통계 및 빅 데이터

개체 내 실험을 사용하여 실험 연구의 카운트 데이터를 모델링 할 때 여러 가지 실용적인 질문에 부딪 쳤습니다. 실험, 데이터 및 지금까지 수행 한 작업에 대해 간단히 설명하고 질문을합니다. 응답자의 샘플에 4 개의 다른 영화가 순서대로 표시되었습니다. 각 영화가 끝난 후 인터뷰를 진행하여 RQ에 관심이있는 특정 진술 (예측 카운트 변수)의 발생 …

12 generalized-linear-model  negative-binomial  glmm  poisson-regression  overdispersion 

TL은, DR은 : lme4최적화 기본적 모델 파라미터의 수에 선형으로 나타날 것이다 방법 등가보다 느리게 glm그룹 더미 변수 모델. 속도를 높이기 위해 할 수있는 일이 있습니까? 상당히 큰 계층 적 로짓 모델 (~ 50k 행, 100 열, 50 그룹)을 맞추려고합니다. 일반 로짓 모델을 데이터에 그룹화하면 (그룹에 더미 변수가 있음) 제대로 작동하지만 …

12 r  mixed-model  optimization  lme4-nlme  numerics 

이 문제를 어떻게 해결할 수 있습니까? 중간 방정식이 필요합니다. 아마도 대답은 입니다.−tf(x)−tf(x)-tf(x) ddt[∫∞txf(x)dx]ddt[∫t∞xf(x)dx] \frac{d}{dt} \left [\int_t^\infty xf(x)\,dx \right ] f(x)f(x)f(x) 는 확률 밀도 함수입니다. 즉, 및 \ lim \ limits_ {x \ to \ infty} F (x) = 1limx→∞f(x)=0limx→∞f(x)=0\lim\limits_{x \to \infty} f(x) = 0limx→∞F(x)=1limx→∞F(x)=1\lim\limits_{x \to \infty} F(x) = 1 출처 …

12 probability  distributions  self-study  mathematical-statistics 

나는 종종 90 % 신뢰 수준을 사용하는데, 이것이 95 % 또는 99 %보다 더 큰 불확실성을 가지고 있다는 것을 인정합니다. 그러나 올바른 신뢰 수준을 선택하는 방법에 대한 지침이 있습니까? 또는 다른 분야에서 사용되는 신뢰 수준에 대한 지침? 또한 신뢰 수준을 해석하고 제시 할 때 숫자를 언어로 바꾸는 가이드가 있습니까? 예를 …

12 statistical-significance  confidence-interval  confidence  presentation 

문헌에서 두 용어는 종종 동의어 또는 짜여져 사용됩니다. 나는 지금 두 용어 사이에 분명한 차이점을 찾으려고 노력하고 있습니다. 내 관점에서 가설은 일반적으로 모델을 통해 표현됩니다. 따라서 우리는 귀무 가설 대 대안 가설을 검정하더라도 내 관점에서 모델 선택을 수행합니다. 누군가이 차이점에 대해 직관적으로 설명 할 수 있습니까?

12 hypothesis-testing  model-selection  regression-strategies 

질문 개요 경고 :이 질문에는 많은 설정이 필요합니다. 저를 참아주세요. 저의 동료와 저는 실험 설계를하고 있습니다. 디자인은 많은 제약 조건을 해결해야하며, 아래에 나열합니다. 나는 제약 조건을 만족시키고 관심의 영향에 대한 편견없는 추정치를 제공하는 디자인을 개발했습니다. 그러나 저의 동료는 디자인에 혼란이 있다고 생각합니다. 우리는이 요점을 메스꺼움으로 해결하지 않고 논란을 일으켰으므로이 시점에서 …

12 mixed-model  experiment-design  simulation  confounding 

나는 사이의 차이점을 알고 싶습니다 무작위 로지스틱 회귀 (RLR) 및 일반 로지스틱 회귀 나는 종이 읽고있다, 따라서 (LR)를 "안정성 선택" 으로 등, Meinshausen. ; 그러나 나는 RLR이 무엇이며 RLR과 LR의 차이점이 무엇인지 이해하지 못합니다. 누군가 RLR을 이해하기 위해 읽어야 할 것을 지적 할 수 있습니까? 아니면 간단한 예가 있습니까?

