, 15, 9, 8, 11, 8, 16, 13, 7, 5, 14) И я хочу вычислить критерий суммы рангов Уилкоксона. Когда я вручную вычисляю …

13 r  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank 

Можете ли вы указать причину использования одностороннего теста в анализе дисперсионного теста? Почему мы используем тест с одним хвостом - F-тест - в ANOVA?

13 anova  f-test  sums-of-squares  f-distribution 

Включает ли термин «статистический вывод» только проверку гипотез или же он включает в себя оценку точек, оценку интервалов и т. Д. Авторитетные ссылки будут высоко оценены.

13 inference  terminology 

В линейной регрессии Y=XβY=XβY= X\beta , почему XXX называется проектной матрицей? Может ли XXX быть спроектирован или сконструирован произвольно до некоторой степени, как в искусстве?

13 regression  terminology 

У меня нет математических знаний, но я понимаю, как работает простой Персептрон, и мне кажется, что я понимаю концепцию гиперплоскости (я представляю ее геометрически как плоскость в трехмерном пространстве, которая разделяет два облака точек, так же как линия разделяет облака двух точек в 2D-пространстве). Но я не понимаю, как одна …

13 machine-learning  classification  linear-model  multi-class