통계 및 빅 데이터

혼합 효과 모델링 분야의 리더로부터 아래 블록 인용문은 랜덤 효과 ( 'ZCP'모델) 간의 상관 관계가 0 인 모델의 좌표 이동이 모델 예측을 변경한다고 주장합니다. 그러나 누군가가 자신의 주장을 자세히 설명하거나 정당화 할 수 있습니까? 문제의 진술은 7 페이지, 두 번째 단락 ( 다운로드 링크 ) 에 대한 Bates et al의 …

25 r  mixed-model  lme4-nlme 

가변 중요도 순위 (모든 종류의 다변량 모델의 ​​맥락에서)와 관련하여 나는 다소 nihilist가되었습니다 . 종종 업무 수행 중에 다른 팀이 가변 중요도 순위를 생성하도록 지원하거나 내 업무에서 가변 중요도 순위를 생성하도록 요청받습니다. 이러한 요청에 따라 다음과 같은 질문을합니다. 이 변수 중요도 순위는 무엇입니까? 무엇으로부터 배우고 싶습니까? 어떤 결정을 사용하고 싶습니까? 내가받는 …

25 multiple-regression  multivariate-analysis  importance 

로그 정규 분포 샘플링으로 구성된 몇 가지 수치 실험을 하고 두 가지 방법으로 모멘트 을 추정하려고 합니다.X∼LN(μ,σ)X∼LN(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma)E[Xn]E[Xn]\mathbb{E}[X^n] 의 표본 평균을 보면XnXnX^n 의 표본 평균을 사용하여 및 를 추정 한 다음 로그 정규 분포의 경우 .μμ\muσ2σ2\sigma^2log(X),log2(X)log⁡(X),log2⁡(X)\log(X), \log^2(X)E[Xn]=exp(nμ+(nσ)2/2)E[Xn]=exp⁡(nμ+(nσ)2/2)\mathbb{E}[X^n]=\exp(n \mu + (n \sigma)^2/2) 문제는 : 실험적으로 두 번째 방법은 첫 번째 방법보다 …

25 estimation  bias  lognormal  moments 

사람들은 종종 어떤 사건이 일어날 확률이 50-60 %라고 말합니다. 때로는 사람들이 확률 할당에 대해 명시적인 오차 막대를 표시하는 것을 볼 수 있습니다. 이 진술들은 어떤 의미를 가지고 있거나 본질적으로 알 수없는 무언가를 위해 특정한 숫자를 선택하는 불편한 언어 적 문제 일까?

25 probability  error 

제인스 '책에서 "확률 이론 : 과학의 논리" , 제인스는 제목의 장 (채널 18)는 "이 그는의 아이디어 소개하는 유통 및 승계의 규칙" 이 구절이 설명하는 데 도움이 배포판 :에이피에이피A_p에이피에이피A_p [...] 이것을 보려면 새로운 정보를 얻는 효과를 상상해보십시오. 우리가 동전을 다섯 번 던져서 매번 꼬리를 낸다고 가정 해보십시오. 당신은 다음 던질 때 …

25 probability  bayesian  beta-distribution 

현재 어려운 카운트 데이터 (종속 변수)에 적합한 모델을 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다. 나는 여러 가지 다른 모델을 시도했다 (혼합 효과 모델은 데이터의 나의 종류에 필요한)와 같은 lmer과 lme4아니라 가우시안 (Gaussian) 또는 음 이항 등 다양한 가족과 함께 혼합 효과 모델 선형 일반화로 (로그로 변환). 그러나 결과 피팅을 올바르게 진단하는 …

25 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  count-data  glmm 

y정규 예측 변수의 카운트 데이터 를 예측하는 장애물 모델을 고려하십시오 x. set.seed(1839) # simulate poisson with many zeros x <- rnorm(100) e <- rnorm(100) y <- rpois(100, exp(-1.5 + x + e)) # how many zeroes? table(y == 0) FALSE TRUE 31 69 이 경우 69의 0과 31의 양의 카운트로 …

