Statistiche e Big Data

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Stavo seguendo alcune lezioni relative a MCMC. Tuttavia, non trovo un buon esempio di come viene utilizzato. Qualcuno può darmi un esempio concreto. Tutto quello che posso vedere è che gestiscono una catena Markov e dicono che la sua distribuzione stazionaria è la distribuzione desiderata. Voglio un buon esempio da …

14 probability bayesian mcmc markov-process

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Ottimizzazione: la radice di tutto il male nelle statistiche?

Ho già sentito la seguente espressione: "L'ottimizzazione è la radice di ogni male nelle statistiche". Ad esempio, la risposta migliore in questa discussione fa questa affermazione in riferimento al pericolo di ottimizzazione troppo aggressiva durante la selezione del modello. La mia prima domanda è la seguente: questa citazione è attribuibile …

14 cross-validation optimization overfitting

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Come interpretare i parametri GARCH?

Uso un modello GARCH standard: rtσ2t=σtϵt=γ0+γ1r2t−1+δ1σ2t−1rt=σtϵtσt2=γ0+γ1rt−12+δ1σt−12\begin{align} r_t&=\sigma_t\epsilon_t\\ \sigma^2_t&=\gamma_0 + \gamma_1 r_{t-1}^2 + \delta_1 \sigma^2_{t-1} \end{align} Ho diverse stime dei coefficienti e ho bisogno di interpretarli. Quindi mi chiedo una buona interpretazione, quindi cosa rappresentano γ0γ0\gamma_0 , γ1γ1\gamma_1 e δ1δ1\delta_1 ? Vedo che γ0γ0\gamma_0 è qualcosa come una parte costante. Quindi …

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È un modo accettabile per analizzare i modelli di effetti misti con lme4 in R?

Ho un set di dati di misure ripetute sbilanciate da analizzare e ho letto che il modo in cui la maggior parte dei pacchetti statistici gestisce questo con ANOVA (ovvero la somma dei quadrati di tipo III) è sbagliato. Pertanto, vorrei utilizzare un modello di effetti misti per analizzare questi …

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Metodo per generare dati non normali correlati

Sono interessato a scoprire un metodo per generare dati correlati, non normali. Quindi idealmente una sorta di distribuzione che accetta una matrice di covarianza (o correlazione) come parametro e genera dati che lo approssimano. Ma ecco il trucco: il metodo che sto cercando di trovare dovrebbe avere la flessibilità di …

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Relazione tra il test di McNemar e la regressione logistica condizionale

Sono interessato alla modellazione dei dati di risposta binaria in osservazioni accoppiate. Il nostro obiettivo è quello di dedurre l'efficacia di un intervento pre-post in un gruppo, adattandoci potenzialmente per diverse covariate e determinando se vi sia una modifica dell'effetto da parte di un gruppo che ha ricevuto una formazione …

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Inferenza per il lettore scettico (ma non contrario alla matematica)

Ho appena visto una lezione sull'inferenza statistica ("confrontare proporzioni e mezzi"), parte di un'introduzione al corso online sulle statistiche. Il materiale per me aveva poco senso come sempre (ormai devo aver visto questa roba dozzine di volte, sparsa negli ultimi tre decenni). Sto cercando un libro su "Stats-101 di base" …

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La regressione graduale fornisce una stima parziale della r-square della popolazione?

In psicologia e in altri campi viene spesso impiegata una forma di regressione graduale che prevede quanto segue: Guarda i predittori rimanenti (all'inizio non ce ne sono nel modello) e identifica il predittore che determina la più grande variazione del quadrato r; Se il valore p della variazione del quadrato …

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Perché la probabilità è zero per un dato valore di una distribuzione normale?

Ho notato che nella distribuzione normale, la probabilità uguale a zero, mentre per la distribuzione di Poisson, non sarà uguale a zero quando è un numero intero non negativo.P(x=c)P(x=c)P(x=c)ccc La mia domanda è: la probabilità di una costante nella distribuzione normale è uguale a zero perché rappresenta l'area sotto una …

14 probability normal-distribution poisson-distribution

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Come dividere un set di dati per eseguire la convalida incrociata 10 volte

Bloccato . Questa domanda e le sue risposte sono bloccate perché la domanda è fuori tema ma ha un significato storico. Al momento non accetta nuove risposte o interazioni. Ora ho un Rframe di dati (training), qualcuno può dirmi come dividere casualmente questo set di dati per fare una validazione …

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Errore standard della mediana

La seguente formula è corretta se voglio misurare l'errore standard della mediana nel caso di un piccolo campione con distribuzione non normale (sto usando Python)? sigma=np.std(data) n=len(data) sigma_median=1.253*sigma/np.sqrt(n)

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Pacchetti R imputazione KNN

Sto cercando un pacchetto di imputazione KNN. Ho esaminato il pacchetto di imputazione ( http://cran.r-project.org/web/packages/imputation/imputation.pdf ) ma per qualche ragione la funzione di imputazione KNN (anche quando segue l'esempio dalla descrizione) sembra solo per imputare i valori zero (come di seguito). Mi sono guardato intorno ma non riesco ancora a …

14 r k-nearest-neighbour data-imputation

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Come si confrontano due processi gaussiani?

La divergenza di Kullback-Leibler è una metrica per confrontare due funzioni di densità di probabilità, ma quale metrica viene utilizzata per confrontare due GP di XXX e YYY ?

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Confounder: definizione

Secondo M. Katz nel suo libro Multivariable analysis (Sezione 1.2, pagina 6), " Un confonditore è associato al fattore di rischio e causalmente correlato al risultato. " Perché il confonditore deve essere causalmente correlato al risultato? Basterebbe che il confondatore fosse associato al risultato?

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Perché usiamo k-mean invece di altri algoritmi?

Ho studiato k-mean e questi sono ciò che ho ottenuto: k-mean è uno degli algoritmi più semplici che utilizza un metodo di apprendimento senza supervisione per risolvere i problemi noti del clustering. Funziona davvero bene con set di dati di grandi dimensioni. Tuttavia, ci sono anche degli svantaggi di K-Means …

14 clustering data-mining algorithms k-means