Статистика и большие данные

Я в эпидемиологии. Я не статистика, но я пытаюсь выполнить анализ самостоятельно, хотя я часто сталкиваюсь с трудностями. Я сделал свой первый анализ около 2 лет назад. Значения P были включены повсеместно в мои анализы (я просто делал то, что делали другие исследователи) от описательных таблиц до регрессионного анализа. Постепенно …

28 probability  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value 

У меня есть вопрос, связанный с множественной регрессией и взаимодействием, навеянный этой веткой резюме: термин взаимодействия, использующий центрированные переменные иерархический регрессионный анализ? Какие переменные мы должны центрировать? При проверке эффекта модерации я центрирую свои независимые переменные и умножаю центрированные переменные, чтобы вычислить срок моего взаимодействия. Затем я запускаю свой регрессионный …

28 regression  interaction  centering 

Есть три случайные величины, . Три корреляции между тремя переменными одинаковы. То есть,x,y,zx,y,zx,y,z ρ=cor(x,y)=cor(x,z)=cor(y,z)ρ=cor(x,y)=cor(x,z)=cor(y,z)\rho=\textrm{cor}(x,y)=\textrm{cor}(x,z)=\textrm{cor}(y,z) Какую самую тесную границу вы можете дать для ?ρρ\rho

28 correlation  correlation-matrix 

Я хотел бы понять, в чем заключается основная разница между стандартными и сферическими алгоритмами кластеризации k-средних. На каждом шаге k-means вычисляет расстояния между векторами элементов и центроидами кластера и переназначает документ этому кластеру, центроид которого является ближайшим. Затем все центроиды пересчитываются. В сферических k-средних все векторы нормированы, а мера расстояния …

28 clustering  data-mining  algorithms  k-means 

У меня есть набор данных с 9 непрерывными независимыми переменными. Я пытаюсь выбрать среди этих переменных, чтобы подогнать модель к одной процентной (зависимой) переменной Score. К сожалению, я знаю, что между несколькими переменными будет серьезная коллинеарность. Я пытался использовать stepAIC()функцию в R для выбора переменных, но этот метод, как ни …

28 r  multiple-regression  feature-selection  multicollinearity 

Я читал о противоречиях относительно проверки гипотез с некоторыми комментаторами, предлагающими, чтобы проверка гипотез не использовалась. Некоторые комментаторы предлагают использовать вместо этого доверительные интервалы . В чем разница между доверительными интервалами и проверкой гипотез? Пояснения со ссылкой и примеры будут оценены.

28 hypothesis-testing  confidence-interval 

Я хотел бы понять, почему в рамках модели OLS RSS (остаточная сумма квадратов) распределяется ( - это число параметров в модели, - количество наблюдений).χ2⋅(n−p)χ2⋅(n−p)\chi^2\cdot (n-p)pppnnn Я прошу прощения за то, что задал такой простой вопрос, но мне кажется, что я не могу найти ответ онлайн (или в моих, более ориентированных …

28 regression  distributions  least-squares 

Исследователь желает провести комбинированный анализ нескольких наборов данных. В некоторых наборах данных имеются парные наблюдения для лечения A и B. В других есть непарные данные A и / или B. Я ищу ссылку для адаптации t-критерия или критерия отношения правдоподобия для таких частично спаренных данных. Я готов (на данный момент) …

28 hypothesis-testing  t-test  paired-data  change-scores 

В байесовской статистике часто упоминается, что апостериорное распределение трудноразрешимо, и поэтому необходимо применять приблизительный вывод. Какие факторы вызывают эту неразрешимость?

28 bayesian  approximation  inference 

У меня есть матрица, где a (i, j) говорит мне, сколько раз я просмотрел страницу j. Есть 27 тысяч человек и 95 тысяч страниц. Я хотел бы иметь несколько «измерений» или «аспектов» в пространстве страниц, которые соответствуют наборам страниц, которые часто просматриваются вместе. Моя конечная цель состоит в том, чтобы …

28 r  clustering  dimensionality-reduction 

Я обучаю простую нейронную сеть на наборе данных CIFAR10. Через некоторое время потери валидации начали увеличиваться, а точность валидации также увеличивается. Потери и точность испытаний продолжают улучшаться. Как это возможно? Кажется, что если потери при проверке возрастают, точность должна уменьшаться. PS Есть несколько похожих вопросов, но никто не объяснил, что …

28 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  overfitting 

Я только начал читать о GP, и по аналогии с обычным распределением Гаусса оно характеризуется функцией среднего и ковариационной функцией или ядром. Я разговаривал, и оратор сказал, что средняя функция обычно неинтересна, и все усилия по выводу тратятся на оценку правильной ковариационной функции. Может кто-нибудь объяснить мне, почему так должно …

28 gaussian-process 

У меня никогда не было возможности посещать курсы по математике. Я ищу книгу по теории вероятностей и статистике, которая является полной и самодостаточной. Под полным я подразумеваю, что он содержит все доказательства, а не только результаты. Под самодостаточностью я подразумеваю, что я не обязан читать другую книгу, чтобы понимать книгу. …

28 probability  self-study  mathematical-statistics  references 

Я читал сегодня наивную байесовскую классификацию. Я прочитал под заголовком Оценка параметров с добавлением сглаживания 1 : Пусть ccc ссылается на класс (например, Positive или Negative), а указывает на токен или слово.www Оценка максимального правдоподобия для :P(w|c)P(w|c)P(w|c)count(w,c)count(c)=counts w in class ccounts of words in class c.count(w,c)count(c)=counts w in class ccounts …

28 machine-learning  classification  text-mining  naive-bayes  laplace-smoothing 

Может ли распределение с конечным средним и бесконечной дисперсией иметь моментную функцию? Как насчет распределения с конечным средним и конечной дисперсией, но с бесконечно большими моментами?

28 variance  moments  mgf