Статистика и большие данные

Я анализирую таблицу 2х2 из небольшого набора данных из 30 пациентов. Мы ретроспективно пытаемся найти некоторые переменные, которые дают подсказку о том, какое лечение выбрать. Переменные (общепринятые / странные) и решение о лечении (A / B) представляют особый интерес, и поэтому данные выглядят так: Obs/Tr. Dec.normalstrangeA12012B1351825530Obs/Tr. Dec.ABnormal121325strange055121830\begin{array} {|r|r|r|r|} \hline \text{Obs/Tr. …

11 chi-squared  power  contingency-tables  fishers-exact 

Вопрос в следующем: Случайная выборка из n значений собирается из отрицательного биномиального распределения с параметром k = 3. Найти оценку максимального правдоподобия параметра π. Найти асимптотическую формулу для стандартной ошибки этой оценки. Объясните, почему отрицательное биномиальное распределение будет приблизительно нормальным, если параметр k достаточно велик. Каковы параметры этого нормального приближения? …

11 self-study  maximum-likelihood  negative-binomial 

Я пытаюсь смоделировать среднюю интенсивность паразитов, воздействующих на хозяина в R, используя отрицательную биномиальную модель. Я продолжаю получать 50 или более предупреждений, которые говорят: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 Как я могу справиться с этим? Мой код выглядит так: mst.nb = glm.nb(Larvae+Nymphs+Adults~B.type+Month+Season, data=MI.df)

11 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

Следуя комментарию из предыдущей ветки , я хочу знать, как можно проверить допущение общей тенденции между группой лечения и контрольной группой в методе «Разница в разнице»? Могу ли я проверить это предположение с данными двух временных моментов (например, базовое обследование в 2002 году, лечение проводится с 2002 по 2006 год …

11 difference-in-difference 

Я читаю книгу Кевина Мерфи: Машинное обучение - вероятностная перспектива. В первой главе автор объясняет проклятие размерности, и есть часть, которую я не понимаю. В качестве примера автор заявляет: Рассмотрим входы, равномерно распределенные по D-мерному единичному кубу. Предположим, что мы оцениваем плотность меток классов, выращивая гиперкуб вокруг x, пока он …

11 self-study  k-nearest-neighbour  high-dimensional 

Я хочу реализовать Adaboost с помощью Decision Stump. Правильно ли принимать столько решений, сколько функций нашего набора данных в каждой итерации Adaboost? Например, если у меня есть набор данных с 24 функциями, должен ли я иметь 24 классификатора решения для каждой итерации? Или я должен случайно выбрать некоторые функции и …

11 machine-learning  classification  cart  boosting 

Я понимаю разницу между K Medoid и K означает. Но можете ли вы привести пример с небольшим набором данных, в котором выходной сигнал k medoid отличается от выходного сигнала k означает?

11 k-means  k-medoids 

Я хочу реализовать постепенную гауссовскую регрессию процесса, используя скользящее окно над точками данных, которое приходит один за другим через поток. Пусть обозначает размерность входного пространства. Итак, каждая точка данных имеет количество элементов.dddxixix_iddd Пусть будет размером скользящего окна.nnn Чтобы делать предсказания, мне нужно вычислить обратную матрицу грамм , где а k …

11 regression  covariance  gaussian-process  linear-algebra  online 

При изучении двух независимых выборочных средств нам говорят, что мы смотрим на «разницу двух средних». Это означает, что мы берем среднее значение из совокупности 1 ( ) и вычитаем из него среднее значение из совокупности 2 ( ). Итак, наша «разница двух средних» есть ( \ bar y_1 - \ …

11 paired-comparisons  paired-data  mean 

У меня есть временной ряд и я хотел бы смоделировать его как процесс ARFIMA (он же FARIMA). Если y t интегрируется с (дробным) порядком d , я хотел бы дробно-разностным образом сделать его стационарным.YTyty_tYTyty_tddd Вопрос : правильна ли следующая формула, определяющая дробное дифференцирование? Δdyt:=yt−dyt−1+d(d−1)2!yt−2−d(d−1)(d−2)3!yt−3+...+(−1)k+1d(d−1)⋅...⋅(d−k)k!yt−k+...Δdyt:=yt−dyt−1+d(d−1)2!yt−2−d(d−1)(d−2)3!yt−3+...+(−1)k+1d(d−1)⋅...⋅(d−k)k!yt−k+...\Delta^d y_t := y_t - d y_{t-1} …

11 time-series  arima  arfima 

В чем разница между вращением варимакса и вращением облимина в факторном анализе? Кроме того, меня смущает связь между анализом главных компонентов, ротацией варимакса и анализом поисковых факторов, как в теории, так и в SPSS. Как они связаны?

11 factor-analysis  rotation 

Является ли этот отдельный тип распределения (например, Биномиальный, Бернулли, Мультомиальный) или любым распределением может быть представлен таким способом. Может кто-нибудь прояснить на простом примере

11 probability  distributions 

Я применил тест DW к моей регрессионной модели в R, и я получил статистику теста DW 1,78 и значение p 2,2e-16 = 0. Означает ли это, что не существует автокорреляции между невязками, потому что stat близок к 2 с небольшим p-значением, или это означает, что хотя stat близок к 2, …

11 r  regression  hypothesis-testing  autocorrelation  residuals 

Рассмотрим простую регрессию (нормальность не предполагается): где со средним и стандартным отклонением . Являются ли оценки наименьших квадратов и некоррелированными?Yi=a+bXi+ei,Yi=a+bXi+ei,Y_i = a + b X_i + e_i,eieie_i000σσ\sigmaaaabbb

11 regression  correlation  estimation 

Кристофер Бишоп пишет в своей книге « Распознавание образов и машинное обучение», доказывая, что каждый последовательный главный компонент максимизирует дисперсию проекции в одно измерение после того, как данные были спроецированы в ортогональное пространство для ранее выбранных компонентов. Другие показывают аналогичные доказательства. Однако это только доказывает, что каждый последующий компонент является …

11 machine-learning  variance  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues