Statistiche e Big Data

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In una semplice classificazione, abbiamo due classi: classe 0 e classe 1. In alcuni dati ho solo valori per la classe 1, quindi nessuno per la classe 0. Ora sto pensando di creare un modello per modellare i dati per la classe 1. Quindi, quando arrivano nuovi dati, questo modello …

10 machine-learning one-class

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Massimo e chiuso frequente - Risposta inclusa

My dataset:My dataset:My \ \ dataset: 1:A,B,C,E1:A,B,C,E1: A,B,C,E 2:A,C,D,E2:A,C,D,E2:A,C,D,E 3: B,C,E3: B,C,E3:\ \ \ \ \ B,C,E 4:A,C,D,E4:A,C,D,E4:A,C,D,E 5: C,D,E5: C,D,E5:\ \ \ \ C, D, E 6: A,D,E6: A,D,E6: \ \ \ \ A, D,E Voglio scoprire i set di oggetti frequenti massimi e i set di oggetti frequenti …

10 data-mining dataset association-rules

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Modelli misti lineari generalizzati: selezione del modello

Questa domanda / argomento è emersa in una discussione con un collega e stavo cercando alcune opinioni su questo: Sto modellando alcuni dati usando una regressione logistica di effetti casuali, più precisamente una regressione logistica di intercettazione casuale. Per gli effetti fissi ho 9 variabili che sono di interesse e …

10 mixed-model model-selection aic glmm stepwise-regression

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Quali sono i limiti dei metodi del kernel e quando utilizzare i metodi del kernel?

I metodi del kernel sono molto efficaci in molte attività di classificazione supervisionate. Quindi quali sono i limiti dei metodi del kernel e quando usare i metodi del kernel? Soprattutto nell'era dei dati su larga scala, quali sono i progressi dei metodi del kernel? Qual è la differenza tra i …

10 machine-learning kernel-trick

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Che cosa è esattamente un precedente debolmente informativo?

Esiste una definizione precisa di precedente debolmente informativo? In che modo differisce da un priore soggettivo con ampio supporto?

10 bayesian prior

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Quale test statistico dovrebbe essere usato per testare l'arricchimento degli elenchi genici?

Ho eseguito un esperimento per testare la sensibilità cellulare a un determinato agente di danno del DNA. Abbiamo trovato 270 geni specificamente sensibili al farmaco e il numero totale di geni analizzati era 3668. 38 dei 270 geni sensibili sono classificati come "geni di riparazione del DNA". Se il numero …

10 biostatistics

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Qual è la differenza tra la probabilità e la logica fuzzy?

Lavoro con la logica fuzzy (FL) da anni e so che ci sono differenze tra FL e probabilità specialmente riguardo al modo in cui FL gestisce l'incertezza. Tuttavia, vorrei chiedere quali sono le differenze tra FL e probabilità? In altre parole, se mi occupo di probabilità (fusione di informazioni, aggregazione …

10 bayes fuzzy

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Log Probabilità per GLM

Nel codice seguente eseguo una regressione logistica su dati raggruppati usando glm e "a mano" usando mle2. Perché la funzione logLik in R mi dà una probabilità di log logLik (fit.glm) = - 2.336 che è diverso da quello logLik (fit.ml) = - 5.514 che ottengo a mano? library(bbmle) #successes …

10 r self-study generalized-linear-model

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Quali sono le correzioni di Hommel Hochberg?

Di recente sono stato presentato alle correzioni di Hommel Hochberg. Sto cercando di trovare una semplice spiegazione di ciò che effettivamente è / fa, ma non ho fortuna. Qualcuno può fornire una breve e semplice descrizione delle correzioni di Hommel Hochberg?

10 hypothesis-testing multiple-comparisons p-value glmm

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Stima del parametro di una distribuzione uniforme: prima impropria?

Abbiamo N campioni, , da una distribuzione uniforme dove \ theta è sconosciuta. Stimare \ theta dai dati.XiXiX_i[0,θ][0,θ][0,\theta]θθ\thetaθθ\theta Quindi, la regola di Bayes ... f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(\theta | {X_i}) = \frac{f({X_i}|\theta)f(\theta)}{f({X_i})} e la probabilità è: f(Xi|θ)=∏Ni=11θf(Xi|θ)=∏i=1N1θf({X_i}|\theta) = \prod_{i=1}^N \frac{1}{\theta} (modifica: quando 0≤Xi≤θ0≤Xi≤θ0 \le X_i \le \theta per tutti iii , e 0 …

10 bayesian estimation uniform uninformative-prior

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Residui del bootstrap: lo sto facendo bene?

Prima di tutto: da quello che ho capito, i residui del bootstrap funzionano come segue: Adatta il modello ai dati Calcola i residui Ricampiona i residui e aggiungili a 1. Adatta il modello al nuovo set di dati da 3. Ripetere i ntempi, ma aggiungere sempre i residui ricampionati all'adattamento …

10 time-series matlab bootstrap residuals

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SMOTE genera un errore per un problema di squilibrio multi classe

Sto cercando di usare SMOTE per correggere lo squilibrio nel mio problema di classificazione multi-classe. Sebbene SMOTE funzioni perfettamente sul set di dati dell'iride secondo il documento della guida di SMOTE, non funziona su un set di dati simile. Ecco come appaiono i miei dati. Nota che ha tre classi …

10 r classification unbalanced-classes oversampling

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Test di permutazione confrontando un singolo campione con una media

Quando le persone implementano test di permutazione per confrontare un singolo campione con una media (ad esempio, come si potrebbe fare con un test t di permutazione), come viene gestita la media? Ho visto implementazioni che richiedono una media e un campione per un test di permutazione, ma non è …

10 t-test permutation-test

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Come calcolare la deviazione standard 2D, con media 0, limitata da limiti

Il mio problema è il seguente: lancio 40 palline contemporaneamente da un certo punto, a pochi metri dal pavimento. Le palle rotolano e si ferma. Usando la visione computerizzata, calcolo il centro di massa sul piano XY. Sono interessato solo alla distanza dal centro di massa a ciascuna palla, che …

10 normal-distribution standard-deviation

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Due metodi di test di significatività bootstrap

Usando bootstrap, calcolo i valori p dei test di significatività usando due metodi: ricampionamento sotto l'ipotesi nulla e conteggio dei risultati estremi almeno quanto quelli derivanti dai dati originali ricampionamento secondo l'ipotesi alternativa e conteggio dei risultati almeno altrettanto distanti dal risultato originale quanto il valore corrispondente all'ipotesi nulla Credo …

10 statistical-significance bootstrap p-value