통계 및 빅 데이터

데이터의 계층 모델에서 여기서 는 실제로 통상적으로 나타나는 값 (선택했다 평균과 감마 분포의 편차는 대략 평균 및 상기 데이터의 변화와 일치하도록 (예를 들어, 클레이튼 및 Kaldor 1987 "은 경험적 베이 즈 질병 매핑 연령 표준화 상대 위험 추정치" 생체 인식 ). 그러나 이것은 매개 변수 대한 연구원의 신뢰를 과장하기 때문에 …

11 poisson-distribution  gamma-distribution  hierarchical-bayesian  hyperparameter 

나는이 임무를 받았으며 그에 걸렸다. 동료가 다음 차트 의 및 x_ {lower} 를 추정하도록 요청 했습니다.엑스U p p e r엑스유피피이자형아르 자형x_{upper}엑스l o w e r엑스엘영형승이자형아르 자형x_{lower} 곡선은 실제로 누적 분포이며 x는 일종의 측정입니다. 그는 누적 함수가 직선화되고 직선화에서 벗어날 때 x의 해당 값이 무엇인지 알고 싶어합니다. 우리는 점에서 경사를 찾기 …

11 estimation  pdf  curve-fitting  logistic-curve 

예측 간격과 신뢰할 수있는 간격이 동일한 것을 평가하는지 궁금합니다. 예를 들어 선형 회귀 분석을 사용하면 적합치의 예측 구간을 추정 할 때 값이 떨어질 것으로 예상되는 구간 의 한계 를 추정합니다 . 신뢰 구간과 반대로 평균값과 같은 분포 모수에 초점을 맞추지 않고 설명 된 변수가 주어진 X 값에 대해 취할 수있는 …

11 bayesian  linear-model  prediction  prediction-interval  credible-interval 

R의 tsboot 호출 해석에 관한 질문이 있습니다. Kendall과 부트 패키지의 설명서를 확인했지만 이전보다 더 똑똑하지는 않습니다. 예를 들어 Kendall 패키지의 예제를 사용하여 부트 스트랩을 실행하면 테스트 통계는 Kendall의 tau입니다. library(Kendall) # Annual precipitation entire Great Lakes # The Mann-Kendall trend test confirms the upward trend. data(PrecipGL) MannKendall(PrecipGL) 상승 추세를 확인하는 …

11 r  bootstrap 

Jerome Cornfield는 다음과 같이 썼습니다. 피셔 혁명의 가장 훌륭한 결과 중 하나는 무작위 화라는 아이디어였으며, 다른 것에 거의 동의하지 않는 통계 학자들은 적어도 이것에 동의했습니다. 그러나 이러한 합의에도 불구하고 임상 및 다른 형태의 실험에서 무작위 배정 절차의 광범위한 사용에도 불구하고, 논리적 상태, 즉 그것이 수행하는 정확한 기능은 여전히 ​​모호하다. 제롬 …

11 small-sample  random-allocation 

프로 빗 모델에 맞추기 위해 다음 R 코드를 사용했습니다. p1 <- glm(natijeh ~ ., family=binomial(probit), data=data1) stepwise(p1, direction='backward/forward', criterion='BIC') 나는 무엇을 알고 싶어 stepwise하고 backward/forward정확하게 수행하는 방법과 변수를 선택?

11 r  probit  stepwise-regression 

전체 조건부처럼 도출하기가 종종 어려운 것처럼 보이지만 JAGS 및 BUGS와 같은 프로그램은 자동으로 유도합니다. 누군가 임의의 모델 사양에 대해 알고리즘 적으로 전체 조건을 생성하는 방법을 설명 할 수 있습니까?

