통계 및 빅 데이터

나는 누군가가 내가 비교적 간단한 질문이라고 생각하는 것을 도울 수 있기를 바라고 있으며, 나는 대답을 알고 있다고 생각하지만 확인 없이는 내가 확신 할 수없는 것이되었습니다. 카운트 변수를 반응 변수로 사용하고 비례 비율로 변수가 어떻게 변하는 지 측정하고 싶습니다. 보다 상세하게는, 반응 변수는 다수의 부위에서 곤충 종의 존재 횟수이므로, 예를 들어 …

11 r  binomial  proportion  glmm  lme4-nlme 

독립적 인 2 표본 t- 검정의 결과를 시각화하는 가장 인정 된 방법은 무엇입니까? 숫자 테이블이 더 자주 사용되거나 일종의 줄거리입니까? 목표는 우연한 관찰자가이 수치를보고 즉시 다른 두 집단에서 온 것임을 알 수 있습니다.

11 data-visualization  t-test 

데이터 전처리를하고 데이터에 Convonets를 구축하려고합니다. 내 질문은 : 100 개의 이미지가있는 총 데이터 세트가 있고 100 개의 이미지 중 하나에 대한 평균을 계산 한 다음 각 이미지에서 뺀 다음 기차와 유효성 검사 세트로 나눕니다. 주어진 테스트 세트에서 처리하는 단계이지만 다음 링크에 따라 올바른 방법이 아닌 것 같습니다 : http://cs231n.github.io/neural-networks-2/#datapre " …

11 machine-learning  cross-validation  data-preprocessing 

AR ( ) 모델을 고려하십시오 ( 간단 성을 위해 평균이 0이라고 가정).피pp 엑스티=φ1엑스t - 1+ … +φ피엑스t - p+ε티xt=φ1xt−1+…+φpxt−p+εt x_t = \varphi_1 x_{t-1} + \dotsc + \varphi_p x_{t-p} + \varepsilon_t 대한 OLS 추정기 ( 조건부 최대 우도 추정량에 는 최근 스레드에 표시된 것처럼 바이어스 된 것으로 알려져 있습니다 .φ : …

11 time-series  maximum-likelihood  autoregressive  unbiased-estimator 

(정말 긴 글입니다. 죄송합니다. 배경 정보가 많이 포함되어 있으므로 하단의 질문으로 건너 뛰어도됩니다.) 소개 : 저는 이진 내생 변수 이 지속적인 결과 에 미치는 영향을 확인하려는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 우리는 임의로 할당 된 것으로 강력하게 믿고 있는 도구 .엑스1x1x_1와이yy지1z1z_1 데이터 : 데이터 자체는 약 34,000 개의 관측치가 1000 개 단위와 …

11 econometrics  interpretation  binary-data  instrumental-variables 

일련의 방정식을 분석적으로 해결할 수 없으면 그래디언트 디센트 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 그러나 분석 솔루션이없는 문제를 해결하는 데 사용할 수있는 Monte Carlo 시뮬레이션 방법도 있습니다. 그라디언트 디센트 사용시기와 몬테 카를로 사용시기를 어떻게 알 수 있습니까? 아니면 '시뮬레이션'이라는 용어를 '최적화'와 혼동하고 있습니까? 대단히 감사합니다!

11 monte-carlo  gradient-descent 

구체적으로, 와 가 정규 랜덤 변수 (독립적이지만 반드시 동일하게 분포 된 것은 아님 )라고 가정하십시오 . 특정 주어지면 또는 유사한 개념에 대한 좋은 공식이 있습니까? 우리는 것을 알고 계십니까 최대가 (X, Y)는 \ 정상적으로에 대한 사람들의 관점에서 평균과 표준 편차, 어쩌면 공식 배포되는 X 및 Y ? 나는 일반적인 장소 …

