통계 및 빅 데이터

시계열 데이터가 있고 데이터에 맞게 를 모델로 사용했습니다. (필자는 드문 경우를 볼 때) (I 드문 이벤트가 표시되지 않는 경우) 또는 1 0 중 하나 인 지표 확률 변수이다. 에 대한 이전 관찰 결과를 기반으로 Variable Length Markov Chain 방법을 사용하여 대한 모델을 개발할 수 있습니다 . 이를 통해 예측 기간 …

18 time-series  forecasting  simulation 

저는 5 년 가까이 SAS를 전문적으로 사용해 왔습니다. 랩톱에 설치했으며 1,000-2,000 개의 변수와 수십만 개의 관측치로 데이터 세트를 자주 분석해야합니다. 비슷한 크기의 데이터 세트에서 분석을 수행 할 수있는 SAS의 대안을 찾고있었습니다. 이런 상황에서 다른 사람들이 무엇을 사용하는지 궁금합니다. 이것은 오늘날 사용되는 방식에서 "빅 데이터"가 아닙니다. 또한 내 데이터 세트가 메모리에 …

18 r  sas  large-data 

최근에 다차원 스케일링을 경험했습니다. 이 도구와 현대 통계에서의 역할을 더 잘 이해하려고합니다. 다음은 몇 가지 안내 질문입니다. 어떤 질문에 대답합니까? 어떤 연구자들이 종종 그것을 사용하는데 관심이 있습니까? 비슷한 기능을 수행하는 다른 통계 기법이 있습니까? 어떤 이론이 그 주위에서 개발 되었습니까? "MDS"는 "SSA"와 어떤 관련이 있습니까? 이러한 혼합 / 조직화되지 않은 …

18 multidimensional-scaling 

의 coxph 모델 요약에 제공된 R 2 값 은 무엇입니까 ? 예를 들어아르 자형2아르 자형2R^2 Rsquare= 0.186 (max possible= 0.991 ) 나는 어리석게도 그것을 값 으로 원고를 포함 시켰고 , 검토자는 그가 Cox 모델을 위해 개발 된 고전적인 선형 회귀 와 R 2 통계 의 유사성을 알지 못한다고 말했고 , …

18 r  survival  r-squared  cox-model 

최근에 나는 완전히 틀린 균일 분포의 모수에 대한 최소 분산 편향 추정치에 대한 커프스 답변을 제공했을 때 매우 당황했습니다. 운 좋게 나는 추기경과 헨리가 헨리 와 함께 OP에 대한 정답을 바로 잡았다 . 이것은 나를 생각하게했다. 약 37 년 전 스탠포드의 대학원 수학 통계 수업에서 최고의 편견없는 추정량 이론을 배웠습니다. …

18 estimation  point-estimation 

간단히 말하면 요약 통계를 의미 할 때 평균, 사 분위수 범위, 분산, 표준 편차를 나타냅니다. 명목 및 순서를 모두 고려하여 범주 형 또는 정성형 일 변량을 요약 할 때 평균, 중앙값, 사 분위수 범위, 분산 및 표준 편차를 찾는 것이 합리적입니까? 그렇다면 연속 변수를 요약하는 것과 다른 점은 무엇입니까?

18 categorical-data  descriptive-statistics 

나는 그것이 단지 나인지 모르겠지만, 나는 일반적으로 통계에 매우 회의적입니다. 주사위 게임, 포커 게임 등에서 이해할 수 있습니다. 매우 작고 단순하며 대부분 자체 포함 된 반복 게임이 좋습니다. 예를 들어, 가장자리에 착륙하는 동전은 착륙 머리 또는 꼬리가 ~ 50 % 일 확률을 수용 할 정도로 작습니다. 95 %의 승리를 목표로 …

18 probability  expected-value  philosophical 

비 가우시안 분산 변수가 있는데 5 개의 다른 그룹에서이 변수의 값 사이에 유의 한 차이가 있는지 확인해야합니다. 나는 Kruskal-Wallis 일원 분산 분석 (중요한 결과)을 수행 한 후 어느 그룹이 크게 다른지 확인해야했습니다. 그룹이 정렬되어 있기 때문에 (첫 번째 그룹의 변수 값은 두 번째 그룹의 변수 값보다 낮아야합니다. 세 번째 그룹의 …

18 hypothesis-testing  post-hoc  wilcoxon-mann-whitney  kruskal-wallis  dunn-test 

