통계 및 빅 데이터

누구든지 종단 데이터 사용 aov()과 lme()분석 의 차이점 과이 두 가지 방법의 결과를 해석하는 방법을 구별 할 수 있습니까 ? 다음, 나는 같은 사용하여 데이터 세트 분석 aov()및 lme()2 개 다른 결과를 얻었다. 를 사용하면 aov()치료 상호 작용으로 시간에 중요한 결과를 얻었지만 선형 혼합 모델을 피팅하면 치료 상호 작용으로 시간이 …

14 r  mixed-model  repeated-measures  panel-data 

(인구, 면적, 모양) 데이터베이스는 인구 / 지역의 상수 값을 각 모양 (Census block, tract, county, state 등과 같은 다각형)에 할당하여 인구 밀도를 매핑하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 인구는 일반적으로 다각형 내에 균일하게 분포되지 않습니다. Dasymetric mapping 은 보조 데이터를 사용하여 이러한 밀도 추정값을 조정하는 프로세스입니다. 이 최근 검토에서 알 …

14 modeling  unbiased-estimator  spatial 

통계학 분석의 방법과 결과, 특히 역학에서 결과를 읽음으로써 나는 종종 모델의 조정 또는 제어 에 대해 듣습니다 . 비 통계 학자에게 그 목적을 어떻게 설명 하시겠습니까? 특정 변수를 제어 한 후 결과를 어떻게 해석합니까? Stata 또는 R의 작은 연습 또는 온라인에 대한 포인터는 진정한 보석입니다.

14 regression  modeling  epidemiology 

반복 측정 ANOVA에 대한 도움이 필요합니다. 우리는 일부 병동에서 혈류 감염 (BSI) 속도를 낮추는 데 개입이 미치는 영향을 조사하고 있습니다. 우리는 BSI 요금 정보를 매월 12 개월 (먼저 개입없이 12 개월 후)로 캡처 할 계획입니다. 우리는 시계열 또는 반복 측정 ANOVA를 수행하려고 생각하고 있습니다. 나는 첫 번째에 대해 할 생각이 …

14 anova  repeated-measures  sample-size  power 

왜 우리는 최소화하기 위해 노력합니까 x^2대신 최소화의 |x|^1.95나 |x|^2.05. 숫자가 정확히 2 여야하는 이유가 있거나 단순히 수학을 단순화하는 이점이있는 규칙입니까?

14 standard-deviation  least-squares 

밀도 함수 를 갖는 연속 분포 의 엔트로피 는 의 기대 값과 동일하지 않으므로 다음과 같습니다.ffflog(f),log⁡(f),\log(f), Hf=−∫∞−∞log(f(x))f(x)dx.Hf=−∫−∞∞log⁡(f(x))f(x)dx.H_f = -\int_{-\infty}^{\infty} \log(f(x)) f(x)\mathrm{d}x. 또한 분포가 밀도 갖는 임의의 변수 는 엔트로피 갖는다 고 (이 적분은 가 그러한 값에서 0이 될 수 있기 때문에 에 0이있는 경우에도 잘 정의 됩니다.)XXXfffHf.Hf.H_f.ffflog(f(x))f(x)log⁡(f(x))f(x)\log(f(x))f(x) 되면 및 있는 …

14 distributions  data-transformation  entropy 

이 질문은 Pokemon Soulsilver의 미니 게임에서 영감을 얻었습니다. 이 5x6 영역에 15 개의 폭탄이 숨겨져 있다고 상상해보십시오 (편집 : 최대 1 개의 폭탄 / 셀). 이제 행 / 열 합계를 고려하여 특정 필드에서 폭탄을 찾을 확률을 어떻게 추정 할 수 있습니까? 열 5 (총 폭탄 = 5)를 보면 다음과 같이 …

14 probability  estimation  chi-squared  independence  games 

위치, 속도 및 가속도에 대한 측정 값이 포함 된 데이터 세트가 있습니다. 모두 같은 "실행"에서 나옵니다. 선형 시스템을 구성하고 모든 측정에 다항식을 맞출 수 있습니다. 그러나 스플라인으로도 동일한 작업을 수행 할 수 있습니까? 이것을하는 'R'방법은 무엇입니까? 다음은 내가 원하는 시뮬레이션 데이터입니다. f <- function(x) 2+x-0.5*x^2+rnorm(length(x), mean=0, sd=0.1) df <- function(x) …

