통계 및 빅 데이터

통계를 처음 배우기 시작했을 때 t- 검정, 분산 분석, 카이 제곱 및 선형 회귀와 같은 절차는 각각 매우 다른 생물로 나타났습니다. 그러나 이제는 이러한 절차가 각각 똑같은 일을한다는 것을 알고 있습니다. 마찬가지로 분산, 잔차, 표준 오차 및 평균과 같은 값도 거의 같은 것을 측정합니다. 그래서 나는 이러한 모든 절차와 가치, …

27 definition 

336x256 부동 소수점 수 (336 박테리아 게놈 (열) x 256 정규화 테트라 뉴클레오티드 빈도 (행)의 행렬을 가지고 있습니다 (예 : 모든 열은 1을 더합니다). 원리 성분 분석을 사용하여 분석을 실행할 때 좋은 결과를 얻습니다. 먼저 데이터에서 kmeans 클러스터를 계산 한 다음 PCA를 실행하고 2D 및 3D의 초기 kmeans 클러스터링을 기반으로 …

27 r  pca  tsne 

어쩌면이 질문은 순진하지만, 선형 회귀가 Pearson의 상관 계수와 밀접한 관련이있는 경우 Kendall 및 Spearman의 상관 계수와 밀접한 관련이있는 회귀 기술이 있습니까?

27 regression  correlation  pearson-r  spearman-rho  kendall-tau 

arimaR 의 함수에서 무엇을 order(1, 0, 12)의미합니까? 에 할당 할 수있는 값은 무엇입니까 p, d, q, 어떤 프로세스가 그 가치를 찾을 수있다는?

27 r  time-series  arima 

나는이 인용문을 여러 번 보았습니다. 실험이 완료된 후 통계 학자와상의하는 것은 종종 사후 검증을 요청하는 것입니다. 그는 아마도 실험이 죽었다고 말할 수 있습니다. - 로널드 피셔 (1938) 나에게는 아마 조금 어쩌면 보인다. 내가 디자인을 잘하지 않고 실험을하는 방법을 설명 할 수있는 유일한 예는 통제력이 부족하거나 통제력이 부족한 것입니다. 예를 들어, …

27 experiment-design 

확률 과정은 시간이 지남에 따라 진화하는 과정이므로 실제로 "시계열"이라고 말하는 더 환상적인 방법입니까?

27 time-series  stochastic-processes  definition 

내 문제 : 평행 그룹 무작위 시험은 일차 결과의 매우 오른쪽으로 치우친 분포를 가지고 있습니다. 정규성을 가정하고 정규 기반 95 % CI를 사용하고 싶지 않습니다 (즉, 1.96 X SE 사용). 중앙 경향의 척도를 중앙값으로 표현하는 것이 편안하지만, 제 질문은 두 그룹 사이의 중앙값 차이의 95 % CI를 구성하는 방법입니다. 가장 …

27 confidence-interval  bootstrap  median  clinical-trials 

저의 통계 교수는 "상관 관계"라는 단어는 변수 간의 선형 관계에만 엄격하게 적용되는 반면 "연관"이라는 단어는 모든 유형의 관계에 광범위하게 적용된다고 주장합니다. 다시 말해, 그는 "비선형 상관 관계"라는 용어가 옥시 모론이라고 주장합니다. " 상관 및 의존성 " 에 대한 Wikipedia 기사 의이 섹션 에서 수행 할 수있는 것에서 피어슨 상관 계수는 …

27 correlation  terminology  non-independent 

관측치와 변수 (치수) 가있는 데이터 세트가 있고 일반적으로 이 작고 ( ) 가 작은 것 ( )에서 훨씬 더 큰 것 ( ).엔nn피피p엔엔nN = 12 - 16엔=12−16n=12-16피피pP = 4 - 10피=4−10p = 4-10P = 30 - 50피=30−50p= 30-50 주성분 분석 (PCA) 또는 요인 분석 (FA)을 실행하려면 이 보다 훨씬 커야한다는 …

27 pca  sample-size  factor-analysis 

교차 유효성 검사를 수행하는 분류 기가 있으며, 기능의 최적 조합을 찾기 위해 앞으로 선택하는 백여 가지 기능이 있습니다. 또한 PCA로 동일한 실험을 실행하는 것과 비교할 수 있는데, 여기서 잠재적 인 특징을 취하고 SVD를 적용하며 원래 신호를 새로운 좌표 공간으로 변환하고 앞으로 선택 프로세스에서 상위 기능을 사용합니다 .kkk 신호는 원래의 기능보다 …

27 classification  pca  feature-selection 

일반적인 합의 lmer()는 고전적인 분산 분석 대신 R에서 혼합 모델을 사용하는 것 같습니다 (불평형 설계, 교차 임의 효과 등 자주 인용되는 이유로), 나는 데이터를 사용 해보고 싶습니다. 그러나이 접근 방식을 관리자 (최종 p- 값으로 고전적인 분석을 기대하는 관리자) 또는 나중에 검토 자에게 "판매"할 수 있을지 걱정됩니다. 혼합 모델을 사용 lmer()하거나 …

27 r  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme  references 

다단계 모델에서 추정과 랜덤 효과 상관 모수의 추정과 비교의 실제적이고 해석과 관련된 의미는 무엇입니까? 이를 요청하는 실제적인 이유는 R의 lmer 프레임 워크에서 매개 변수 간의 상관 모델에서 추정이 수행 될 때 MCMC 기법을 통해 p- 값을 추정하는 방법이 없기 때문입니다. 예를 들어이 예제 (아래 인용 부분)를 보면 M2와 M3의 실제 …

27 r  mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model 

최근 논문 에서 Masicampo and Lalande (ML)는 여러 연구에서 발표 된 많은 p- 값을 수집했습니다. 그들은 표준 임계치 5 %에서 p- 값의 히스토그램에서 호기심 많은 점프를 관찰했습니다. Wasserman 교수의 블로그에서이 ML 현상에 대한 좋은 토론이 있습니다. http://normaldeviate.wordpress.com/2012/08/16/p-values-gone-wild-and-multiscale-madness/ 그의 블로그에는 히스토그램이 있습니다. 5 % 수준은 자연의 법칙이 아니라 관례이기 때문에 출판 …

27 statistical-significance  p-value  meta-analysis 

저는 이 질문 에 대한 토론 과 특히 축소 된 모형 (예 : 여러 설명 변수가 테스트되고 거부 된 모형)의 분산 추정치는 Ye의 일반화 된 자유도를 사용해야한다는 Frank Harrell의 의견을 반영하고 있습니다 . Harrell 교수는 이것이 최종 모델 (여러 변수가 기각 된)의 모델보다 원래의 "풀"모델 (모든 변수가 포함 된)의 잔류 …

27 r  regression  model-selection  regression-strategies 

가장 잘 알려진 산적 알고리즘은이 클래스의 알고리즘을 대중화 한 신뢰 상한 (UCB)입니다. 그 이후로 더 나은 알고리즘이 있다고 가정합니다. 현재 최고의 알고리즘은 무엇입니까 (경험적 성능 또는 이론적 한계 측면에서)? 이 알고리즘은 어떤 의미에서 최적입니까?

27 machine-learning  algorithms  theory  reinforcement-learning  multiarmed-bandit