11 bayesian  conditional-probability  jags  bugs  gibbs 

R에서 Amelia를 사용하여 여러 대치 된 데이터 집합을 얻었습니다. 그 후 SPSS에서 반복 측정 테스트를 수행했습니다. 이제 테스트 결과를 풀링하고 싶습니다. Rubin의 규칙 (R의 다중 대치 패키지를 통해 구현 됨)을 사용하여 평균 및 표준 오류를 풀 수 있지만 p- 값을 풀링하는 방법을 알고 있습니다. 가능합니까? R에 그렇게하는 기능이 있습니까? 미리 …

11 r  spss  p-value  multiple-imputation  pooling 

2 클래스 레이블이 지정된 데이터에 대해 여러 분류기를 사용하여 분류를 수행했으며 5 배 교차 검증을 사용했습니다. 각 접기에 대해 tp, tn, fp 및 fn을 계산했습니다. 그런 다음 각 테스트의 정확도, 정밀도, 리콜 및 F 점수를 계산했습니다. 내 질문은 결과를 평균화하려고 할 때 정확도의 평균을 취했지만 정확도, 리콜 및 F 점수도 …

11 classification  cross-validation  precision-recall 

GBM에서 트리 수를 선택하기위한 전략이 있습니까? 특히, ntrees의 인자 R의 gbm함수. 왜 당신이 ntrees가장 높은 합리적인 가치로 설정되어서는 안되는지 모르겠습니다 . 많은 수의 나무가 여러 GBM의 결과 변동성을 명확하게 감소시키는 것으로 나타났습니다. 나는 많은 나무가 과적 합으로 이어질 것이라고 생각하지 않습니다. 이견있는 사람?

11 r  machine-learning  gbm 

휴대 전화 계정의 처음 21 일 동안 입력이 시계열 음성 사용 데이터 (초) 인 시계열 분류 문제를 해결하고 있습니다. 해당 대상 변수는 해당 계정이 35-45 일 범위에서 취소되었는지 여부입니다. 따라서 이진 분류 문제입니다. 지금까지 시도한 모든 방법 (다양한 정도)에서 매우 나쁜 결과를 얻고 있습니다. 먼저 k-NN 분류 (다양한 수정)를 시도했는데 …

11 time-series  classification 

A의 블로그 게시물 , 나는 주장 것을 발견했다 "WG Cochrane은 관측 설정에서 신뢰 구간이 크면 작은 샘플 크기로 인해 거의 0에 가까운 커버리지를 제공하는 충분히 큰 샘플로 더 나은 범위를 커버 할 수있는 첫 번째 지적 (대략 1970 년대)을 믿습니다!" 이제 샘플 크기가 증가함에 따라 CI 너비가 0에 가까워 야한다고 …

11 confidence-interval  t-test  simulation 

예측 을 위해 R neuralnet패키지 (documentation here ) 를 사용하려고합니다 . 여기 내가하려는 일이 있습니다. library(neuralnet) x <- cbind(runif(50, min=1, max=500), runif(50, min=1, max=500)) y <- x[, 1] * x[, 2] train <- data.frame(x, y) n <- names(train) f <- as.formula(paste('y ~', paste(n[!n %in% 'y'], collapse = ' + '))) …

11 r  neural-networks  prediction  error 

종속 변수가 기록되고 독립 변수가 선형 인 선형 회귀 모델이 있습니다. 주요 독립 변수에 대한 기울기 계수는 음수입니다. . 해석 방법을 잘 모르겠습니다.− .0564−.0564-.0564 절대 값을 사용하고 다음과 같이 음수로 바꿉니 까? ( 특급( 0.0564 ) − 1 ) ⋅ 100 = 5.80(exp⁡(0.0564)−1)⋅100=5.80(\exp(0.0564)-1) \cdot 100 = 5.80 또는 음수 계수를 …

11 linear-model  interpretation  regression-coefficients 

나는 최대 가능성 추정과 최대 사후 추정에 대해 읽었으며 지금까지 최대 가능성 추정과 함께 구체적인 예를 만났습니다. 나는 최대 사후 추정의 추상 예제를 찾았지만 아직 구체적인 숫자는 없습니다. 추상 변수와 함수로만 작동하는 것은 매우 압도적 일 수 있으며, 이러한 추상화에 빠져들지 않기 위해 사물을 현실 세계와 때때로 연관시키는 것이 좋습니다. …

11 bayesian  estimation  posterior