Statistiche e Big Data modeling

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Distribuzione che descrive la differenza tra variabili distribuite binomiali negative?

Una distribuzione Skellam descrive la differenza tra due variabili che hanno distribuzioni di Poisson. Esiste una distribuzione simile che descrive la differenza tra le variabili che seguono distribuzioni binomiali negative? I miei dati sono prodotti da un processo di Poisson, ma includono una discreta quantità di rumore, con conseguente sovradispersione …

18 distributions modeling poisson-distribution negative-binomial skellam

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Proprietà delle regressioni logistiche

Stiamo lavorando con alcune regressioni logistiche e ci siamo resi conto che la probabilità media stimata è sempre uguale alla proporzione di quelle nel campione; cioè, la media dei valori adattati è uguale alla media del campione. Qualcuno può spiegarmi il motivo o darmi un riferimento dove posso trovare questa …

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Regressione di Poisson con dati di grandi dimensioni: è sbagliato cambiare l'unità di misura?

A causa del fattoriale in una distribuzione di poisson, diventa poco pratico stimare i modelli di poisson (ad esempio, usando la massima verosimiglianza) quando le osservazioni sono grandi. Quindi, per esempio, se sto provando a stimare un modello per spiegare il numero di suicidi in un determinato anno (sono disponibili …

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Qual è la relazione tra R-quadrato e valore p in una regressione?

tl; dr - per la regressione OLS, un R-quadrato più alto implica anche un valore P più alto? In particolare per una singola variabile esplicativa (Y = a + bX + e) ma sarebbe anche interessato a conoscere n più variabili esplicative (Y = a + b1X + ... bnX …

17 regression modeling p-value r-squared

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Perché i dati distorti non sono preferiti per la modellazione?

Il più delle volte quando le persone parlano di trasformazioni variabili (sia per il predittore che per le variabili di risposta), discutono dei modi per trattare l'asimmetria dei dati (come la trasformazione dei log, la trasformazione di box e cox ecc.). Ciò che non sono in grado di comprendere è …

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Modelli di raccordo in R in cui i coefficienti sono soggetti a restrizioni lineari

Come dovrei definire una formula modello in R, quando sono disponibili una (o più) restrizioni lineari esatte che legano i coefficienti. Ad esempio, supponiamo che tu sappia che b1 = 2 * b0 in un modello di regressione lineare semplice. Grazie!

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Che tipo di curva (o modello) dovrei adattare ai miei dati percentuali?

Sto cercando di creare una figura che mostri la relazione tra copie virali e copertura genomica (GCC). Ecco come sono i miei dati: All'inizio, ho appena tracciato una regressione lineare, ma i miei supervisori mi hanno detto che non era corretto e di provare una curva sigmoidale. Quindi l'ho fatto …

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Quale distribuzione utilizzare per modellare l'ora prima dell'arrivo di un treno?

Sto cercando di modellare alcuni dati sugli orari di arrivo del treno. Vorrei usare una distribuzione che catturi "più aspetto, più è probabile che il treno si presenti" . Sembra che una tale distribuzione dovrebbe apparire come un CDF, quindi P (treno mostrato | atteso 60 minuti) è vicino a …

15 distributions modeling

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Quando smettere di affinare un modello?

Ho studiato le statistiche di molti libri negli ultimi 3 anni e grazie a questo sito ho imparato molto. Tuttavia una domanda fondamentale rimane ancora senza risposta per me. Potrebbe avere una risposta molto semplice o molto difficile, ma so per certo che richiede una profonda comprensione delle statistiche. Quando …

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Cosa sta esattamente costruendo un modello statistico?

Cosa sta esattamente costruendo un modello statistico? In questi giorni, mentre faccio domanda per lavori di ricerca o di consulenza, spesso viene fuori il termine "costruzione di un modello" o "modellistica". Il termine suona bene, ma a cosa si riferiscono esattamente? Come si costruisce il vostro modello? Ho cercato la …

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Il termine quadratico o di interazione è significativo in isolamento, ma nessuno dei due è insieme

Come parte di un compito, ho dovuto adattare un modello con due variabili predittive. Ho quindi dovuto tracciare una trama dei residui dei modelli rispetto a uno dei predittori inclusi e apportare modifiche basate su quello. La trama ha mostrato una tendenza curvilinea e quindi ho incluso un termine quadratico …

15 statistical-significance multiple-regression modeling

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Alla ricerca di un buon trattamento introduttivo della meta-analisi

Un collega (non statistico) ha incontrato meta-analisi in articoli che rivede per riviste mediche e sta cercando un buon trattamento di livello introduttivo in modo da poter educare se stesso. Qualche consiglio? Preferiti? Libri, monografie, articoli per sondaggi non tecnici andrebbero tutti bene. (Sì, ha familiarità con la voce di …

15 modeling meta-analysis

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Modellazione di una distribuzione di Poisson con sovraispersione

Ho un set di dati che mi aspetto di seguire una distribuzione di Poisson, ma è sovradisperso di circa 3 volte. Al momento, sto modellando questa sovraispersione usando qualcosa come il seguente codice in R. ## assuming a median value of 1500 med = 1500 rawdist = rpois(1000000,med) oDdist = …

15 distributions modeling poisson-distribution overdispersion

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Qual è una buona distribuzione precedente per i gradi di libertà nella distribuzione?

Voglio utilizzare alla distribuzione per modellare i rendimenti degli asset a breve intervallo in un modello bayesiano. Vorrei stimare entrambi i gradi di libertà (insieme ad altri parametri nel mio modello) per la distribuzione. So che i rendimenti delle attività sono abbastanza non normali, ma non ne so molto oltre. …

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Dati due modelli di regressione lineare, quale modello avrebbe prestazioni migliori?

Ho seguito un corso di apprendimento automatico nel mio college. In una delle domande, questa domanda è stata posta. Modello 1: y=θx+ϵy=θx+ϵ y = \theta x + \epsilon Modello 2: y=θx+θ2x+ϵy=θx+θ2x+ϵ y = \theta x + \theta^2 x + \epsilon Quale dei modelli di cui sopra si adatterebbe meglio ai …

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