12 machine-learning  logistic 

Kutner 등의 응용 선형 통계 모델. ANOVA 모델의 정규성 가정에서 벗어난 것과 관련하여 다음과 같이 설명 합니다. 오차 분포의 첨도 (정규 분포보다 많거나 적은 피크)는 추론에 미치는 영향 측면에서 분포의 왜도보다 중요합니다 . 나는이 진술에 약간 당황하고 책이나 온라인에서 관련 정보를 찾지 못했습니다. 또한 꼬리가 두꺼운 QQ- 플로트는 선형 회귀 …

12 anova  normality-assumption  skewness  kurtosis 

N 차원 차원 벡터 \ mathbf {x_1}, .., \ mathbf {x_N} \ begin {align} \ mathbf {x_i} & \ sim 을 생성하는 데 사용되는 정규 분포 의 정밀도 행렬 ΛΛ\boldsymbol{\Lambda} 을 추정 할 때 \ mathcal {N} (\ boldsymbol {\ mu, \ Lambda ^ {-1}}) \\ \ end {align} Wishart …

12 bayesian  posterior  hierarchical-bayesian  conjugate-prior  wishart 

Dunn의 테스트 결과를 어떻게 읽 습니까? 구체적으로, 아래 표의 값은 무엇을 알려줍니까? 나는 4 개의 그룹으로 비모수 적 데이터를 가지고 있으며, 그룹의 분포가 서로 다르고 집계 데이터 세트와 다른지 확인하기 위해 먼저 Kruskal-Wallis 테스트를 수행했습니다. 그런 다음 Dunn의 테스트를 사용하여 서로 다른 그룹과 그렇지 않은 그룹을 확인했습니다. library(dunn.test) dunn.test(data, g=area, …

12 r  distributions  kruskal-wallis  dunn-test 

내가 읽은 것에서 : 먼 감독 : A Distant supervision algorithm usually has the following steps: 1] It may have some labeled training data 2] It "has" access to a pool of unlabeled data 3] It has an operator that allows it to sample from this unlabeled data and label …

12 machine-learning  terminology  unsupervised-learning  semi-supervised 

를 x , y ∈ { 1 , … , K } 와 함께 두 개의 범주 형 변수 X , Y 의 공동 분포라고 합시다 . 이 분포에서 n 개의 표본을 추출 했다고 가정 하지만 j = 1 , … , K에 대한 한계 계수 만 제공됩니다 .피x , …

12 categorical-data  maximum-likelihood  joint-distribution  marginal  maximum-entropy 

다음 3 차원 데이터가 있는데 처음 3 개는 좌표로 간주되고 마지막 3 개는 값으로 간주 될 수 있습니다. c1, c2, c3, value 1, 2, 6, 0.456 34, 34, 12 0.27 12, 1, 66 0.95 마지막 3 개의 좌표가 마지막 값에 미치는 영향을 더 잘 시각화하는 방법은 무엇입니까? 세 가지 방법을 …

12 r  data-visualization 

영국의 두부 외상 데이터베이스에 대한 소급 데이터를 기반으로 로지스틱 회귀 모델을 개발하고 있습니다. 주요 결과는 30 일 사망률입니다 ( "생존"척도로 표시). 이전 연구 결과에 중대한 영향을 미친다는 증거가 발표 된 다른 조치는 다음과 같습니다. Year - Year of procedure = 1994-2013 Age - Age of patient = 16.0-101.5 ISS - …

12 r  logistic  generalized-linear-model  goodness-of-fit  regression-strategies 

나는 "강아지 책"이라고도 알려진 John K. Kruschke의 Doing Bayesian Data Analysis 책을 읽음으로써 베이지안 통계에 익숙해 졌다. 9 장에서는 계층 모델이 간단한 예 도입 및 베르누이 관측치는 3 개의 동전이며, 각각 10 회 뒤집습니다. 하나는 9 헤드, 다른 하나는 5 헤드 및 다른 하나는 1 헤드를 보여줍니다.와이j 나는θ제이μκ~ B e …

12 bayesian  interpretation  python  mcmc  autocorrelation