Statistiche e Big Data

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Sottostazione di vettori di serie storiche R

Ho una serie temporale e voglio sottoinsediarla mantenendola come serie temporale, preservando l'inizio, la fine e la frequenza. Ad esempio, supponiamo che io abbia una serie temporale: > qs <- ts(101:110, start=c(2009, 2), frequency=4) > qs Qtr1 Qtr2 Qtr3 Qtr4 2009 101 102 103 2010 104 105 106 107 2011 …

25 r time-series

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Spiegazione del fattore di correzione finito

Comprendo che quando il campionamento da una popolazione finita e la nostra dimensione del campione è superiore al 5% della popolazione, abbiamo bisogno di una correzione sulla media e sull'errore standard del campione usando questa formula: FPC=N−nN−1−−−−√FPC=N−nN−1\hspace{10mm} FPC=\sqrt{\frac{N-n}{N-1}} Dove è la dimensione della popolazione e n è la dimensione del …

25 sampling finite-population

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E se l'interazione cancella i miei effetti diretti nella regressione?

In una regressione, il termine di interazione cancella entrambi gli effetti diretti correlati. Eliminare l'interazione o segnalare l'esito? L'interazione non faceva parte dell'ipotesi originale.

25 regression interaction

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Come calcolare il coefficiente di legge di Zipf da una serie di frequenze massime?

Ho diverse frequenze di interrogazione e ho bisogno di stimare il coefficiente della legge di Zipf. Queste sono le frequenze migliori: 26486 12053 5052 3033 2536 2391 1444 1220 1152 1039

25 distributions estimation pareto-distribution zipf

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Quali sono i vantaggi della metrica di Wasserstein rispetto alla divergenza di Kullback-Leibler?

Qual è la differenza pratica tra la metrica di Wasserstein e la divergenza di Kullback-Leibler ? La metrica di Wasserstein è anche indicata come distanza del movimento terra . Da Wikipedia: La metrica di Wasserstein (o Vaserstein) è una funzione di distanza definita tra le distribuzioni di probabilità su un …

25 distributions kullback-leibler metric wasserstein

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Come funziona la regressione quantile?

Spero di ottenere una spiegazione intuitiva e accessibile della regressione quantile. Diciamo che ho un semplice set di dati del risultato e i predittori .YYYX1,X2X1,X2X_1, X_2 Se, ad esempio, eseguo una regressione quantile a .25, .5, .75 e torno indietro β0,.25,β1,.25...β2,.75β0,.25,β1,.25...β2,.75\beta_{0,.25},\beta_{1,.25}...\beta_{2,.75} . I valori ββ\beta trovano semplicemente ordinando i valori …

25 quantile-regression

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Analisi delle serie storiche giornaliere

Sto cercando di fare analisi delle serie storiche e sono nuovo in questo campo. Ho un conteggio giornaliero di un evento dal 2006 al 2009 e voglio adattarlo ad un modello di serie storica. Ecco i progressi che ho fatto: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) La trama risultante che ottengo è: …

25 r time-series seasonality multiple-seasonalities tbats hypothesis-testing beta-distribution machine-learning unsupervised-learning supervised-learning reinforcement-learning

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Specificare più effetti casuali (separati) in lme [chiuso]

Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso 6 mesi fa . Stavo lavorando nei pacchetti R nlme e lme4 , cercando di specificare i modelli con molteplici effetti …

25 r random-effects-model lme4-nlme

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Interpretazione dei termini di interazione nella regressione del logit con variabili categoriali

Ho i dati di un esperimento di indagine in cui gli intervistati sono stati assegnati in modo casuale a uno dei quattro gruppi: > summary(df$Group) Control Treatment1 Treatment2 Treatment3 59 63 62 66 Mentre i tre gruppi di trattamento variano leggermente nello stimolo applicato, la principale distinzione a cui tengo …

25 r logistic categorical-data interaction interpretation

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Introduzione all'analisi causale

Quali sono i buoni libri che introducono l'analisi causale? Sto pensando a un'introduzione che spiega entrambi i principi dell'analisi causale e mostra come diversi metodi statistici potrebbero essere usati per applicare questi principi.

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Quali sono le misure per l'accuratezza dei dati multilabel?

Prendi in considerazione uno scenario in cui ti viene fornita la matrice KnownLabel e la matrice PredictedLabel. Vorrei misurare la bontà della matrice PredictedLabel rispetto alla matrice KnownLabel. Ma la sfida qui è che KnownLabel Matrix ha poche righe solo una 1 e altre poche righe hanno molte 1 (quelle …

25 machine-learning data-mining multilabel

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Procedura di clustering in cui ciascun cluster ha un uguale numero di punti?

Ho alcuni punti in R p , e voglio raggruppare i punti in modo che:X={x1,...,xn}X={x1,...,xn}X=\{x_1,...,x_n\}RpRpR^p Ciascun cluster contiene un numero uguale di elementi di . (Supponiamo che il numero di cluster divida .)XXXnnn Ogni cluster è "spazialmente coeso" in un certo senso, come i cluster di medie.kkk È facile pensare …

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Variabile indipendente = Variabile casuale?

Sono un po 'confuso se una variabile indipendente (chiamata anche predittore o caratteristica) in un modello statistico, ad esempio la nella regressione lineare , è una variabile casuale?XXXY=β0+β1XY=β0+β1XY=\beta_0+\beta_1 X

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Perché la varianza di un campione cambia se le osservazioni sono duplicate?

Si dice che la varianza sia una misura della diffusione. Quindi, avevo pensato che la varianza di 3,5è uguale alla varianza di 3,3,5,5poiché i numeri sono equamente distribuiti. Ma non è così, la varianza di 3,5è 2mentre la varianza di 3,3,5,5è 1 1/3. Questo mi confonde, data la spiegazione che …

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Come funziona la regressione vettoriale di supporto in modo intuitivo?

Tutti gli esempi di SVM sono legati alla classificazione. Non capisco come un SVM per la regressione (regressore vettoriale di supporto) possa essere usato nella regressione. Da quanto ho capito, un SVM massimizza il margine tra due classi per trovare l'iperpiano ottimale. Come potrebbe funzionare in un problema di regressione?

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