25 r  count-data  zero-inflation 

나는 최근에 큰 데이터 세트로 작업 해 왔으며 많은 스트리밍 방법 논문을 발견했습니다. 몇 가지 예를 들면 다음과 같습니다. 규제 리더 및 미러 하강 : 등가 이론 및 L1 정규화 ( http://jmlr.org/proceedings/papers/v15/mcmahan11b/mcmahan11b.pdf ) 스트리밍 학습 : 단일 패스 SVM ( http://www.umiacs.umd.edu/~hal/docs/daume09onepass.pdf ) Pegasos : SVM을위한 Primal Estimated sub-GrAdient SOlver http://ttic.uchicago.edu/~nati/Publications/PegasosMPB.pdf …

25 machine-learning  references  large-data  online 

CV 상시 고전을 통해 나는 명확히하고 싶은 진술을 보았습니다. 이 글은 글 이며 내 질문은 마지막 말을 인용한다. "방금 전 준 모든 지식이 다소 쓸모가 없다는 점에 주목해야한다. 이제 우리는 컴퓨터를 가지고 있으므로 t- 테스트보다 더 잘할 수있다. Frank는 아마도 t- 테스트를 수행하도록 배운 곳이라면 Wilcoxon 테스트를 사용하고 싶을 것입니다. …

25 hypothesis-testing  t-test  permutation-test  wilcoxon-mann-whitney 

최대 우도 추정은 종종 편향 추정기로 귀결됩니다 (예를 들어, 표본 분산에 대한 추정은 가우스 분포에 대해 편향됩니다). 그렇다면 무엇이 그렇게 인기가 있습니까? 왜 그렇게 많이 사용됩니까? 또한 대안적인 접근 방식보다 더 나은 점은 무엇입니까? 또한 가우시안의 경우 MLE 추정기의 간단한 스케일링으로 인해 편향되지 않은 것으로 나타났습니다. 이 스케일링이 표준 절차가 …

25 normal-distribution  maximum-likelihood  method-of-moments 

특정 변수의 값 (~ 15)이 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는 지 보여주고 싶지만, 매년 변수가 어떻게 다른지 보여주고 싶습니다. 그래서 나는이 줄거리를 만들었습니다. 그러나 색 구성표를 변경하거나 다른 선 / 모양 유형을 추가 할 때도 지저분 해 보입니다. 이런 종류의 데이터를 시각화하는 더 좋은 방법이 있습니까? R 코드를 사용한 테스트 …

25 r  data-visualization 

물리 및 수학 커뮤니티가 ArXiv에 매우 많이 있다는 것을 알고 있지만 통계 커뮤니티는 어떻습니까? 제출하기 전에 게시하는 것이 일반적입니까?

25 references  academia 

계획된 대비를 사용하여 일원 분산 분석에서 다른 방법을 찾을 때, 해석은 서로 관련이 없으며 제 1 종 오류가 부풀려지지 않도록 직교해야한다는 기사를 읽었습니다. 어떤 상황에서도 직교가 상관되지 않는 이유를 이해하지 못합니다. 시각적 / 직관적 인 설명을 찾을 수 없으므로이 기사 / 답변을 이해하려고했습니다. https://www.psych.umn.edu/faculty/waller/classes/FA2010/Readings/rodgers.pdf 통계의 맥락에서 직교는 무엇을 의미합니까? 그러나 …

25 correlation  independence 

회귀 실행한다고 가정하십시오 . 성분을 선택하여 왜 모델이 에 대한 예측력을 유지 합니까?k X YY∼XY∼XY \sim XkkkXXXYYY 차원 축소 / 기능 선택 관점에서 가 상위 고유 값을 가진 의 공분산 행렬의 고유 벡터 이면 는 상위 주요 구성 요소입니다 최대 분산으로. 따라서 우리는 의 피처 수를 줄이고 예측력의 대부분을 이해할 …

25 regression  classification  pca  dimensionality-reduction  regularization 

이 lmerTest패키지는 anova()선택적으로 Satterthwaite (기본값) 또는 Kenward-Roger의 자유도 (df) 근사값을 갖는 선형 혼합 모형에 대한 기능을 제공합니다 . 이 두 접근법의 차이점은 무엇입니까? 언제 선택해야합니까?

25 r  anova  mixed-model  lme4-nlme  degrees-of-freedom