11 normal-distribution  extreme-value 

기본 문제 기본 문제는 다음과 같습니다. 매우 치우친 변수가 포함 된 데이터 세트를 개수로 묶으려고합니다. 변수는 많은 0을 포함하므로 클러스터링 절차에 대한 정보가 많지 않습니다. k- 평균 알고리즘 일 가능성이 큽니다. 예를 들어, 제곱근, 박스 콕스 또는 로그를 사용하여 변수를 변환하면됩니다. 그러나 내 변수는 범주 형 변수를 기반으로하기 때문에 변수를 …

11 clustering  data-transformation  k-means  count-data  compositional-data 

30 명의 작은 환자 데이터 세트에서 2x2 테이블을 분석하고 있습니다. 우리는 어떤 치료법을 선택해야하는지에 대한 힌트를주는 변수를 찾기 위해 소급 적으로 노력하고 있습니다. 변수 (정상 / 이상한 것) 및 처리 결정 (A / B)에 특별한 관심이 있으므로 데이터는 다음과 같습니다. Obs / Tr. 12 월표준이상한ㅏ12012비1351825530Obs / Tr. 12 월ㅏ비표준121325이상한055121830\begin{array} {|r|r|r|r|} …

11 chi-squared  power  contingency-tables  fishers-exact 

부정적인 이항 모델을 사용하여 R의 숙주에 영향을 미치는 기생충의 평균 강도를 모델링하려고합니다. 다음과 같은 경고가 계속 50 개 이상 나타납니다. In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 이 문제를 어떻게 처리 할 수 ​​있습니까? 내 코드는 다음과 같습니다 mst.nb = glm.nb(Larvae+Nymphs+Adults~B.type+Month+Season, data=MI.df)

11 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

문제는 다음과 같습니다. 모수 k = 3 인 음 이항 분포에서 n 값의 랜덤 표본을 수집합니다. 모수 π의 최대 우도 추정값을 찾습니다. 이 추정기의 표준 오차에 대한 점근 공식을 찾으십시오. 모수 k가 충분히 크면 음 이항 분포가 왜 정규 분포인지를 설명하십시오. 이 정규 근사의 매개 변수는 무엇입니까? 내 작업은 다음과 …

11 self-study  maximum-likelihood  negative-binomial 

이전 스레드 의 의견 에 따라 차이의 차이 방법에서 처리 그룹과 제어 그룹 간의 공통 추세 가정을 테스트하는 방법을 알고 싶습니다. 두 가지 시점 (예 : 2002 년 기준 조사, 2002 년에서 2006 년 사이의 치료, 2006 년의 후속 조사)으로이 가정을 테스트 할 수 있습니까? 대단히 감사합니다! 편집 :이 질문을 …

11 difference-in-difference 

Kevin Murphy의 저서 : Machine Learning-A Probabilistic Perspective를 읽고 있습니다. 첫 번째 장에서 저자는 차원의 저주를 설명하고 있으며 이해하지 못하는 부분이 있습니다. 예를 들어 저자는 다음과 같이 말합니다. 입력이 D 차원 단위 큐브를 따라 균일하게 분포되어 있다고 가정하십시오. 원하는 분수를 포함 할 때까지 x 주위에 하이퍼 큐브를 성장시켜 클래스 레이블의 …

11 self-study  k-nearest-neighbour  high-dimensional 

k 메도 이드와 k 평균의 차이점을 이해합니다. 그러나 k 메 조이드 출력이 k 평균 출력과 다른 작은 데이터 세트를 예로 들어 보겠습니다.

11 k-means  k-medoids 

스트림을 통해 하나씩 도착하는 데이터 포인트 위에 슬라이딩 창을 사용하여 증분 가우시안 프로세스 회귀를 구현하고 싶습니다. 하자 입력 공간의 차원을 나타낸다. 따라서, 모든 데이터는 지적 갖는 원소의 수.dddxixix_iddd 슬라이딩 윈도우의 크기를 이라고하자 .nnn 예측을하기 위해 그램 행렬 의 역수를 계산해야합니다 . 여기서 이고 k는 제곱 지수 커널입니다.KKKKij=k(xi,xj)Kij=k(xi,xj)K_{ij} = k(x_i, x_j) …

11 regression  covariance  gaussian-process  linear-algebra  online