통계 및 빅 데이터 methodology

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유사한 사례를 그룹화하기 위해 데이터 세트에서 군집 분석을 사용하는 경우 다수의 군집 방법과 거리 측정 중에서 선택해야합니다. 때로는 하나의 선택이 다른 선택에 영향을 줄 수 있지만 여러 가지 가능한 방법 조합이 있습니다. 누구나 다양한 클러스터링 알고리즘 / 방법 및 거리 측정 방법 중에서 선택하는 방법에 대한 권장 사항이 있습니까? 변수의 …

73 clustering distance-functions methodology

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Fisher 및 Neyman-Pearson 프레임 워크를 언제 사용해야합니까?

피셔의 가설 검정 방법과 Neyman-Pearson 사고 학교의 차이점에 대해 최근에 많이 읽었습니다. 나의 질문은 잠시 철학적 이의를 무시하는 것이다. 통계 모델링에 대한 Fisher의 접근 방식은 언제 사용해야하고, 중요도 수준 등의 Neyman-Pearson 방법은 언제 사용해야합니까? 어떤 실질적인 문제에서 어떤 견해를지지 할 것인지 결정하는 실용적인 방법이 있습니까?

73 hypothesis-testing p-value methodology

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가장 유명한 통계 학자

가장 중요한 통계학자는 무엇이며, 유명한 통계는 무엇입니까? (답변 당 한 명의 과학자에게만 답하십시오.)

53 methodology history

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부트 스트랩 방법 / 제안 방법에 필요한 샘플 크기 결정

나는 이것이 실제로 간단한 대답을 할 수없는 다소 화제가되는 주제라는 것을 알고 있습니다. 그럼에도 불구하고 다음과 같은 접근 방식이 유용하지 않은지 궁금합니다. 부트 스트랩 방법은 표본이 원래 모집단과 동일한 분포를 어느 정도 따르거나 정확하게 읽는 경우에만 유용합니다. 확실하게하기 위해 샘플 크기를 충분히 크게 만들어야합니다. 그러나 충분히 큰 것은 무엇입니까? 내 …

33 bootstrap sample-size methodology

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Joel Spolsky의“Snark 사냥”은 유효한 통계 컨텐츠 분석 이후입니까?

최근에 커뮤니티 게시판을 읽고 있다면 StackExchange 네트워크의 CEO Joel Spolsky의 공식 StackExchange 블로그 게시물 인 Snark의 사냥 (Hunting of the Snark)을 보셨을 것입니다. 그는 외부 사용자의 관점에서 "친숙성"을 평가하기 위해 SE 의견 샘플에 대해 수행 된 통계 분석에 대해 설명합니다. 의견은 StackOverflow에서 무작위로 추출되었으며 컨텐츠 분석가는 저렴한 비용으로 작고 짧은 …

25 reliability agreement-statistics methodology

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가장 먼저 분류 할 상위 5 개 분류기

명백한 분류기 특성 외에도 계산 비용, 기능 / 라벨의 예상 데이터 유형 데이터 세트의 특정 크기 및 차원에 대한 적합성 아직 잘 모르는 새로운 데이터 세트에 대해 먼저 시도해야하는 상위 5 개 (또는 10, 20?) 분류기는 무엇입니까 (예 : 의미 및 개별 기능의 상관 관계)? 일반적으로 Naive Bayes, Nearest Neighbor, …

25 machine-learning classification methodology

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선험적 전력 분석은 본질적으로 쓸모 없는가?

