Статистика и большие данные

Можно ли найти заданное распределение вероятностей для заданного постоянного числа rrr (например, 4) для XXX , чтобы Var(X)=rVar(X)=r\mathrm{Var}(X)=r ?

9 distributions  mathematical-statistics  variance 

Я надеюсь получить более полное представление о четырех типах перекоса этого сообщества. Типы, на которые я ссылаюсь, упоминаются на странице помощи http://www.inside-r.org/packages/cran/e1071/docs/skewness . Старый метод не был упомянут на странице справки, но я все же включаю его. require(moments) require(e1071) x=rnorm(100) n=length(x) hist(x) ###############type=1 e1071::skewness(x,type=1) sqrt(n) * sum((x-mean(x))^3)/(sum((x - mean(x))^2)^(3/2)) #from …

9 skewness 

Я прочитал об основах анализа основных компонентов из учебника 1 , ссылки 1 и ссылки 2 . У меня есть набор данных из 100 переменных (включая выходную переменную Y), я хочу уменьшить переменные до 40 с помощью PCA, а затем предсказать переменную Y, используя эти 40 переменных. Проблема 1: После …

9 regression  pca 

Во многих местах я читал, что мы никогда не можем сказать, что мы «принимаем» нулевую гипотезу. Вместо этого мы должны сказать, что мы «не можем отвергнуть» нулевую гипотезу. Но я не вижу, как это согласуется с этим простым примером: предположим, мы тестируем лекарство, которое должно полностью излечить диабет в течение …

9 hypothesis-testing 

Следующая многоуровневая логистическая модель с одной пояснительной переменной на уровне 1 (индивидуальный уровень) и одной пояснительной переменной на уровне 2 (групповой уровень): π 0 j = γ 00 + γ 01 z j + u 0 j … ( 2 ) π 1 j = γ 10 + γ 11 …

9 r  logistic  generalized-linear-model  simulation  multilevel-analysis 

На странице 12 книги Бейтса о модели смешанного эффекта он описывает модель следующим образом: В конце скриншота он упоминает коэффициент относительной ковариации , зависящий от параметра дисперсионной составляющей , θΛθΛθ\Lambda_{\theta}θθ\theta не объясняя, что именно отношения. Скажем , нам дается , как бы мы выводим Л θ от него?θθ\thetaΛθΛθ\Lambda_{\theta} С другой …

9 mixed-model  references  multilevel-analysis 

Я провожу многоуровневый метаанализ, который включает несколько статей с несколькими результатами. Поэтому я использую rma.mv()функцию. Пример кода: test.main = rma.mv(yi,vi,random = ~1|ID, data = data) У меня есть два вопроса: Я прочитал в предыдущем запросе , что при использовании rma.mv(), ranktest()не является надежным тест воронки участка асимметрии. Однако, если образец …

9 meta-analysis  sensitivity-analysis  publication-bias  funnel-plot 

Я работаю над метаанализом случайных эффектов, охватывающим ряд исследований, в которых не сообщается о стандартных отклонениях; все исследования указывают размер выборки. Я не верю, что можно приблизить или приписать отсутствующие данные SD. Как метаанализ, который использует сырые (нестандартные) средние различия как величину эффекта, должен быть взвешен, когда стандартные отклонения доступны …

9 stata  missing-data  meta-analysis  meta-regression 

Не приводит ли это к переоснащению? Могут ли мои результаты быть более надежными, если я добавлю процедуру «домкрат» или процедуру начальной загрузки как часть анализа?

9 multiple-regression  bootstrap  reliability  overfitting  jackknife 

Согласно документации объекта StandardScaler в scikit-learn: Например, многие элементы, используемые в целевой функции алгоритма обучения (например, ядро ​​RBF машин опорных векторов или регуляризаторы L1 и L2 линейных моделей), предполагают, что все объекты сосредоточены вокруг 0 ​​и имеют дисперсию в том же порядке. Если у признака есть отклонение, которое на несколько …

9 machine-learning  svm  standard-deviation  mean  references 

Supose - это матрица среднецентрированных данных. Матрица равна , имеет различных собственных значений и собственные векторы , ... , которые являются ортогональными.S = cov ( A ) m × m m s 1 s 2 s mAA\mathbf AS=cov(A)S=cov(A)\mathbf S=\text{cov}(\mathbf A)m×mm×mm\times mmmms1s1\mathbf s_1s2s2\mathbf s_2smsm\mathbf s_m -м главный компонент (некоторые люди называют …

9 correlation  pca  linear-algebra 

Как понимать anovaрезультат при сравнении двух моделей? Пример: Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F) 1 9 54.032 2 7 4.632 2 49.4 37.329 0.0001844 *** На странице руководства указано: «Вычислить таблицы отклонений (или отклонений) для одного или нескольких подходящих объектов модели». Однако наш профессор отметил, что это может …

9 r  regression  anova 

Вопросов: В чем разница (ы) между деревьями регрессионного усиления (BRT) и обобщенными моделями (GBM)? Могут ли они быть взаимозаменяемыми? Является ли одна конкретная форма другой? Почему Риджуэй использовал фразу «Обобщенные модели ускоренной регрессии» (GBM), чтобы описать то, что Фридман ранее предлагал как «Машина повышения градиента» (GBM)? Эти две аббревиатуры идентичны, …

9 machine-learning  boosting  gbm 

В Случайном Лесу каждое дерево растет параллельно на уникальной выборке данных Boostrap. Поскольку ожидается, что каждая выборка бустрапа будет содержать около 63% уникальных наблюдений, это оставляет примерно 37% наблюдений, которые можно использовать для тестирования дерева. Теперь, кажется , что в стохастической Градиент Активизации, существует также оценки похож на тот , …

9 machine-learning  cross-validation  data-mining  random-forest  boosting 

У меня есть несколько прогностических моделей, производительность которых я хотел бы протестировать (например, взять мой набор данных, «перемотать» его к предыдущему моменту времени и посмотреть, как модель будет работать перспективно). Проблема в том, что некоторые из моих моделей были созданы с помощью интерактивного процесса. Например, следуя совету в Стратегиях регрессионного …

9 cross-validation  modeling  outliers  splines  overfitting