통계 및 빅 데이터

여러 외생 변수가있는 여러 시계열 ARIMA 모델을 기반으로 예측을 수행하고 싶습니다. 통계 나 RI가 유지하고 싶지 않은 기술에 대해서는 그다지 간단하지 않기 때문에 (3 개월 동안의 예측은 충분합니다). 나는 1 개의 종속 시계열과 3-5 개의 예측 변수 시계열, 모든 월간 데이터, 간격이없고 같은 시간 "수평선"이 있습니다. auto.arima 함수가 발생하여 이것이 …

14 r  time-series  arima 

능선 회귀에 대해 배우고 있으며 능선 회귀가 다중 공선 성이 존재할 때 더 잘 작동하는 경향이 있음을 알고 있습니다. 왜 이것이 사실인지 궁금합니다. 직관적 인 답변이나 수학적인 답변이 만족할 것입니다 (두 가지 유형의 답변 모두 더 만족할 것입니다). 또한, 나는 그 것을 알고 β가 항상 얻을 수 있지만, 얼마나 정확한 …

14 multicollinearity  ridge-regression 

종종 입문 적용된 통계 텍스트는 평균이 평균과 구별됩니다 (종종 설명 통계의 맥락에서 평균이 평균, 중간 값 및 모드를 사용하여 중심 경향의 요약을 유발 함). 평균이 샘플 데이터 및 / 또는 인구 분포를 왜곡하여 데이터가 대칭이 아닌 경우 중앙값이 선호된다는 주장의 근거로 사용됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다. 주어진 데이터 세트에 대한 …

14 mean  skewness  median  winsorizing  central-tendency 

여기서 은 회귀 계수의 중요성에 대해 t- 검정을 수행 할 때 사용해야하는 자유도라는 점을 읽었 지만 그 이유를 이해하지 못합니다. 나는 t- 검정이 일반적으로 자유도를 가졌다는 것을 이해했다 .n − 1n−p−1n−p−1n-p-1n−1n−1n-1

14 regression  hypothesis-testing  multiple-regression  t-test 

다음과 같은 로지스틱 회귀 모델이 있다고 가정합니다. 로짓 ( p ) = β0+ β1엑스1+ β2엑스2logit(p)=β0+β1x1+β2x2\text{logit}(p) = \beta_0+\beta_{1}x_{1} + \beta_{2}x_{2} 가요 이벤트 확률 때 X (1) = 0 및 X 2 = 0 ? 다시 말해서, x 1 과 x 2 가 가장 낮은 레벨 일 때 (이것이 0이 아니더라도) 이벤트 …

14 logistic  interpretation  intercept 

두 상자 앤 수염 플롯 및 막대 차트 입니다 ANOVA에 적합한 그래픽은 R 도서 (크롤리, 2013)에 따르면, 그러나 더 적합하다 ? 상황에 따라 다르다고 생각합니다. 누구든지 나를 도울 수 있습니까?

14 boxplot  rule-of-thumb  barplot 

부드럽게 사용하는 데이터가 loess있습니다. 부드러운 선의 변곡점을 찾고 싶습니다. 이것이 가능한가? 누군가 가이 문제를 해결하기 위해 멋진 방법을 만들었을 것입니다 ... 내 말은 ... 결국 R입니다! 사용하는 스무딩 기능을 변경해도 괜찮습니다. 나는 loess그것이 과거에 사용 되었던 것이기 때문에 사용했습니다. 그러나 모든 평활 기능은 좋습니다. 변곡점이 사용하는 스무딩 기능에 따라 달라집니다. …

14 r  smoothing  loess 

대학 배정의 일환으로 상당히 큰 다변량 (> 10) 원시 데이터 세트에서 데이터 사전 처리를 수행해야합니다. 나는 어떤 의미에서 통계학자가 아니므로, 무슨 일이 일어나고 있는지에 대해 약간 혼란스러워합니다. 아마도 재미 있고 간단한 질문이 무엇인지 사전에 사과합니다. 다양한 답변을보고 통계에 대해 이야기 한 후 머리가 돌고 있습니다. 나는 그것을 읽었다 : PCA를 …