14 r  model  fitting  splines  derivative 

임의의 포리스트는 배깅 개념을 따르는 의사 결정 트리 모음입니다. 한 의사 결정 트리에서 다음 의사 결정 트리로 이동할 때 마지막 의사 결정 트리에서 학습 한 정보는 다음 의사 결정으로 어떻게 넘어 갑니까? 내 이해에 따라 모든 의사 결정 트리에 대해 생성 된 다음 다음 의사 결정 트리가 잘못 분류 된 …

14 machine-learning  random-forest  cart  bagging 

REML에 대한 베이지안 해석이 가능합니까? 내 직감에 따르면 REML은 소위 경험적 베이 즈 추정 절차와 강력하게 유사하며 어떤 종류의 점근 적 동등성 (일부 적절한 선례에서)이 입증되었는지 궁금합니다. 예를 들어 경험적 베이와 REML은 모두 성가신 매개 변수에 직면 한 '손상된'추정 접근법처럼 보입니다 . 주로이 질문으로 찾는 것은 이러한 종류의 논증이 가져 …

14 bayesian  asymptotics  reml 

100 건의 테스트 세트와 2 개의 분류 기가 있습니다. 두 분류기 모두에 대한 예측을 생성하고 ROC AUC, 감도 및 특이성을 계산했습니다. 질문 1 : 모든 점수 (ROC AUC, 민감도, 특이성)와 관련하여 p- 값을 계산하여 하나가 다른 것보다 훨씬 나은지 확인하려면 어떻게해야합니까? 이제 100 건의 동일한 테스트 집합에 대해 각 사례마다 …

14 machine-learning  statistical-significance  roc  auc  sensitivity-specificity 

오라클 불평등을 사용하여 무언가를 증명하는 논문을 겪고 있지만 그것이 무엇을하려고하는지조차 이해할 수 없습니다. 'Oracle Inequality'에 대해 온라인으로 검색했을 때 일부 소스는 "Candes, Emmanuel J. 'Oracle 불평등을 통한 현대의 통계적 추정"기사로 이동했습니다. " https://statweb.stanford.edu/~candes/papers/NonlinearEstimation.pdf 에서 찾을 수 있습니다 . 그러나이 책은 나에게 너무 무거워 보입니다. 전제 조건이 부족하다고 생각합니다. 제 질문은 …

14 mathematical-statistics  estimation  probability-inequalities  inequality  oracle 

MA 프로세스가 뒤집을 수 없는지 관심을 갖는 이유를 이해하는 데 어려움이 있습니다. 내가 틀렸다면 저를 정정하십시오. 그러나 AR 프로세스가 인과 관계가 아닌지, 즉 매개 변수와 화이트 노이즈의 합으로 말하자면 "재 작성"이 가능한지 이해하는 이유를 이해할 수 있습니다. 즉, 이동 평균 프로세스. 그렇다면 AR 프로세스가 원인임을 쉽게 알 수 있습니다. 그러나 …

14 time-series  mathematical-statistics  autoregressive  moving-average 

열차와 테스트 오차를 비교하는 방법, 특히 둘 사이에 간격이있을 경우 처리 방법에 대해 상충되는 조언이있는 것 같습니다. 나에게 충돌하는 것처럼 보이는 두 개의 학교가있는 것 같습니다. 두 사람을 조정하는 방법을 이해하려고합니다 (또는 여기서 누락 된 것을 이해합니다). 생각 # 1 : 열차와 테스트 세트 성능 사이의 간격만으로는 과적 합을 나타내지 …

14 cross-validation  overfitting 

이것은 Convolutional Networks를 사용한 Efficient Object Localization 이라는 논문 과 관련이 있으며, 내가 이해 한 것은 이탈이 2D로 구현 된다는 것입니다. Spatial 2D Dropout의 구현 방식에 대한 Keras의 코드를 읽은 후 기본적으로 [batch_size, 1, 1, num_channels] 형태의 임의의 이진 마스크가 구현됩니다. 그러나이 공간적 2D 드롭 아웃은 모양 [batch_size, height, width, …

14 machine-learning  deep-learning  tensorflow  dropout