통계 및 빅 데이터

누군가가 말했다면 "이 방법은 MLE를 사용 하여 을 최대화하는 매개 변수에 대한 점 추정치를 사용 하므로 빈번하고 더 이상 베이지안이 아닙니다."P ( x | θ )P(x|θ)\mathrm{P}(x|\theta) 동의하겠습니까? 배경에 대한 업데이트 : 최근에 빈번하다고 주장하는 논문을 읽었습니다. 나는 그들의 주장에 동의하지 않는다. 기껏해야 그것이 모호하다고 느낀다. 이 논문은 MLE (또는 그 …

12 bayesian  maximum-likelihood  likelihood  frequentist  philosophical 

다양한 기능적 데이터 분석 방법을 테스트하려고합니다. 이상적으로는 시뮬레이션 된 기능 데이터에 대한 접근 방식의 패널을 테스트하고 싶습니다. 합산 가우시안 노이즈 (아래 코드)를 기반으로 한 접근법을 사용하여 시뮬레이션 FD를 생성하려고 시도했지만 결과 곡선이 실제 와 비교하여 너무 견고 해 보입니다 . 누군가가보다 사실적으로 보이는 시뮬레이션 기능 데이터를 생성하기 위해 함수 / …

12 r  simulation  functional-data-analysis 

나는 진동을 인식하는 피험자 (두 그룹)의 능력을 측정하는 심리 생리 학적 데이터를 수집했습니다. 진동 프로브는 더 작고 작은 변위에서 피부를 향해 움직이며, 피험자는 진동을 느낄 때를 나타냅니다. 불행하게도, 고주파수에서, 프로브는 단거리 만 움직일 수 있으며, 때로는 프로브가 이동할 수있는 최대 거리가 여전히 피험자가 인식하기에 충분히 크지 않습니다. 따라서 일부 대상의 …

12 nonparametric  psychology 

주어진 데이터 셋 : x <- c(4.9958942,5.9730174,9.8642732,11.5609671,10.1178216,6.6279774,9.2441754,9.9419299,13.4710469,6.0601435,8.2095239,7.9456672,12.7039825,7.4197810,9.5928275,8.2267352,2.8314614,11.5653497,6.0828073,11.3926117,10.5403929,14.9751607,11.7647580,8.2867261,10.0291522,7.7132033,6.3337642,14.6066222,11.3436587,11.2717791,10.8818323,8.0320657,6.7354041,9.1871676,13.4381778,7.4353197,8.9210043,10.2010750,11.9442048,11.0081195,4.3369520,13.2562675,15.9945674,8.7528248,14.4948086,14.3577443,6.7438382,9.1434984,15.4599419,13.1424011,7.0481925,7.4823108,10.5743730,6.4166006,11.8225244,8.9388744,10.3698150,10.3965596,13.5226492,16.0069239,6.1139247,11.0838351,9.1659242,7.9896031,10.7282936,14.2666492,13.6478802,10.6248561,15.3834373,11.5096033,14.5806570,10.7648690,5.3407430,7.7535042,7.1942866,9.8867927,12.7413156,10.8127809,8.1726772,8.3965665) .. 모수를 추정하여 가장 적합한 확률 분포 (감마, 베타, 정규, 지수, 포아송, 카이 제곱 등)를 결정하고 싶습니다. R을 사용하여 솔루션을 제공하는 다음 링크에 대한 질문을 이미 알고 있습니다 : https : //.com/questions/2661402/given-a-set-of-random-numbers-drawn-from-a- 연속 일 변량 분포- 제안 된 최상의 솔루션은 다음과 같습니다. > …

12 r  matlab  distributions 

JAGS 언어로 지정된 모델에서 rjags를 사용하여 MCMC를 실행했습니다. 해당 모형을 추출하고 모형으로 예측을 수행하는 좋은 방법이 있습니까 (내 매개 변수의 사후 분포를 사용하여)? R에서 모델을 다시 지정하고 매개 변수 후부의 모드를 연결할 수 있습니다. 이 작업을 덜 중복하는 방법이 있는지 궁금합니다. http://sourceforge.net/p/mcmc-jags/discussion/610037/thread/0ecab41c 가 같은 질문을하고 있다고 생각 합니다.

12 r  jags 

프로세스가 변경에 의해 개선되었는지 확인하기 위해 변경 전후 프로세스의 처리 시간을 관찰합니다. 처리 시간이 단축되면 프로세스가 개선되었습니다. 처리 시간의 분포는 굵은 꼬리이므로 평균을 기준으로 비교하는 것은 합리적이지 않습니다. 대신 변경 후 더 낮은 처리 시간을 관찰 할 확률이 50 %를 크게 초과하는지 알고 싶습니다. 하자 변경 후의 처리 시간에 대한 …

12 sampling  nonparametric 

나는 최근 경험적 Bayes (Casella, 1985, 경험적 Bayes 데이터 분석에 대한 소개)에 대해 읽었고 랜덤 효과 모델과 매우 비슷해 보였습니다. 그 둘 다 세계 평균으로 줄어든 것으로 추정됩니다. 그러나 나는 그것을 완전히 읽지 않았습니다 ... 누구나 유사점과 차이점에 대한 통찰력이 있습니까?

