통계 및 빅 데이터

"선형 탄도 누산기"모델 (LBA)은 간단한 간단한 의사 결정 작업에서 인간 행동에 대한 다소 성공적인 모델입니다. Donkin et al (2009, PDF ) 요지로 허가가 인간의 행동 데이터 주어진 모델의 매개 변수를 추정, 나는 (약간의 서식 변경)이 코드를 복사 한 것을 코드를 제공 여기 . 그러나 모델을 약간만 수정하고 싶지만 코드에서이 수정을 …

11 r  stochastic-processes 

다중 선형 회귀 분석에서 변수 하위 집합에 대한 고전적인 F- 검정의 형식은 여기서 는 '큰'모델 안에 중첩 된 '축소 된'모델에서 제곱 오차의 합 이고 는 자유도입니다. 두 가지 모델. '큰'모형의 추가 변수에 선형 설명력이 없다는 귀무 가설 하에서 통계량은 및 자유도를 가진 F로 분포됩니다 .F=(SSE(R)−SSE(B))/(dfR−dfB)SSE(B)/dfB,F=(SSE(R)−SSE(B))/(dfR−dfB)SSE(B)/dfB, F = \frac{(\mbox{SSE}(R) - \mbox{SSE}(B))/(df_R …

11 regression  hypothesis-testing  power-analysis  non-central  f-distribution 

히든 마르코프 모델에서 전환 확률에 특정 초기 값을 부여하면 어떤 이점이 있습니까? 결국 시스템은 그것들을 배우므로 임의의 값 이외의 값을 제공하는 요점은 무엇입니까? 기본 알고리즘이 Baum-Welch와 같은 차이를 만들어 냅니까? 처음에 과도기 확률을 매우 정확하게 알고 주요 목적이 숨겨진 상태에서 관측치까지의 출력 확률을 예측하는 것이라면 무엇을 조언 하시겠습니까?

11 machine-learning  expectation-maximization  hidden-markov-model 

SVM, 임의 포리스트 또는 다른 분류기를 말하는 분류기를 훈련시키고 싶습니다. 데이터 세트의 기능 중 하나는 1000 수준의 범주 형 변수입니다. 이 변수의 레벨 수를 줄이는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? R에는 드문 수준을 결합 combine.levels()하는 Hmisc 패키지 에서 호출되는 기능이 있지만 다른 제안을 찾고있었습니다.

11 classification  svm  random-forest  many-categories 

일반적인 이미지 처리 통계는 Haralick 텍스처 기능 ( 14)을 사용하는 것입니다. 이러한 기능 중 14 번째 기능에 대해 궁금합니다. 인접 맵 (두 정수 의 경험적 분포를 간단히 볼 수 있음)를 고려하면 다음과 같이 정의됩니다. 의 두 번째 고유 값의 제곱근 , 여기서, 이다 :피피Pi , j &lt; 256나는,제이&lt;256i,j < 256큐큐Q큐큐Q …

11 probability  computational-statistics 

폐쇄되었습니다 . 이 질문은 의견 기반 입니다. 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 사실과 인용으로 답변 할 수 있도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 6 개월 전 . 배경 Andrew Gelman의 블로그 에 대한 의견에서 StatProb.com 에 대해 읽었습니다 . 웹 사이트에 따르면 StatProb는 다음과 …

11 probability  references  methodology 

나는 매주 총 전화를 받았으며 거의 ​​3 년 전으로 차트에 표시했다. 눈에는 크리스마스에 비해 큰 폭의 하락이 있었지만 회복되지 않은 것으로 보이며 요청이 단계적으로 변경된 것으로 보입니다. 이 차이를 정량화 할 수있는 테스트가 있습니까? 건배 벤

