Статистика и большие данные

Какова дисперсия произведения коррелированных случайных величин?kkk

12 variance  random-variable 

Википедия говорит величина эффекта - это мера силы явления или оценка этой величины на основе выборки. Величина эффекта, рассчитанная на основе данных, представляет собой описательную статистику, которая передает оценочную величину отношения, не делая никаких заявлений о том, отражает ли кажущаяся связь в данных истинную связь в популяции. Чтобы лучше это …

12 effect-size 

Гауссовские данные, распределенные в одном измерении, требуют двух параметров для его характеристики (среднее значение, дисперсия), и, по слухам, около 30 случайно выбранных выборок обычно достаточно для оценки этих параметров с достаточно высокой достоверностью. Но что происходит, когда число измерений увеличивается? В двух измерениях (например, рост, вес) требуется 5 параметров для …

12 normal-distribution  multivariate-analysis 

Я пытаюсь понять, как использовать машинное обучение для прогнозирования финансовых временных рядов на 1 или более шагов в будущее. У меня есть финансовые временные ряды с некоторыми описательными данными, и я хотел бы сформировать модель и затем использовать модель для прогнозирования n шагов вперед. Что я делал до сих пор: …

12 r  time-series  machine-learning  random-forest  finance 

Пожалуйста, помогите мне найти предельное распределение (как ) следующего: U_n = \ frac {X_1 + X_2 + \ ldots + X_n} {X_1 ^ 3 + X_2 ^ 3 + \ ldots X_n ^ 3}, где X_i - это N (0,1) .U n = X 1 + X 2 + …

12 distributions  normal-distribution  asymptotics 

В книге Эндрю Гельмана «Красное государство, Голубое государство» он анализирует тот факт, что богатые люди в отдельных штатах, как правило, голосуют больше за республиканцев, чем за бедных, но богатые государства склонны голосовать за более демократических, чем бедных. Есть ли название для этого парадокса? Мне кажется, это связано, но не идентично, …

12 paradox 

У меня есть следующая модель: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... и это сводный результат. > summary(model1) Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 + sbare + season + crop + (1 | landscape) AIC BIC logLik deviance 4057 4088 -2019 4039 …

12 r  poisson-distribution  lme4-nlme  glmm  overdispersion 

Я создаю прототип своей собственной модели Naive Bayes bag o 'words, и у меня возник вопрос о вычислении вероятностей характеристик. Допустим, у меня есть два класса, я просто буду использовать спам, а не спам, поскольку это то, что все используют. И давайте возьмем слово «виагра» в качестве примера. В моем …

12 classification  conditional-probability  naive-bayes 

Я выполняю обобщенную линейную модель, где я должен указать семью, отличную от нормальной. Каково ожидаемое распределение остатков? Например, должны ли остатки распределяться нормально?

12 generalized-linear-model  residuals  normality-assumption 

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 очень плохо знаком с R. Я сейчас учусь машинному обучению. Очень жаль, если этот вопрос кажется очень простым. Я пытаюсь найти …

12 r  feature-selection 

У меня есть ссылки, в которых рекомендуется учитывать размер выборки не менее 20 для распределения данных. Есть ли в этом смысл? Благодарность

12 sample-size 

Чем объясняются различия в p-значениях в следующих aovи lmвызовах? Разница только из-за различных типов вычислений сумм квадратов? set.seed(10) data=rnorm(12) f1=rep(c(1,2),6) f2=c(rep(1,6),rep(2,6)) summary(aov(data~f1*f2)) summary(lm(data~f1*f2))$coeff

12 r  regression  anova  linear-model  sums-of-squares 

У меня есть набор данных с 8000 кластеров и 4 миллиона наблюдений. К сожалению, мое статистическое программное обеспечение, Stata, работает довольно медленно при использовании функции панельных данных для логистической регрессии: xtlogitдаже с 10% -ной выборкой. Однако при использовании непанельной logitфункции результаты появляются гораздо раньше. Поэтому я могу извлечь выгоду из …

12 logistic  categorical-data  stata  fixed-effects-model 

У меня есть гистограмма, плотность ядра и соответствующее нормальное распределение финансовых отчетов, которые превращаются в убытки (знаки меняются), и обычный график QQ этих данных: График QQ ясно показывает, что хвосты установлены неправильно. Но если я взгляну на гистограмму и установленное нормальное распределение (синее), даже значения около 0,0 не будут корректно …

12 data-visualization  normality-assumption  histogram  qq-plot 

Я запускаю двоичный классификатор в данный момент. Когда я строю кривую ROC, вначале я получаю хороший подъем, затем он меняет направление и пересекает диагональ, затем, конечно, обратно, делая кривую наклонной S-образной формы. Что может быть интерпретацией / объяснением этого эффекта? Благодарность

12 roc