14 pca 

ROC 곡선에 대한 최적의 컷 포인트를 계산하는 방법을 이해하려고합니다 (감도 및 특이성이 최대화되는 값). aSAH패키지 의 데이터 세트 를 사용하고 pROC있습니다. outcome변수는 두 개의 독립 변수에 의해 설명 될 수있다 : s100b및 ndka. Epi패키지 의 구문을 사용하여 두 가지 모델을 만들었습니다. library(pROC) library(Epi) ROC(form=outcome~s100b, data=aSAH) ROC(form=outcome~ndka, data=aSAH) 출력은 다음 두 …

14 r  roc  sensitivity-analysis  sensitivity-specificity 

고객의 클러스터를 식별하기 위해 kmeans를 실행하고 있습니다. 클러스터를 식별하는 약 100 개의 변수가 있습니다. 이러한 각 변수는 고객이 카테고리에서 지출 한 비율을 나타냅니다. 따라서 100 개의 카테고리가있는 경우 각 고객에 대해이 변수의 합이 100 %가되도록 100 개의 변수를 갖습니다. 이제이 변수들은 서로 밀접하게 연관되어 있습니다. kmeans를 실행하기 전에 공선 성을 …

14 clustering  data-mining  k-means  multicollinearity  compositional-data 

저는 R 언어를 처음 사용합니다. 회귀에 대한 네 가지 가정을 모두 충족시키는 다중 선형 회귀 모델에서 시뮬레이션하는 방법을 알고 싶습니다. 알았어. 고마워 이 데이터 세트를 기반으로 데이터를 시뮬레이션하고 싶다고합시다. y<-c(18.73,14.52,17.43,14.54,13.44,24.39,13.34,22.71,12.68,19.32,30.16,27.09,25.40,26.05,33.49,35.62,26.07,36.78,34.95,43.67) x1<-c(610,950,720,840,980,530,680,540,890,730,670,770,880,1000,760,590,910,650,810,500) x2<-c(1,1,3,2,1,1,3,3,2,2,1,3,3,2,2,2,3,3,1,2) fit<-lm(y~x1+x2) summary(fit) 그런 다음 출력을 얻습니다. Call: lm(formula = y ~ x1 + x2) Residuals: Min 1Q Median …

14 r  multiple-regression  simulation 

현재 감마 분포를 사용하여 GLM을 피팅하기위한 R의 구문을 이해하는 데 문제가 있습니다. 각 행에 3 개의 공변량 ( ), 응답 변수 ( ) 및 모양 매개 변수 ( ) 가 포함 된 일련의 데이터가 있습니다 . 3 개의 공변량의 선형 함수로 감마 분포의 스케일을 모델링하고 싶지만 각 데이터 행에 대해 …

14 r  generalized-linear-model  gamma-distribution  dglm 

일련의 점에서 선형 회귀를 수행하는 방법을 알고 있습니다. 즉, 선택한 다항식을 주어진 데이터 세트 (LSE 의미)에 맞추는 방법을 알고 있습니다. 그러나 내가 모르는 것은 내 솔루션이 내가 선택한 특정 지점을 통과하도록하는 방법입니다. 나는 이것이 전에 행해지는 것을 보았지만, 그것이 어떻게 수행되었는지는 물론이고 절차가 무엇인지 기억할 수 없다. 매우 간단하고 구체적인 …

14 regression  machine-learning  least-squares  linear-model  polynomial 

두 개의 랜덤 변수 벡터가 있는데, 둘 다 정상입니다. 즉, 및 입니다. 우리는 선형 조합 의 분포에 관심이 있습니다. 여기서 와 는 행렬이고 는 벡터입니다. 경우 및 독립적으로, . 우리는 모든 쌍 의 상관 관계를 알고 있다고 가정하면 의존적 인 경우 입니다. 감사합니다.X∼N(μX,ΣX)X∼N(μX,ΣX)X \sim N(\mu_X, \Sigma_X)Y∼N(μY,ΣY)Y∼N(μY,ΣY)Y \sim N(\mu_Y, \Sigma_Y)B C …

14 probability  normal-distribution  multinomial 

그래서 저는 랜덤 효과 마이너스 이항 모형에 적합하고 싶습니다. 이러한 모델의 경우 STATA는 지수화 된 계수를 생성 할 수 있습니다. 도움말 파일에 따르면 이러한 계수는 발생률 비율로 해석 될 수 있습니다. 불행히도 나는 영어 원어민이 아니며 발생률 비율이 무엇인지 또는 어떻게 번역 할 수 있는지 이해하지 못합니다. 그래서 제 질문은, …

14 interpretation  negative-binomial  regression-coefficients