Статистика и большие данные

У меня есть модель y=xa×zb+ey=xa×zb+e y=x^a \times z^b + e где - зависимая переменная, и - объясняющие переменные, и - параметры, а - термин ошибки. У меня есть оценки параметров и и ковариационная матрица этих оценок. Как мне проверить , значительно ли отличаются и ?yyyxxxzzzaaabbbeeeaaabbbaaabbb

12 statistical-significance  nonlinear-regression 

У меня такой вопрос: как вы думаете, как выглядит распределение времени, проведенного за день на YouTube? Мой ответ таков: он, вероятно, нормально распределен и сильно перекошен. Я ожидаю, что есть один режим, в котором большинство пользователей тратят около некоторого среднего времени, а затем длинный правый хвост, поскольку некоторые пользователи являются …

12 distributions  normal-distribution  skewness  skew-normal 

В чем разница между объективными и субъективными байесовскими парадигмами? Какие объекты или процедуры они определяют или интерпретируют по-разному? Есть ли разница в выборе методов?

12 bayesian  methodology 

В «Книге причины» Иудеи Перл он говорит о том, что он называет Лестницей Причинности, которая, по сути, представляет собой иерархию, состоящую из разных уровней причинного мышления. Самый низкий уровень связан с паттернами ассоциации в наблюдаемых данных (например, корреляция, условная вероятность и т. Д.), Следующий фокусируется на вмешательстве (что произойдет, если …

12 causality 

Существует ли способ равномерного отбора точек на поверхности, где расстояние Махаланобиса от среднего значения константы является вещественным многовариантным случаем? РЕДАКТИРОВАТЬ: Это просто сводится к точкам выборки равномерно с поверхности гипер-эллипсоида, который удовлетворяет уравнению, (x−μ)TΣ−1(x−μ)=d2.(x−μ)TΣ−1(x−μ)=d2.(x-\mu)^T \Sigma^{-1}(x-\mu) = d^2. Чтобы быть более точным, под "равномерно" я подразумеваю выборку так, что каждый элемент …

12 random-generation  uniform 

В недавней работе Norton et al. (2018) утверждают, что[ 1 ][1]^{[1]} Разные отношения шансов из одного и того же исследования нельзя сравнивать, когда статистические модели, которые приводят к оценкам отношения шансов, имеют разные объясняющие переменные, поскольку каждая модель имеет свой произвольный коэффициент масштабирования. Также нельзя сравнивать величину отношения шансов из …

12 r  logistic  meta-analysis  odds-ratio  adjustment 

Вычислить усредненные по модели прогнозы по шкале отклика GLM, которая является «правильной» и почему? Вычислить усредненный прогноз по шкале канала и затем преобразовать обратно в шкалу ответов, или Обратно преобразовать прогнозы в шкалу ответов, а затем вычислить среднее по модели Прогнозы близки, но не равны, если модель является GLM. Различные …

12 generalized-linear-model  model-averaging 

В настоящее время я пытаюсь обернуть голову вокруг математики t-SNE . К сожалению, есть еще один вопрос, на который я не могу ответить удовлетворительно: каково реальное значение осей в графике t-SNE? Если бы я выступил с докладом на эту тему или включил бы его в любую публикацию: как бы я …

12 machine-learning  dimensionality-reduction  tsne 

Я выполняю модель пуассоновской регрессии с 1 переменной отклика и 6 ковариатами. Выбор модели с использованием AIC приводит к получению модели со всеми ковариатами, а также с 6 терминами взаимодействия. BIC, однако, приводит к модели только с 2 ковариатами и без условий взаимодействия. Возможно ли, что два критерия, которые выглядят …

12 model-selection  aic  poisson-regression  bic 

Тесты, такие как Z, t и некоторые другие, предполагают, что данные основаны на случайной выборке. Почему? Предположим, что я занимаюсь экспериментальными исследованиями, в которых мне важнее внутренняя достоверность, чем внешняя. Итак, если моя выборка может быть немного предвзятой, хорошо, поскольку я согласился не делать вывод о гипотезе для всего населения. …

12 hypothesis-testing  sampling  parametric  randomness 

Я изучал статистику несколько лет назад и забыл все это, поэтому они могут показаться общими концептуальными вопросами, а не чем-то конкретным, но вот моя проблема. Я работаю на сайте электронной коммерции как UX Designer. У нас есть система A / B-тестирования, созданная много лет назад, и я начинаю сомневаться в …

12 hypothesis-testing  sample-size  sequential-analysis 

Представьте, что у нас есть два процесса временных рядов, которые являются стационарными и производят: .xt,ytxt,ytx_t,y_t Является ли , также стационарным? ∀ α , β ∈ Rzt=αxt+βytzt=αxt+βytz_t=\alpha x_t +\beta y_t∀α,β∈R∀α,β∈R\forall \alpha, \beta \in \mathbb{R} Любая помощь будет оценена. Я бы сказал, да, так как он имеет представление МА.

12 time-series  stochastic-processes  stationarity 

контекст Группа социологов и статистиков ( Benjamin et al., 2017 ) недавно предположила, что типичный ложноположительный показатель ( = .05), используемый в качестве порога для определения «статистической значимости», должен быть скорректирован до более консервативного порога. ( = .005). Противоборствующая группа социологов и статистиков ( Lakens et al., 2018 ) ответила, …

12 hypothesis-testing  p-value  power  type-i-and-ii-errors 

Нормализация партии была приписана существенным улучшениям производительности в глубоких нейронных сетях. Много материала в интернете показывает, как реализовать его на основе активации за активацию. Я уже реализовал backprop, используя матричную алгебру, и учитывая, что я работаю на языках высокого уровня (полагаясь Rcpp(и, в конечном итоге, на GPU) на плотное матричное …

12 machine-learning  neural-networks  deep-learning  backpropagation  batch-normalization 

XXX иYYY - независимо распределенные случайные величины, гдеX∼χ2(n−1)X∼χ(n−1)2X\sim\chi^2_{(n-1)} иY∼Beta(n2−1,n2−1)Y∼Beta(n2−1,n2−1)Y\sim\text{Beta}\left(\frac{n}{2}-1,\frac{n}{2}-1\right). Каково распределениеZ=(2Y−1)X−−√Z=(2Y−1)XZ=(2Y-1)\sqrt X ? Совместная плотность (X,Y)(X,Y)(X,Y) определяется как fX,Y(x,y)=fX(x)fY(y)=e−x2xn−12−12n−12Γ(n−12)⋅yn2−2(1−y)n2−2B(n2−1,n2−1)1{x>0,0<y<1}fX,Y(x,y)=fX(x)fY(y)=e−x2xn−12−12n−12Γ(n−12)⋅yn2−2(1−y)n2−2B(n2−1,n2−1)1{x>0,0<y<1}f_{X,Y}(x,y)=f_X(x)f_Y(y)=\frac{e^{-\frac{x}{2}}x^{\frac{n-1}{2}-1}}{2^{\frac{n-1}{2}}\Gamma\left(\frac{n-1}{2}\right)}\cdot\frac{y^{\frac{n}{2}-2}(1-y)^{\frac{n}{2}-2}}{B\left(\frac{n}{2}-1,\frac{n}{2}-1\right)}\mathbf1_{\{x>0\,,\,00\,,\,|z|

12 self-study  distributions  mathematical-statistics  random-variable