개발 도상국에서 사용될 예정인 공개 건강 조사 응용 프로그램을 작성 중입니다. 기본 아이디어는 설문 조사 인터뷰가 크라우드 소싱 되는 것입니다. 이들은 모바일 장치를 사용하여 수행 한 인터뷰의 양식 데이터를 제출하는 조직화되지 않은 자원 봉사자가 수행하며, 각 설문 조사에는 인터뷰 위치의 GPS 데이터가 수반됩니다. 정부 기관에서 수집 한 전통적인 설문 조사는 …

18 sampling 

감마 분포에 따른 지수 랜덤 변수의 합을 배웠습니다. 그러나 매개 변수화를 읽는 곳마다 다릅니다. 예를 들어 Wiki는 관계를 설명하지만 매개 변수가 실제로 무엇을 의미하는지 말하지 않습니까? 모양, 스케일, 속도, 1 / 속도? 지수 분포 : ~xxxexp(λ)exp(λ)exp(\lambda) f(x|λ)=λe−λxf(x|λ)=λe−λxf(x|\lambda )=\lambda {{e}^{-\lambda x}} E[x]=1/λE[x]=1/λE[x]=1/ \lambda var(x)=1/λ2var(x)=1/λ2var(x)=1/{{\lambda}^2} 감마 분포 :Γ(shape=α,scale=β)Γ(shape=α,scale=β)\Gamma(\text{shape}=\alpha, \text{scale}=\beta) E[x]=αβvar[x]=αβ2f(x|α,β)=1βα1Γ(α)xα−1e−xβf(x|α,β)=1βα1Γ(α)xα−1e−xβf(x|\alpha ,\beta )=\frac{1}{{{\beta …

18 distributions  probability  gamma-distribution 

데이터 시각화 전문가는 일반적으로 게이지 차트를 승인 하지 않는 것 같습니다 (여기 : 백분율을 나타내는 바늘이있는 반원형 차트처럼 보이는 차트를 무엇이라고합니까? ). 주된 이유는 게이지 차트의 데이터 대 잉크 비율이 낮기 때문입니다. 이 개념들 (몇몇 Tufte 책들)에 노출 된 이후로, 나는 일반적으로 그것들에 동의했지만, 오늘날 게이지가 정보를 전달하는 데 비효율적이라면 …

18 data-visualization 

현재로서는이 질문이 Q & A 형식에 적합하지 않습니다. 답변, 사실, 참고 자료 또는 전문 지식을 통해 답변이 뒷받침 될 것으로 예상되지만이 질문은 토론, 논쟁, 여론 조사 또는 광범위한 토론을 요구할 것입니다. 이 질문을 개선하고 다시 열 수 있다고 생각 되면 도움말 센터 를 방문하여 안내를 받으십시오 . 휴일 칠년 전에 …

18 machine-learning  text-mining  natural-language 

R AN ANOVA로 수행 한 결과 상당한 차이가있었습니다. 그러나 Tukey의 절차를 사용하여 어떤 쌍이 크게 다른지 확인할 때 나는 그중 하나를 얻지 못했습니다. 이것이 어떻게 가능합니까? 코드는 다음과 같습니다. fit5_snow<- lm(Response ~ Stimulus, data=audio_snow) anova(fit5_snow) > anova(fit5_snow) Analysis of Variance Table Response: Response Df Sum Sq Mean Sq F value …

18 anova  post-hoc  tukey-hsd 

91 페이지의 "통계 학습의 요소"의 단어가 있습니다. p- 차원 입력 공간의 K 중심은 대부분의 K-1 차원 부분 공간에 걸쳐 있으며, p가 K보다 훨씬 크면 이것은 차원이 상당히 떨어질 것입니다. 두 가지 질문이 있습니다. p- 차원 입력 공간의 K 중심이 대부분의 K-1 차원 부분 공간에 걸쳐있는 이유는 무엇입니까? K 중심은 어떻게 …

18 machine-learning  discriminant-analysis 

Latent Dirichlet Allocation (LDA)을 수행 할 때 홀드 아웃 샘플의 난이도를 계산하는 방법에 대해 혼란스러워합니다. 주제에 관한 논문이 그 위에 산들 바람을 느꼈다. 당황은 LDA의 성능을 측정하는 좋은 척도로 보입니다. 아이디어는 홀드 아웃 샘플을 유지하고 나머지 데이터에 대해 LDA를 학습 한 다음 홀드 아웃의 난이도를 계산하는 것입니다. 당황은 다음 공식으로 …

18 text-mining  topic-models