Статистика и большие данные

Как я могу решить это? Мне нужны промежуточные уравнения. Может быть, ответ −tf(x)−tf(x)-tf(x) . ddt[∫∞txf(x)dx]ddt[∫t∞xf(x)dx] \frac{d}{dt} \left [\int_t^\infty xf(x)\,dx \right ] f(x)f(x)f(x) - функция плотности вероятности. То есть limx→∞f(x)=0limx→∞f(x)=0\lim\limits_{x \to \infty} f(x) = 0 и limx→∞F(x)=1limx→∞F(x)=1\lim\limits_{x \to \infty} F(x) = 1 источник: http://www.actuaries.jp/lib/collection/books/H22/H22A.pdf с.40 Попробуем промежуточные уравнения ниже: ddt[∫∞txf(x)dx]=ddt[[xF(x)]∞t−∫∞tF(x)dx]??ddt[∫t∞xf(x)dx]=ddt[[xF(x)]t∞−∫t∞F(x)dx]?? \frac{d}{dt} …

12 probability  distributions  self-study  mathematical-statistics 

В литературе оба термина часто используются как синонимы или переплетаются. Сейчас я пытаюсь найти четкое различие между обоими терминами. С моей точки зрения, гипотеза обычно выражается через модель. Поэтому, даже если мы проверяем гипотезу «ноль против альтернативы», с моей точки зрения, мы делаем выбор модели. Может ли кто-нибудь дать мне …

12 hypothesis-testing  model-selection  regression-strategies 

Я часто использую уровень достоверности 90%, признавая, что он имеет большую степень неопределенности, чем 95% или 99%. Но есть ли рекомендации, как правильно выбрать уровень доверия? Или руководящие принципы для уровней доверия, используемых в различных областях? Кроме того, при интерпретации и представлении уровней достоверности существуют ли какие-либо руководства, чтобы превратить …

12 statistical-significance  confidence-interval  confidence  presentation 

Обзор вопроса Предупреждение: этот вопрос требует много настроек. Пожалуйста, потерпите меня. Мой коллега и я работаем над проектом эксперимента. Дизайн должен работать с большим количеством ограничений, которые я перечислю ниже. Я разработал схему, которая удовлетворяет ограничениям и дает нам объективные оценки наших эффектов интереса. Тем не менее, мой коллега считает, …

12 mixed-model  experiment-design  simulation  confounding 

Я хотел бы знать различия между рандомизированной логистической регрессией (RLR) и простой логистической регрессией (LR), поэтому я читаю статью «Выбор стабильности» , опубликованную Meinshausen et al. ; однако я не понимаю, что такое RLR и каковы различия между RLR и LR. Может ли кто-нибудь указать, что я должен прочитать, чтобы …

12 machine-learning  logistic 

Прикладные линейные статистические модели Kutner et al. утверждает следующее относительно отклонений от предположения нормальности моделей ANOVA: Куртоз распределения ошибок (более или менее достигший максимума, чем нормальное распределение) является более важным, чем асимметрия распределения с точки зрения влияния на выводы . Я немного озадачен этим утверждением и не смог найти никакой …

12 anova  normality-assumption  skewness  kurtosis 

Как мне прочитать результаты теста Данна ? В частности, что говорят значения в таблице ниже? У меня есть непараметрические данные в 4 группах, и я сначала выполнил тест Крускала-Уоллиса, чтобы подтвердить, что распределения групп отличались друг от друга и совокупного набора данных. Затем я использовал тест Данна, чтобы увидеть, какие …

12 r  distributions  kruskal-wallis  dunn-test 

При выводе матрицы точности ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} нормального распределения, используемой для создания NNN D-мерных векторов, x1,..,xNx1,..,xN\mathbf{x_1},..,\mathbf{x_N} xi∼N(μ,Λ−1)xi∼N(μ,Λ−1)\begin{align} \mathbf{x_i} &\sim \mathcal{N}(\boldsymbol{\mu, \Lambda^{-1}}) \\ \end{align} мы обычно помещаем приоритет Wishart перед ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} так как распределение Wishart является сопряженным предшествующим для исключение многомерного нормального распределения с известным средним и неизвестной дисперсией: Λ∼W(υ,Λ0)Λ∼W(υ,Λ0)\begin{align} \mathbf{\Lambda} &\sim \mathcal{W}(\upsilon, …

12 bayesian  posterior  hierarchical-bayesian  conjugate-prior  wishart 

Из того, что я прочитал: Дистанционное наблюдение : A Distant supervision algorithm usually has the following steps: 1] It may have some labeled training data 2] It "has" access to a pool of unlabeled data 3] It has an operator that allows it to sample from this unlabeled data and …

12 machine-learning  terminology  unsupervised-learning  semi-supervised 

Скажем, у меня есть следующие четырехмерные данные, где первые три можно рассматривать как координаты, а последние можно рассматривать как значения. c1, c2, c3, value 1, 2, 6, 0.456 34, 34, 12 0.27 12, 1, 66 0.95 Как лучше визуализировать влияние первых трех координат на последнее значение? Я знаю о трех …

12 r  data-visualization 

Пусть - совместное распределение двух категориальных переменных с . Скажем, из этого распределения было взято выборок, но нам даны только предельные значения, а именно для : X , Y x , y ∈ { 1 , … , K } n j = 1 , … , Kпх , уpx,yp_{x,y}Икс, …

12 categorical-data  maximum-likelihood  joint-distribution  marginal  maximum-entropy 

Я разрабатывал модель логистической регрессии на основе ретроспективных данных из национальной базы данных о травмах головы в Великобритании. Ключевым результатом является 30-дневная смертность (обозначается как «выживаемая» мера). Другие меры с опубликованным доказательством существенного влияния на результат в предыдущих исследованиях включают в себя: Year - Year of procedure = 1994-2013 Age …

12 r  logistic  generalized-linear-model  goodness-of-fit  regression-strategies 

Я знакомлюсь с байесовской статистикой, читая книгу Джона К. Крушке « Анализ байесовских данных» , также известную как «книга щенков». В главе 9 иерархические модели представлены на этом простом примере: и наблюдения Бернулли составляют 3 монеты, каждая из которых состоит из 10 сальто. Один показывает 9 голов, другой 5 голов, …

12 bayesian  interpretation  python  mcmc  autocorrelation 

Отношение двух независимых нормальных распределений дает распределение Коши. T-распределение - это нормальное распределение, деленное на независимое распределение хи-квадрат. Отношение двух независимых хи-квадрат распределения дает F-распределение. Я ищу соотношение независимых непрерывных распределений, которое дает нормально распределенную случайную величину со средним значением и дисперсией ?σ 2μμ\muσ2σ2\sigma^2 Вероятно, существует бесконечный набор возможных ответов. …

12 probability  distributions  normal-distribution  mathematical-statistics 

Я работаю с моделями GBM, используя пакет caret, и ищу способ решить интервалы прогнозирования для моих прогнозируемых данных. Я много искал, но выдвинул лишь несколько идей, чтобы найти интервалы прогнозирования для Случайного леса. Любая помощь / R код будет принята с благодарностью!

12 caret  prediction-interval  gbm