Statistiche e Big Data data-transformation

2

Bootstrap parametrico, semiparametrico e non parametrico per modelli misti

I seguenti innesti sono presi da questo articolo . Sono un novizio di bootstrap e sto cercando di implementare il bootstrap bootstrap parametrico, semiparametrico e non parametrico per il modello misto lineare con R bootpacchetto. Codice R Ecco il mio Rcodice: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + …

9 r mixed-model bootstrap central-limit-theorem stable-distribution time-series hypothesis-testing markov-process r correlation categorical-data association-measure meta-analysis r anova confidence-interval lm r bayesian multilevel-analysis logit regression logistic least-squares eda regression notation distributions random-variable expected-value distributions markov-process hidden-markov-model r variance group-differences microarray r descriptive-statistics machine-learning references r regression r categorical-data random-forest data-transformation data-visualization interactive-visualization binomial beta-distribution time-series forecasting logistic arima beta-regression r time-series seasonality large-data unevenly-spaced-time-series correlation statistical-significance normalization population group-differences demography

1

Come determinare in modo equo i vincitori di una fiera scientifica regionale?

Ho bisogno di aiuto per capire il modo corretto di calcolare i vincitori alla nostra fiera della scienza. Non voglio che la mia ignoranza delle statistiche e della matematica ostacoli le possibilità di vittoria di un bambino. (un sacco di borse di studio e benefici di avanzamento in gioco). Grazie …

9 data-transformation standard-deviation rating

1

Come combinare le previsioni quando la variabile di risposta nei modelli di previsione era diversa?

introduzione Nella combinazione di previsioni una delle soluzioni più diffuse si basa sull'applicazione di alcuni criteri informativi. Prendendo ad esempio il criterio Akaike stimato per il modello , si potrebbero calcolare le differenze di da e quindi RP_j = e ^ {(AIC ^ * - AIC_j) / 2} potrebbe essere …

9 time-series forecasting data-transformation econometrics

3

Dimensioni dell'effetto di regressione lineare quando si utilizzano variabili trasformate

Quando si esegue la regressione lineare, è spesso utile eseguire una trasformazione come la trasformazione del log per la variabile dipendente per ottenere una migliore conformazione della distribuzione normale. Spesso è anche utile ispezionare i beta dalla regressione per valutare meglio la dimensione dell'effetto / la reale rilevanza dei risultati. …

9 regression data-transformation effect-size

1

Come posso utilizzare il ridimensionamento ottimale per ridimensionare una variabile categoriale ordinale?

In una risposta a questa domanda sul trattamento dei dati categorici come ridimensionamento continuo e ottimale è stato menzionato. Come funziona questo metodo e come viene applicato?

9 categorical-data data-transformation optimal-scaling

7

Distribuzione normale e trasformazioni monotoniche

Ho sentito che molte quantità che si verificano in natura sono normalmente distribuite. Questo è in genere giustificato usando il teorema del limite centrale, che dice che quando si fa la media di un gran numero di variabili casuali iid, si ottiene una distribuzione normale. Quindi, ad esempio, un tratto …

9 data-transformation normality-assumption

4

Anche il valore assoluto di una serie fissa è fermo?

So che anche le trasformazioni lineari di serie temporali derivanti da processi (debolmente) stazionari sono stazionarie. È vero, tuttavia, per una trasformazione di una serie prendendo anche il valore assoluto di ciascun elemento? In altre parole, se è stazionario, allora fermo?{Xio, io ∈ N }{Xio,io∈N}\{x_i,i\in\mathbb{N}\}{ |Xio| ,io∈ N }{|Xio|,io∈N}\{|x_i|,i\in\mathbb{N}\}

8 time-series data-transformation stationarity

Domande taggate «data-transformation»