11 time-series  statistical-significance  change-point 

임의 포리스트 (R의 randomForest 패키지 사용)를 기반으로 예측 분류 모델이 있다고 가정합니다. 최종 사용자가 예측을 생성 할 항목을 지정할 수 있도록 설정하고 분류 가능성을 출력하려고합니다. 지금까지 아무런 문제가 없습니다. 그러나 변수 중요도 그래프와 같은 것을 출력 할 수 있지만 훈련 세트가 아닌 특정 항목에 대해 예측할 수 있으면 유용하고 멋집니다. …

11 machine-learning  random-forest 

두 랜덤 변수 간의 공분산은 서로 선형 적으로 얼마나 밀접하게 관련되어 있는지 측정합니다. 그러나 관절 분포가 원형이라면 어떻게 될까요? 분명히 배포판에 구조가 있습니다. 이 구조는 어떻게 추출됩니까?

11 covariance-matrix 

비 대각선 요소의 분포가 대략 일반처럼 보이도록 임의 상관 행렬을 생성하고 싶습니다. 내가 어떻게 해? 동기는 이것입니다. 시계열 데이터 세트의 경우 상관 분포는 종종 정규에 가깝게 보입니다. 일반적인 상황을 나타 내기 위해 많은 "정상"상관 행렬을 생성하고이를 사용하여 위험 수를 계산하려고합니다.nnn 나는 한 가지 방법을 알고 있지만 (대각선 이외의 요소 분포에 …

11 normal-distribution  random-generation  correlation-matrix 

좋은 구성 요소가 없으면 독립적 구성 요소 분석에서 요청해야 할 구성 요소의 수에 대해 선험적으로 추측합니다. 선택 프로세스를 자동화하려고합니다. 합리적인 기준은 계산 된 구성 요소 간의 상관 관계에 대한 전역 증거를 최소화하는 숫자 일 수 있다고 생각합니다. 이 접근법의 유사 코드는 다음과 같습니다. for each candidate number of components, n: …

11 ica 

내 시도 : 에 신뢰 구간을 얻을 수 없습니다 interaction.plot() 반면에 plotmeans()'gplot'패키지는 두 개의 그래프를 표시하지 않습니다. 또한 plotmeans()기본적으로 축이 다르기 때문에 두 개의 그래프를 다른 그래프 위에 부과 할 수 없었습니다 . plotCI()'gplot'패키지에서 사용 하고 두 개의 그래프를 겹쳐서 성공 했지만 여전히 축의 일치가 완벽하지 않았습니다. 신뢰 구간을 사용하여 …

11 r  data-visualization  confidence-interval  interaction 

연구에 힘이 넘친다는 것은 무엇을 의미합니까? 제 인상은 샘플 크기가 너무 커서 마이너 스컬 효과 크기를 감지 할 수 있다는 것입니다. 이러한 효과 크기는 아마도 너무 작아서 변수 사이의 (직접적인 것은 아니지만) 인과 적 연결보다 샘플링 과정에서 약간의 편향으로 인해 발생할 가능성이 높습니다. 이것이 올바른 직관입니까? 그렇다면 결과가 그 빛으로 …

11 statistical-significance  sample-size  effect-size  power-analysis  power 

작업중 인 과정에 대해 다음과 같은 질문이 있습니다. Monte Carlo 연구를 수행하여 표준 일반 부트 스트랩 신뢰 구간 및 기본 부트 스트랩 신뢰 구간의 적용 확률을 추정하십시오. 정규 모집단에서 표본을 추출하고 표본 평균에 대한 경험적 적용률을 확인하십시오. 표준 일반 부트 스트랩 CI의 적용 확률은 쉽습니다. n = 1000; alpha = …

11 r  confidence-interval  self-study  bootstrap  monte-carlo 

R에서 쓰면 lm(a ~ b + c + b*c) 이것은 여전히 ​​선형 회귀입니까? R에서 다른 종류의 회귀를 수행하는 방법은 무엇입니까? 교과서 나 튜토리얼에 대한 추천을 부탁드립니다.

11 r  regression