Статистика и большие данные

У меня есть набор из 20 переменных, которые я проанализировал с помощью факторного анализа в SPSS. Для целей исследования мне необходимо разработать 6 факторов. SPSS показал, что 8 переменных (из 20) были загружены с низким весом или были загружены одинаково по нескольким факторам, поэтому я удалил их. Оставшиеся 12 переменных …

10 spss  factor-analysis  references  assumptions 

Если у нас есть две независимые случайные величины и , какова функция вероятности массы ?X 2 ∼ P o i s ( λ ) X 1 + X 2X1∼Binom(n,p)X1∼Binom(n,p)X_1 \sim \mathrm{Binom}(n,p)X2∼Pois(λ)X2∼Pois(λ)X_2 \sim \mathrm{Pois}(\lambda)X1+X2X1+X2X_1 + X_2 NB Это не домашняя работа для меня.

10 distributions  self-study  binomial  poisson-distribution 

Lee и Lemieux (стр. 31, 2009) предлагают исследователю представить графики при выполнении анализа разрыва непрерывности регрессии (RDD). Они предлагают следующую процедуру: «... для некоторой полосы пропускания и для некоторого числа бинов и слева и справа от значения отсечки, соответственно, идея состоит в том, чтобы построить бины ( , ], для …

10 r  regression  data-visualization  stata  regression-discontinuity 

У меня есть некоторые данные, которые мне нужно визуализировать, и я не уверен, как лучше это сделать. У меня есть некоторый набор базовых предметов с соответствующими частотами и результатами . Теперь мне нужно показать, насколько хорошо мой метод «находит» (то есть, 1-результат) низкочастотные элементы. Первоначально у меня была только ось …

10 data-visualization 

Я постараюсь описать имеющуюся проблему как можно более общей. Я моделирую наблюдения как категориальное распределение с вектором вероятности параметра тета. Затем я предполагаю, что вектор параметров тета следует предварительному распределению Дирихле с параметрами .α1,α2,…,αkα1,α2,…,αk\alpha_1,\alpha_2,\ldots,\alpha_k Можно ли также наложить гиперприорное распределение по параметрам ? Должно ли это быть многомерное распределение, такое …

10 categorical-data  multinomial  dirichlet-distribution  hierarchical-bayesian  dirichlet-process 

Один из методов, который мне предложили, - это посмотреть на график осыпей и проверить наличие «локтя», чтобы определить правильное количество ПК для использования. Но если график не ясен, есть ли у R расчет для определения числа? fit <- princomp(mydata, cor=TRUE)

10 r  pca 

Я использую модель регрессии Пуассона для данных подсчета и мне интересно, есть ли причины не использовать надежную стандартную ошибку для оценок параметров? Я особенно обеспокоен тем, что некоторые из моих оценок без робастных не значимы (например, р = 0,13), но с робастными являются значимыми (р <0,01). В SAS это доступно …

10 poisson-distribution  robust 

Может кто-нибудь объяснить мне, как можно разработать функцию решения SVM? Или укажите мне на ресурс, который обсуждает конкретный пример. РЕДАКТИРОВАТЬ Для приведенного ниже примера я вижу, что уравнение X2=1.5X2=1.5X_2 = 1.5 разделяет классы с максимальным запасом. Но как мне отрегулировать веса и написать уравнения для гиперплоскостей в следующем виде. H1:w0+w1x1+w2x2≥1H2:w0+w1x1+w2x2≤−1forYi=+1forYi=−1.H1:w0+w1x1+w2x2≥1forYi=+1H2:w0+w1x1+w2x2≤−1forYi=−1.\begin{array}{ll} …

10 svm 

Основная проблема : я не могу получить аналогичные оценки параметров с EViews и R. По причинам, которые я сам не знаю, мне нужно оценить параметры для определенных данных, используя EViews. Это делается путем выбора опции NLS (нелинейные наименьшие квадраты) и использования следующей формулы:indep_var c dep_var ar(1) EViews утверждает, что они …

10 r  autoregressive  software 

Причина, по которой я спрашиваю об этом, заключается в том, что кажется, что внутренне изученные остатки имеют ту же структуру, что и необработанные расчетные остатки. Было бы здорово, если бы кто-то мог предложить объяснение.

10 residuals 

Название подводит итог моего вопроса, но для ясности рассмотрим следующий простой пример. Пусть Икся∽я я дN( 0 , 1 )Икся∽яяdN(0,1)X_i \overset{iid}{\backsim} \mathcal{N}(0, 1) , я = 1 , . , , , нязнак равно1,,,,,Ni = 1, ..., n . Определите: SN= 1NΣя = 1NИксяSNзнак равно1NΣязнак равно1NИкся\begin{equation} S_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n …

10 normal-distribution  multivariate-analysis  independence  central-limit-theorem  joint-distribution 

Часто в научных статьях, которые вы читаете, исследователи контролировали определенные переменные. Это можно сделать такими методами, как сопоставление, блокировка и т. Д. Но я всегда думал, что контроль переменных был чем-то статистическим, измеряя несколько переменных, которые могли бы повлиять, и выполняя некоторый статистический анализ тех, которые могли быть выполнены как …

10 experiment-design  random-variable  controlling-for-a-variable 

Я моделирую влияние беременности на исход болезни (мертвый жив). Приблизительно 40% пациентов забеременели после постановки диагноза, но в разные моменты времени. До сих пор я делал графики КМ, показывающие явный защитный эффект беременности на выживаемость, а также обычную модель Кокса - однако они были смоделированы с использованием только дихотомической переменной …

10 survival 

Я пытаюсь вписать многомерную (то есть множественную реакцию) смешанную модель R. Помимо ASReml-rи SabreRпакетов (которые требуют внешнего программного обеспечения), то кажется , что это возможно только в MCMCglmm. В документе, который сопровождает MCMCglmmпакет (стр. 6), Джаррод Хэдфилд описывает процесс подгонки такой модели, например, преобразования нескольких переменных ответа в одну переменную …

10 r  mixed-model  multivariate-analysis  lme4-nlme  multivariate-regression 

Я только что (пере) читал книгу Гелмана « Почему нам (обычно) не нужно беспокоиться о множественных сравнениях» . В частности, в разделе «Множественные результаты и другие проблемы» упоминается использование иерархической модели для ситуаций, когда существует несколько связанных показателей одного и того же человека / подразделения в разное время / условия. …

10 multiple-comparisons  multilevel-analysis  lme4-nlme  jags  hierarchical-bayesian