12 bayesian  estimation  random-effects-model  steins-phenomenon  empirical-bayes 

다른 날 나는 역학자와 상담했다. 그녀는 전염병학에서 공중 보건 학위를 소지 한 MD이며 통계에 정통합니다. 그녀는 연구 동료와 거주자를 멘토링하고 통계 문제를 돕습니다. 그녀는 가설 검정을 매우 잘 이해합니다. 그녀는 울혈 성 심부전 (CHF)과 관련된 위험에 차이가 있는지 알아보기 위해 두 그룹을 비교하는 전형적인 문제가있었습니다. 그녀는 CHF를받는 피험자 비율의 평균 …

12 relative-risk  absolute-risk  rare-events 

참고 :이 질문은 법적 이유로 인해 이전 질문을 삭제해야했기 때문에 다시 게시되었습니다. SAS의 PROC MIXED를 R lme의 nlme패키지 기능과 비교하는 동안 다소 혼란스러운 차이점을 발견했습니다. 구체적으로는, 다른 시험에서 자유도간에 상이 PROC MIXED하고 lme, 그리고 왜 생각해. 다음 데이터 세트에서 시작하십시오 (아래 제공된 R 코드). ind : 측정 대상을 나타내는 계수 …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

이 분포와 독립적 인 두 표본의 차이가 정규 분포와 같이 양의 분포 만 존재합니까? 그렇다면 간단한 형식입니까?

12 distributions  probability 

3 가지 분포를 따르는 젠슨-섀넌 분산을 계산하고 싶습니다. 아래 계산이 정확합니까? ( 위키피디아의 JSD 공식을 따랐 습니다 ) : P1 a:1/2 b:1/2 c:0 P2 a:0 b:1/10 c:9/10 P3 a:1/3 b:1/3 c:1/3 All distributions have equal weights, ie 1/3. JSD(P1, P2, P3) = H[(1/6, 1/6, 0) + (0, 1/30, 9/30) + …

12 distance-functions  information-theory 

왜 유익하지 않은 사전 정보가 있습니까? 대한 정보는 제공하지 않습니다 . 왜 그것들을 사용합니까? 유익한 사전 정보 만 사용하는 이유는 무엇입니까? 예를 들어, 이라고 가정하십시오 . 그렇다면 은 대한 비 정보적인 정보 입니까?θθ\thetaθ∈[0,1]θ∈[0,1] \theta \in [0,1]θ∼U(0,1)θ∼U(0,1)\theta \sim \mathcal{U}(0,1)θθ\theta

12 bayesian  uninformative-prior  jeffreys-prior 

현재 다음 측정 값을 사용하는 일련의 행동 실험 데이터를 분석하고 있습니다. 이 실험의 참가자들은 다른 사람들이 일련의 10 개의 아나그램을 풀기 위해 사용할 수있는 실마리를 선택해야합니다. 참가자들은이 다른 사람들이 아나그램 해결 능력에 따라 돈을 벌거나 잃을 것이라고 믿게되었습니다. 단서는 그들이 얼마나 도움이되는지에 따라 다릅니다. 예를 들어, RUNNING의 아나그램 인 NUNGRIN …

12 poisson-distribution  count-data 

변수 선택에 대한 기존의 접근 방식은 새로운 반응을 예측하는 데 가장 크게 기여하는 변수를 찾는 것입니다. 최근에 나는 이것에 대한 대안을 배웠다. 예를 들어 제약의 임상 시험에서와 같이 치료 효과를 결정하는 모델링 변수에서 변수는 정 성적으로 상호 작용 한다고합니다.다른 것들을 고정시킨 채로 그 변수의 변화가 치료가 가장 효과적인 변화를 만들 …

12 regression  feature-selection 

통계 계산 결과를 언론과 대중에게 전달하는 데있어 큰 문제는 불확실성을 전달하는 방법입니다. 비교적 적은 수의 경우를 제외하고 숫자가 항상 약간의 불확실성을 가지고 있지만, 대부분의 매스 미디어는 단단하고 빠른 숫자를 좋아하는 것 같습니다. 따라서 통계 학자 (또는 통계 작업을 설명하는 과학자)로서 우리는 어떻게 결과를 가장 잘 전달하면서 불확실성을 그대로 유지하고 청중에게 …

12 uncertainty  communication