통계 및 빅 데이터

nls ()의 출력을 해석하려고합니다. 이 게시물 을 읽었 지만 여전히 가장 적합한 방법을 이해하지 못합니다. 내 몸매에는 두 가지 출력이 있습니다. > summary(m) Formula: y ~ I(a * x^b) Parameters: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) a 479.92903 62.96371 7.622 0.000618 *** b 0.27553 0.04534 6.077 0.001744 ** --- Signif. …

12 r  least-squares  nonlinear-regression  goodness-of-fit 

랜덤 변량 생성 알고리즘을 테스트하기 위해 어떤 방법을 사용합니까?

12 algorithms  hypothesis-testing  random-variable  random-generation 

폐쇄되었습니다 . 이 질문에는 세부 사항이나 명확성 이 필요 합니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 세부 사항을 추가하고 문제점을 명확하게하십시오 . 휴일 6 개월 전 . 이것은 순전히 가상의 질문입니다. 매우 일반적인 설명은 이 사실이 아니며 샘플 크기의 문제 일뿐입니다.H0H0H_0 실제로는 정규 …

12 confidence-interval  p-value 

나는 모델이있다 와이= xㅏ× z비+ 전자y=xa×zb+e y=x^a \times z^b + e 여기서 는 종속 변수이고, 와 는 설명 변수이고, 와 는 매개 변수이며 는 오류 항입니다. 와 의 모수 추정치 와 이러한 추정치의 공분산 행렬이 있습니다. 와 가 크게 다른지 어떻게 테스트 합니까?와이yy엑스xx지zzㅏaa비bb이자형eeㅏaa비bbaaabbb

12 statistical-significance  nonlinear-regression 

이 질문이 있습니다. YouTube에서 하루에 소비 한 시간의 분포는 어떻게 생각하십니까? 내 대답은 아마도 정상적으로 분포되어 있고 매우 왼쪽으로 기울어 져 있다는 것입니다. 나는 대부분의 사용자가 평균 시간을 소비하고 일부 사용자가 압도적 인 고급 사용자이기 때문에 긴 꼬리를 보내는 하나의 모드가 있다고 생각합니다. 그게 정답입니까? 그 분포에 대해 더 나은 …

12 distributions  normal-distribution  skewness  skew-normal 

베이 즈 패러다임과 객관적인 차이는 무엇입니까? 어떤 객체 나 절차가 다르게 정의되거나 해석됩니까? 방법 선택에 차이가 있습니까?

12 bayesian  methodology 

유대 진주의 "이유서"에서 그는 원인의 사다리라고 부르는 것에 대해 이야기합니다. 이것은 본질적으로 다른 수준의 인과 추론으로 구성된 계층입니다. 가장 낮은 것은 관찰 된 데이터 (예 : 상관 관계, 조건부 확률 등)의 연관 패턴과 관련이 있으며, 다음은 개입에 중점을 둡니다 (데이터 생성 프로세스를 미리 지정된 방식으로 의도적으로 변경하면 어떻게됩니까?). 상반된 현상 …

12 causality 

최근 논문에서 Norton et al. (2018) [ 1 ] 상태[ 1 ][1]^{[1]} 각 모델마다 다른 임의의 스케일링 계수가 있기 때문에 승산 비 추정을 초래하는 통계 모델이 다른 설명 변수를 갖는 경우 동일한 연구에서 다른 승산 비를 비교할 수 없습니다. 서로 다른 샘플과 모델 사양이 다른 임의의 스케일링 계수를 가지기 때문에 …

12 r  logistic  meta-analysis  odds-ratio  adjustment 

실제 다변량의 경우 평균에서 Mahalanobis 거리가 일정한 표면에서 점을 균일하게 샘플링하는 방법이 있습니까? 편집 : 이것은 방정식을 충족시키는 하이퍼 엘리스 포 이드 표면에서 균일하게 샘플링 지점으로 요약됩니다. (x−μ)TΣ−1(x−μ)=d2.(x−μ)TΣ−1(x−μ)=d2.(x-\mu)^T \Sigma^{-1}(x-\mu) = d^2. 더 정확하게 말하면, "균일하게" 는 하이퍼-표면의 각 영역 요소 가 동일한 확률 질량을 포함하도록 샘플을 의미 합니다.dAdAdA

12 random-generation  uniform 

"올바른"GLM의 응답 스케일에 대한 모델 평균 예측을 계산하려면? 링크 스케일에서 모델 평균 예측을 계산 한 다음 응답 스케일로 역변환하거나 예측을 반응 척도로 다시 변환 한 다음 모형 평균을 계산합니다. 모델이 GLM 인 경우 예측은 비슷하지만 같지 않습니다. 다른 R 패키지는 둘 다에 대한 옵션을 제공합니다 (기본값이 다름). 몇몇 동료들은 "모든 …

12 generalized-linear-model  model-averaging 

나는 현재 t-SNE 수학 주위로 머리를 감싸려고합니다 . 불행히도, 여전히 만족스럽게 대답 할 수없는 질문이 하나 있습니다 : t-SNE 그래프에서 축의 실제 의미는 무엇입니까? 이 주제에 대한 프레젠테이션을하거나 출판물에 포함시킬 경우 : 축에 적절한 레이블을 어떻게 지정합니까? 추신 : 나는 이 Reddit 질문을 읽었 지만 거기에 주어진 대답 (예 : …

12 machine-learning  dimensionality-reduction  tsne 

1 개의 반응 변수와 6 개의 공변량으로 포아송 회귀 모델을 수행하고 있습니다. AIC를 사용하여 모형을 선택하면 모든 공변량 및 6 개의 교호 작용 항이있는 모형이 생성됩니다. 그러나 BIC는 공변량이 2 개이고 교호 작용 항이없는 모형이됩니다. 매우 유사한 두 가지 기준이 완전히 다른 모델 선택을 산출 할 수 있습니까?

12 model-selection  aic  poisson-regression  bic 

Z, t 및 기타 여러 테스트는 데이터가 랜덤 샘플링을 기반으로하는 것으로 가정합니다. 왜? 실험적 연구를하고 있는데, 외부 연구보다 내부 타당성을 훨씬 더 중요하게 생각합니다. 따라서 전체 모집단에 대한 가설을 추론하지 않기로 동의했기 때문에 샘플이 약간 편향되어있을 수 있습니다. 그룹화는 여전히 임의적입니다. 즉, 편의를 위해 샘플 참가자를 선택하지만 무작위로 다른 그룹에 …

12 hypothesis-testing  sampling  parametric  randomness 

나는 몇 년 전에 통계를 연구하고 모든 것을 잊어 버렸으므로 이것들은 구체적인 것보다 일반적인 개념적 질문처럼 보일 수 있지만 여기에 내 문제가 있습니다. 전자 상거래 웹 사이트에서 UX 디자이너로 일하고 있습니다. 우리는 그것을 의심하기 시작한 몇 년 전에 만들어진 A / B 테스트 프레임 워크를 가지고 있습니다. 우리가 모든 결정을 …

12 hypothesis-testing  sample-size  sequential-analysis 

고정 된 두 개의 시계열 프로세스가 있다고 상상해보십시오 .xt,ytxt,ytx_t,y_t 가요 , 또한 고정? ∀ α , β ∈ Rzt=αxt+βytzt=αxt+βytz_t=\alpha x_t +\beta y_t∀α,β∈R∀α,β∈R\forall \alpha, \beta \in \mathbb{R} 도움을 주시면 감사하겠습니다. MA 표현이 있으므로 예라고 대답합니다.

12 time-series  stochastic-processes  stationarity