Statistiche e Big Data r

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Punta e lastra bayesiane contro metodi penalizzati

Sto leggendo le diapositive di Steven Scott sul pacchetto BSTS R (le puoi trovare qui: diapositive ). Ad un certo punto, quando si parla di includere molti regressori nel modello strutturale delle serie temporali, introduce i picchi di picco e di lastra dei coefficienti di regressione e afferma che sono …

11 r bayesian feature-selection penalized bsts

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Selezione del modello Mclust

Il pacchetto R mclustutilizza BIC come criterio per la selezione del modello di cluster. Secondo la mia comprensione, un modello con il BIC più basso dovrebbe essere selezionato rispetto ad altri modelli (se ti interessa solo il BIC). Tuttavia, quando i valori BIC sono tutti negativi, la Mclustfunzione passa automaticamente …

11 r clustering gaussian-mixture bic model-based-clustering

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Quali sono i vantaggi di un generatore casuale esponenziale che usa il metodo di Ahrens e Dieter (1972) piuttosto che dalla trasformazione inversa?

La mia domanda è ispirata al generatore di numeri casuali esponenziale incorporato di R , la funzione rexp(). Quando si tenta di generare numeri casuali distribuiti in modo esponenziale, molti libri di testo raccomandano il metodo di trasformazione inversa come indicato in questa pagina di Wikipedia . Sono consapevole che …

11 r simulation random-generation exponential inverse-cdf

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Devo usare un offset per il mio Poisson GLM?

Sto conducendo ricerche per esaminare le differenze nella densità dei pesci e nella ricchezza delle specie ittiche quando uso due diversi metodi di censimento visivo subacqueo. I miei dati originariamente erano dati di conteggio, ma in genere questo è cambiato in densità di pesce, ma ho ancora deciso di utilizzare …

11 r generalized-linear-model poisson-distribution offset

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Come interpretare i risultati del modello TBATS e la diagnostica del modello

Ho una domanda ogni mezz'ora, che è una serie temporale multi-stagionale. Ho usato tbatsnel forecastpacchetto in R, e ho ottenuto risultati come questo: TBATS(1, {5,4}, 0.838, {<48,6>, <336,6>, <17520,5>}) Significa che la serie non deve necessariamente usare la trasformazione di Box-Cox e che il termine di errore è ARMA (5, …

11 r time-series diagnostic multiple-seasonalities tbats

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L'interpretazione della media del modello risulta in R

Sto cercando di capire e sapere cosa riportare dalla mia analisi di alcuni dati usando la media del modello in R. Sto usando il seguente script per analizzare l'effetto del metodo di misurazione su una determinata variabile: Ecco il set di dati: https://www.dropbox.com/s/u9un273gzw9o30u/VMT4.csv?dl=0 Modello da montare: LM.1 <- gls(VMTf ~ …

11 r model-averaging

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Quante distribuzioni ci sono nel GLM?

Ho identificato più luoghi nei libri di testo in cui il GLM è descritto con 5 distribuzioni (vale a dire, gamma, gaussiano, binomiale, gaussiano inverso e Poisson). Ciò è anche esemplificato nella funzione familiare in R. Di tanto in tanto mi imbatto in riferimenti al GLM in cui sono incluse …

11 r probability distributions generalized-linear-model

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Quali sono le differenze tra la regressione di Ridge usando glmnet di R e lo scikit-learn di Python?

Sto esaminando la sezione LAB §6.6 su Ridge Regression / Lasso nel libro 'An Introduction to Statistical Learning with Applications in R' di James, Witten, Hastie, Tibshirani (2013). Più specificamente, sto cercando di applicare il Ridgemodello scikit-learn al set di dati "Hitters" dal pacchetto R "ISLR". Ho creato lo stesso …

11 r machine-learning scikit-learn regression

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Simulazione di un'escursione Brownian usando un Brownian Bridge?

Vorrei simulare un processo di escursione browniana (un moto browniano condizionato è sempre positivo quando 0 < t < 10<t<10 \lt t \lt 1 a 000 at t = 1t=1t=1 ). Poiché un processo di escursione browniana è un ponte browniano che è condizionato per essere sempre positivo, speravo di …

11 r gaussian-process brownian

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Bootstrap di parte: va bene centrare l'IC attorno alla statistica osservata?

Questo è simile a Bootstrap: la stima non rientra nell'intervallo di confidenza Ho alcuni dati che rappresentano i conteggi dei genotipi in una popolazione. Voglio stimare la diversità genetica usando l'indice di Shannon e anche generare un intervallo di confidenza usando il bootstrap. Ho notato, tuttavia, che la stima tramite …

11 r confidence-interval bootstrap bias diversity

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Binning ottimale rispetto a una determinata variabile di risposta

Sto cercando il metodo di binning ottimale (discretizzazione) di una variabile continua rispetto a una determinata variabile binaria di risposta (target) e con il numero massimo di intervalli come parametro. esempio: ho un insieme di osservazioni di persone con variabili "height" (numeral continue) e "has_back_pains" (binarie). Voglio discretizzare l'altezza in …

11 r dataset optimization discrete-data binning

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Design del modello ad effetto misto con una variabile di campionamento

Sto cercando di specificare una formula per un modello lineare a effetto misto (con lme4) per il mio disegno sperimentale, ma non sono sicuro di farlo nel modo giusto. Il design: fondamentalmente sto misurando un parametro di risposta sulle piante. Ho 4 livelli di trattamento e 2 livelli di irrigazione. …

11 r experiment-design mixed-model

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Testare il modello GLM utilizzando le deviazioni null e del modello

Ho costruito un modello glm in R e l'ho testato utilizzando un gruppo di test e formazione, quindi sono sicuro che funzioni bene. I risultati di R sono: Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -2.781e+00 1.677e-02 -165.789 < 2e-16 *** Coeff_A 1.663e-05 5.438e-06 3.059 0.00222 ** log(Coeff_B) 8.925e-01 …

11 r generalized-linear-model chi-squared

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Come interpretare l'output lavaan?

Sto tentando l'analisi del fattore di conferma (CFA) utilizzando lavaan. Non riesco a interpretare l'output prodotto da lavaan. Ho un modello semplice - 4 fattori ciascuno supportato da elementi dai dati raccolti dell'indagine. I fattori sono in linea con ciò che viene misurato dagli articoli, nella misura in cui sembra …

11 r sem confirmatory-factor lavaan

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Quando differiscono i coefficienti stimati dalla regressione logistica e logit-lineare?

Quando si modellano proporzioni continue (ad es. Copertura vegetale proporzionale in quadrat di rilievo o percentuale di tempo impegnata in un'attività), la regressione logistica è considerata inappropriata (ad es. Warton & Hui (2011) L'arcosina è asinina: l'analisi delle proporzioni in ecologia ). Piuttosto, la regressione OLS dopo aver trasformato le …

11 r regression logistic

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