Вопросы с тегом «multivariate-analysis»

Многие статистические работы требуют опыта работы с крупномасштабными данными. Какие виды статистических и вычислительных навыков понадобятся для работы с большими наборами данных. Например, как насчет построения регрессионных моделей с учетом набора данных с 10 миллионами выборок?

107 regression  machine-learning  multivariate-analysis  large-data 

Предположим, у меня есть большой набор многомерных данных, по крайней мере, с тремя переменными. Как я могу найти выбросы? Парные диаграммы рассеяния не будут работать, поскольку выброс может существовать в трех измерениях, который не является выбросом ни в одном из двухмерных подпространств. Я имею в виду не проблему регрессии, а …

94 multivariate-analysis  outliers 

Кто-то задал мне этот вопрос на собеседовании, и я ответил, что их совместное распространение всегда гауссовское. Я думал, что всегда могу написать двумерный гауссовский язык со своими средствами, дисперсией и ковариациями. Мне интересно, может ли быть случай, когда совместная вероятность двух гауссианов не является гауссовой?

91 normal-distribution  multivariate-analysis  copula  bivariate 

Я начинаю баловаться с использованием glmnetс LASSO регрессией , где мой результат представляет интерес дихотомический. Я создал небольшой фрейм данных ниже: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

У меня есть 2 зависимые переменные (DV), на каждую из которых может влиять набор из 7 независимых переменных (IV). DV являются непрерывными, в то время как набор IV состоит из смеси непрерывных и двоично-закодированных переменных. (В коде ниже непрерывные переменные пишутся заглавными буквами, а двоичные переменные строчными.) Цель исследования - …

68 r  multivariate-analysis  manova  multiple-regression  multivariate-regression 

Я новичок в независимом компонентном анализе (ICA) и имею только элементарное понимание метода. Мне кажется, что ICA похож на Факторный анализ (FA) с одним исключением: ICA предполагает, что наблюдаемые случайные величины являются линейной комбинацией независимых компонентов / факторов, которые не являются гауссовыми, тогда как классическая модель FA предполагает, что наблюдаемые …

67 multivariate-analysis  factor-analysis  ica 

Предположим, что вы - исследователь в области социальных наук / эконометрик и пытаетесь найти соответствующие предикторы спроса на услугу. У вас есть 2 итоговые / зависимые переменные, описывающие спрос (используя сервис да / нет и количество случаев). У вас есть 10 предикторов / независимых переменных, которые теоретически могут объяснить спрос …

54 regression  multivariate-analysis  predictive-models  multiple-regression  multiple-comparisons 

Предположим, что . Тогда условное распределение условии, что является многомерным, обычно распределяется со средним:X∼N2(μ,Σ)X∼N2(μ,Σ)\mathbf{X} \sim N_{2}(\mathbf{\mu}, \mathbf{\Sigma})X1X1X_1X2=x2X2=x2X_2 = x_2 E[P(X1|X2=x2)]=μ1+σ12σ22(x2−μ2)E[P(X1|X2=x2)]=μ1+σ12σ22(x2−μ2) E[P(X_1 | X_2 = x_2)] = \mu_1+\frac{\sigma_{12}}{\sigma_{22}}(x_2-\mu_2) и дисперсия:Var[P(X1|X2=x2)]=σ11−σ212σ22Var[P(X1|X2=x2)]=σ11−σ122σ22{\rm Var}[P(X_1 | X_2 = x_2)] = \sigma_{11}-\frac{\sigma_{12}^{2}}{\sigma_{22}} Имеет смысл, что дисперсия будет уменьшаться, поскольку у нас больше информации. Но какова интуиция …

46 normal-distribution  multivariate-analysis  intuition 

Мне интересно, имеет ли это значение при интерпретации того, являются ли логически преобразованными только зависимые, как зависимые, так и независимые, или только независимые переменные. Рассмотрим случай log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Я могу интерпретировать IV как процентное увеличение, но как это меняется, когда у меня есть log(DV) = …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Я признаю, что я относительно новичок в оценках предрасположенности и причинного анализа. Одна вещь, которая не очевидна для меня как новичка, заключается в том, как «балансировка» с использованием показателей склонности математически отличается от того, что происходит, когда мы добавляем ковариаты в регрессию? Чем отличается операция и почему она (или она) …

41 regression  multivariate-analysis  causality  propensity-scores 

Биплот часто используется для отображения результатов анализа основных компонентов (и связанных с ним методов). Это двойная или наложенная диаграмма рассеяния, показывающая загрузки компонентов и оценки компонентов одновременно. Сегодня @amoeba сообщил мне, что он дал ответ, отходящий от моего комментария, на вопрос, который спрашивает о том, как создаются / масштабируются координаты …

38 pca  multivariate-analysis  svd  correspondence-analysis  biplot 

Дорогие, я заметил нечто странное, что не могу объяснить, не так ли? В итоге: ручной подход к вычислению доверительного интервала в модели логистической регрессии и функция R confint()дают разные результаты. Я проходил Прикладную логистическую регрессию Хосмера и Лемешоу (2-е издание). В 3-й главе приведен пример расчета отношения шансов и 95% …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

Если так, то? Если нет, то почему? Для выборки на линии медиана минимизирует общее абсолютное отклонение. Казалось бы, естественно расширить определение до R2 и т. Д., Но я никогда не видел его. Но потом я уже давно на левом поле.

33 multivariate-analysis  spatial  median 

Я объясню мою проблему на примере. Предположим, вы хотите предсказать доход человека с учетом некоторых атрибутов: {Возраст, Пол, Страна, Регион, Город}. У вас есть тренировочный набор данных, как так train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Я просто пытаюсь воспроизвести утверждение, сделанное в следующей статье « Поиск коррелированных бикластеров по данным экспрессии генов» : Предложение 4. Если . тогда мы имеем:XIJ=RICTJXIJ=RICJTX_{IJ}=R_{I}C^{T}_{J} я. Если - идеальный бикластер с аддитивной моделью, то - идеальный бикластер с корреляцией по столбцам; II. Если - идеальный бикластер с аддитивной моделью, то …

29 correlation  multivariate-analysis  svd