저는 지난주 에 성격 및 사회 심리학 협회 회의에 참석하여 Uri Simonsohn이 선험적 힘 분석을 사용하여 표본 크기를 결정하는 것은 그 결과가 가정에 너무 민감하기 때문에 본질적으로 쓸모가 없다는 전제와의 대화를 보았습니다. 물론,이 주장은 내가 방법론 수업에서 배운 것과 많은 저명한 방법 론자들 (대부분 Cohen, 1992 ) 의 권고에 위배 …

23 hypothesis-testing power-analysis effect-size power methodology

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계절 분해 방법 선택

계절 조정 은 추가 연구를 위해 데이터를 전처리하는 중요한 단계입니다. 그러나 연구원은 추세주기 계절 분해를위한 여러 가지 옵션을 가지고 있습니다. 라이벌 계절 분해법 (경험적 문헌에서 인용 숫자로 판정) 가장 일반적인 X-11 (12) -ARIMA, Tramo / 좌석 (모두 구현된다 DEMETRA + ) 및 의 STL . 위에서 언급 한 분해 기술 …

20 time-series data-transformation methodology seasonality

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3 차원 밀도 함수를 시각화하는 방법은 무엇입니까?

3 차원 밀도 함수를 시각화하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 에서처럼 ?지= f엑스, Y( x , y)지=에프엑스,와이(엑스,와이)z=f_{X,Y}(x,y) 필요하지 않지만 R이것에 대한 코드는 훌륭 할 것입니다.

19 r data-visualization methodology

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객관적인 대 주관적인 베이지안 패러다임

베이 즈 패러다임과 객관적인 차이는 무엇입니까? 어떤 객체 나 절차가 다르게 정의되거나 해석됩니까? 방법 선택에 차이가 있습니까?

12 bayesian methodology

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통계 도구를 부적절하게 사용하여 비용이 많이 드는 결과의 예

통계 도구를 사용하는 대부분의 사용자는 보조 사용자 (정식에 대한 공식 교육이 거의 없거나 아예없는 사람들) 인 것 같습니다. 동료 검토 논문, 회색 문헌, 웹 또는 회의에서“이전에 완료된”것을 보았 기 때문에 연구자와 다른 전문가들이 데이터에 통계적 방법을 적용하는 것은 매우 유혹적입니다. 그러나 필요한 가정과 통계 도구의 한계에 대한 명확한 이해없이 그렇게하면 …

12 dataset methodology

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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

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방법 선택을위한 좋은 프레임 워크는 무엇입니까?

방법 선택을위한 이론적 프레임 워크 (주 : 모델 선택이 아님)를 조사해 왔으며 체계적이고 수학적으로 동기 부여 된 작업이 거의 발견되지 않았습니다. '방법 선택'이란 문제 또는 문제 유형과 관련하여 적절한 (또는 더 나은 최적의) 방법을 구별하기위한 프레임 워크를 의미합니다. 내가 발견 한 것은 단편적 인 경우 특정 방법과 해당 튜닝 (즉, …

11 machine-learning methodology theory

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통계 모델에서 비선형성에 대한 기준과 의사 결정은 무엇입니까?

다음과 같은 일반적인 질문이 이해 되기를 바랍니다 . 이 특정 질문의 목적 상 나는 비선형 성을 도입하는 이론적 (주체 영역) 이유에 관심이 없다는 것을 명심하십시오. 따라서 다음과 같이 전체 질문 을 공식화합니다 . 이론적 (주체 영역) 이외의 이유로 통계 모델에 비선형 성을 도입하기위한 논리적 프레임 워크 ( 기준 및 가능한 …

10 nonlinear-regression methodology nonlinear regression-strategies

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베이지안 모델을 먼저 맞추고 약화되기 전에 괜찮습니까?

빈번한 통계를 수행 할 때 더 많은 데이터를 수집하기로 결정하기 전에 통계 테스트 결과를 보는 것과 같이 큰 목록이 없습니다. 나는 베이지안 통계와 관련된 방법론에 대해 유사한 no-nos 목록이 있는지, 특히 다음이 그 중 하나인지 궁금합니다. 나는 최근에 내가 적합했던 일부 모델에 대해 내 프로세스가 모델이 작동하는지 또는 터지는 지 …

10 bayesian methodology

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