통계 및 빅 데이터

먼저, 포아송 분포가 "안정적"인지 아닌지에 대한 질문이 있습니다. 매우 순진하게 (그리고 "안정한"분포에 대해 너무 확신하지 못합니다) MGF의 산물을 사용하여 Poisson 분산 RV의 선형 조합 분포를 계산했습니다. 개별 RV의 매개 변수의 선형 조합과 동일한 매개 변수를 사용하여 다른 Poisson을 얻는 것처럼 보입니다. 포아송이 "안정적"이라고 결론을 내 렸습니다. 내가 무엇을 놓치고 있습니까? …

11 distributions  poisson-distribution  mgf 

공정한 주사위와 같은 것이 있습니까? 스쿠프 아웃 점으로 숫자가 표시되는 주사위에서 분명히 차이가 있습니까? 누구든지 연구를 한 적이 있습니까? 실제로 그것에 대해 생각하면 왜 동전 뒤집기가 공정합니까? 각 측면의 물리학은 완전히 다릅니다.

11 dice 

내가 분명한 것을 놓친 경우 용서하십시오. 저는 정규 분포에 근사한 평균값을 중심으로 본질적으로 (히스토그램) 분포를 가진 물리학 자입니다. 나에게 중요한 값은이 가우스 랜덤 변수의 표준 편차입니다. 표본 표준 편차에서 오류를 찾으려면 어떻게해야합니까? 원래 히스토그램의 각 빈에 대한 오류와 관련이 있다고 생각합니다.

11 normal-distribution  standard-deviation  error  measurement-error 

두 개의 개별 (일 변량) 로지스틱 회귀 모델에서 변수를 분석하면 다음과 같은 결과가 나타납니다. Predictor 1: B= 1.049, SE=.352, Exp(B)=2.85, 95% CI=(1.43, 5.69), p=.003 Constant: B=-0.434, SE=.217, Exp(B)=0.65, p=.046 Predictor 2: B= 1.379, SE=.386, Exp(B)=3.97, 95% CI=(1.86, 8.47), p<.001 Constant: B=-0.447, SE=.205, Exp(B)=0.64, p=.029 그러나 단일 다중 로지스틱 회귀 모델에 …

11 logistic  statistical-significance  multiple-regression 

Bayes 계수를 사용한 ABC 모델 선택은 요약 통계 사용으로 인한 오류가 있으므로 권장되지 않는 것으로 나타 났습니다. 이 논문의 결론은 Bayes 계수 (알고리즘 2)를 근사화하기 위해 널리 사용되는 방법의 거동에 대한 연구에 의존합니다. 베이 즈 요인이 모델 선택을 수행하는 유일한 방법은 아니라는 것이 잘 알려져 있습니다. 모델의 예측 성능과 같이 …

11 bayesian  model-selection  prediction  abc 

좋은 변수 이름은 다음과 같습니다. a) 짧고 입력하기 쉬운 b) 기억하기 쉬운 c) 이해할 수 있고 의사 소통. 나는 아무것도 잊고 있습니까? 일관성은 찾아야 할 것입니다. 내가 말한 방법은 일관된 명명 규칙이 위의 품질에 기여한다는 것입니다. 일관성은 (b) 리콜 용이성 및 (c) 이해 가능성에 기여하지만, 다른 요소가 종종 더 중요합니다. …

11 project-management 

일반적으로 은 Fisher 로 변환되어 두 r 값 간의 차이를 테스트 합니다. 그러나 메타 분석을 수행 할 때 왜 그러한 단계를 수행해야합니까? 측정 오차 또는 비 샘플링 오차를 수정합니까? r 이 모집단 상관의 불완전한 추정 이라고 가정해야하는 이유는 무엇입니까?rrrzzzrrrrrr

11 correlation  variance  sampling  meta-analysis 

예측 및 공차 구간에 대한 몇 가지 질문이 있습니다. 공차 구간의 정의에 먼저 동의합시다. 신뢰 수준, 예를 들어 90 %, 포착 할 모집단의 비율, 99 %, 표본 크기 (예 : 20)가 주어집니다. 확률 분포는 알려져 있습니다. 편의상. 이제 위의 세 가지 숫자 (90 %, 99 % 및 20)와 기본 분포가 …

11 prediction  prediction-interval  tolerance-interval 

현재 시간이 지남에 따라 일부 카운트 데이터의 GLM (및 결국 GAM)과 관련된 프로젝트를 진행하고 있습니다. 일반적으로 SAS 에서이 작업을 수행하지만 R로 이동하려고하고 ... 문제가 있습니다. 다음을 사용하여 데이터를 계산하기 위해 GLM을 적합시킬 때 : cdi_model <- glm(counts ~ exposure + covariate + month, data=test, family = poisson) 나는 얻다: Deviance …

11 r  poisson-distribution  generalized-linear-model 

나는 북 메이커가 이익을 극대화하기 위해 배당률을 조정하여 모든 결과에 부과되는 돈의 확률을 예측한다는 것을 알고 있습니다. 북 메이커는 개장 확률을 어떻게 선택합니까?

11 predictive-models 

나는 Wagenmakers (2007)를 읽고있다 p 값의 광범위한 문제에 대한 실질적인 해결책 . 저는 BIC 값을 Bayes 요인과 확률로 변환하는 것에 흥미를 느낍니다. 그러나 지금까지 나는 단위 정보 가 정확히 무엇인지에 대해 잘 이해하지 못했습니다 . 나는이 특정 이전의 그림이나 그림을 생성하는 R 코드에 대한 설명에 감사 할 것입니다.

11 prior  bic  bayes  unit-information-prior 

다음 Cox PH 모델이 있습니다. (시간, 이벤트) ~ X + Y + Z 내가 예측 위험 좀하고 싶습니다 요금 (내가 위험 비율에 대해 이야기하고 하지 의 특정 값을 주어 위험 비율) X, Y, Z. muhaz R 패키지 가 관측 된 위험률을 계산할 수 있다는 것을 알고 있지만 예측 모델에 관심이 …

11 r  survival  hazard  cox-model 

메가 밀리언즈는 현재 5 억 달러가 넘습니다. 선택하지 않을 수도있는 일부 숫자에 대한 JSTOR 논문을 읽은 것을 기억합니다. 예를 들어 많은 사람들이 행운의 숫자이기 때문에 7을 선택하고 그 반대를 원합니다. 그러나 JSTOR 멤버십이 소진되었습니다. 1에서 80 사이의 숫자 복권에서 복권 선택으로 사람들이 가장 적게 선택하는 숫자는 무엇입니까? 참고 : 각 …

11 random-generation 

확률 과정 에서 랜덤 변수 의 누적 분포 함수 가 연속적 이라는 것을 배웠습니다 . 그것을 증명할 수 있습니까?FFFXXX

11 probability 

예를 들어 세 가지 그룹으로 구성된 데이터를 비교하고 싶습니다. ID Group Prop.Nitrogen 1 A 0.89 2 A 0.85 3 B 0.92 4 B 0.97 Wharton과 Hui (doi : 10.1890 / 10-0340.1 1 )에 따라 이러한 데이터가 로짓 변환을 사용하여 처리하는 것이 더 나은지 알 수 있습니다. 변환 된 데이터와 변환되지 …

11 data-transformation  aic  fitting