Statistiche e Big Data

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Ho letto il lemma di Neyman-Pearson dal libro Introduzione alla teoria della statistica di Mood, Graybill e Boes. Ma non ho capito il lemma. Qualcuno può spiegarmi il lemma in parole semplici? Che cosa dice? Lemma di Neyman-Pearson: Sia X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_n un campione casuale di f(x;θ)f(x;θ)f(x;\theta) , dove θθ\theta è uno …

21 hypothesis-testing self-study references inference likelihood-ratio

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R-quadrato nella regressione quantile

Sto usando la regressione quantile per trovare predittori del 90 ° percentile dei miei dati. Lo sto facendo in R usando il quantregpacchetto. Come posso determinare per la regressione quantile che indicherà quanta variabilità viene spiegata dalle variabili predittive?r2r2r^2 Quello che voglio veramente sapere: "Qualunque metodo che posso usare per …

21 r-squared quantile-regression

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Come puoi visualizzare la relazione tra 3 variabili categoriche?

Ho un set di dati con tre variabili categoriali e voglio visualizzare la relazione tra tutti e tre in un grafico. Qualche idea? Attualmente sto usando i seguenti tre grafici: Ogni grafico è per un livello di depressione basale (lieve, moderato, grave). Quindi, all'interno di ogni grafico, guardo la relazione …

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Rete neurale convoluzionale per serie storiche?

Vorrei sapere se esiste un codice per addestrare una rete neurale convoluzionale per la classificazione delle serie temporali. Ho visto alcuni articoli recenti ( http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/KDI-Djalto.pdf ) ma non sono sicuro che esista qualcosa o se lo devo codificare da solo.

21 time-series classification neural-networks conv-neural-network

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Se mai una statistica mediana è mai una statistica sufficiente?

Mi sono imbattuto in un'osservazione su The Chemical Statistician secondo cui una mediana campione potrebbe spesso essere una scelta per una statistica sufficiente ma, oltre all'ovvio caso di una o due osservazioni in cui è uguale alla media campionaria, non riesco a pensare a un'altra non banale caso in cui …

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Analizza grafici ACF e PACF

Voglio vedere se sono sulla strada giusta per analizzare i miei grafici ACF e PACF: Background: (Reff: Philip Hans Franses, 1998) Poiché sia ACF che PACF mostrano valori significativi, presumo che un modello ARMA soddisfi le mie esigenze L'ACF può essere utilizzato per stimare la parte MA, ovvero il valore …

21 time-series model-selection arma statsmodels

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Qual è la differenza tra regressione logistica e logit?

Qual è la differenza tra regressione logistica e logit? Capisco che sono simili (o anche la stessa cosa) ma qualcuno potrebbe spiegare la differenza (s) tra questi due? Si tratta di probabilità?

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In che modo gli algoritmi di apprendimento dell'albero decisionale affrontano i valori mancanti (sotto il cofano)

Quali sono i metodi utilizzati dagli algoritmi di apprendimento dell'albero decisionale per gestire i valori mancanti. Semplicemente riempiono lo slot usando un valore chiamato missing? Grazie.

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Come interpretare i parametri in GLM con family = Gamma

Questa domanda è stata migrata dallo Stack Overflow perché è possibile rispondere su Convalida incrociata. Migrato 5 anni fa . Ho una domanda sull'interpretazione dei parametri per un GLM con una variabile dipendente distribuita gamma. Questo è ciò che R restituisce per il mio GLM con un log-link: Call: glm(formula …

21 r generalized-linear-model interpretation gamma-distribution

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Qual è la relazione tra il punteggio GINI e il rapporto log-verosimiglianza

Sto studiando gli alberi di classificazione e regressione e una delle misure per la posizione divisa è il punteggio GINI. Ora sono abituato a determinare la migliore posizione divisa quando il registro del rapporto di verosimiglianza degli stessi dati tra due distribuzioni è zero, il che significa che la probabilità …

21 cart likelihood-ratio information-theory kullback-leibler gini

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Selezione del modello con regressione logistica Firth

In un piccolo set di dati ( ) con cui sto lavorando, diverse variabili mi danno una previsione / separazione perfetta . Uso quindi la regressione logistica di Firth per affrontare il problema.n ∼ 100n~100n\sim100 Se seleziono il modello migliore per AIC o BIC , dovrei includere il termine di …

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In quali circostanze è appropriato un processo MA o AR?

Capisco che se un processo dipende da precedenti valori di se stesso, allora è un processo AR. Se dipende da errori precedenti, allora è un processo MA. Quando si verificherebbe una di queste due situazioni? Qualcuno ha un solido esempio che illumina il problema alla base di ciò che significa …

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Come applicare il GLMM binomiale (glmer) alle percentuali piuttosto che ai conteggi sì-no?

Ho un esperimento di misure ripetute in cui la variabile dipendente è una percentuale e ho più fattori come variabili indipendenti. Mi piacerebbe usare glmerdal pacchetto R lme4per trattarlo come un problema di regressione logistica (specificando family=binomial) poiché sembra adattarsi direttamente a questa configurazione. I miei dati si presentano così: …

21 r logistic mixed-model glmm lme4-nlme

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Regressione log-lineare vs. regressione logistica

Qualcuno può fornire un chiaro elenco di differenze tra regressione log-lineare e regressione logistica? Capisco che il primo sia un semplice modello di regressione lineare, ma non sono chiaro quando ciascuno dovrebbe essere usato.

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Motivo per non ridurre il termine del bias (intercetta) nella regressione

Per un modello lineare y=β0+xβ+εy=β0+xβ+εy=\beta_0+x\beta+\varepsilon , il termine di restringimento è sempre P(β)P(β)P(\beta) . Qual è la ragione per cui non restringiamo il termine bias (intercetta) β0β0\beta_0 ? Dovremmo ridurre il termine di distorsione nei modelli di rete neurale?

21 regression neural-networks ridge-regression intercept shrinkage