«modeling» 태그된 질문

컨텍스트 : 매우 큰 데이터 세트로 작업 할 때 예측 변수와 반응 변수 간의 관계 또는 예측 변수 간의 관계를 "알고있는"합성 데이터 세트를 작성할 수 있는지 묻는 경우가 있습니다. 수년에 걸쳐, 나는 일회성 합성 데이터 세트 (특별한 방식으로 조리 된 것처럼 보임) 또는 연구원이 제안한 모델링 방법에 특히 유리한 구조화 …

26 modeling  reproducible-research  synthetic-data 

선형 회귀 분석에서 각 예측 값은 가능한 값의 정규 분포에서 선택되었다고 가정합니다. 아래를 참조하십시오. 그러나 각 예측값이 정규 분포에서 나온 것으로 가정하는 이유는 무엇입니까? 선형 회귀는이 가정을 어떻게 사용합니까? 가능한 값이 정규 분포를 따르지 않으면 어떻게됩니까?

26 regression  probability  distributions  normal-distribution  modeling 

이것은 첫 번째 게시물이므로 일부 표준을 따르지 않으면 쉽게 받아 들일 수 있습니다. 내 질문을 검색했는데 아무 것도 나타나지 않았습니다. 내 질문은 주로 일반 선형 모델링 (GLM)과 일반 선형 모델링 (GZLM)의 실제 차이점과 관련이 있습니다. 제 경우에는 공변량으로 몇 가지 연속 변수가 있고 GZLM에 비해 ANCOVA에서 몇 가지 요소가 있습니다. …

25 modeling  linear-model 

나는 현재 우리 모두처럼 출력 가 입력 와 어떻게 관련되어 있는지 이해하기 위해 기본적으로 필요한 프로젝트에 있습니다. 여기서의 특이점은 데이터 가 한 번에 하나씩 제공되므로 새로운 받을 때마다 분석을 업데이트하고 싶습니다 . 필자는 필요한 모든 데이터를 보유하고 동시에 모든 데이터를 사용하여 계산을 수행하는 "배치"처리와 달리 "온라인"처리라고합니다.yyyxxx(y,x)(y,x)(y,x)(y,x)(y,x)(y,x) 그래서 나는 아이디어를 둘러 …

24 modeling  model-selection 

나는 동료들에게이 주제에 대한 도움을 요청 받았는데, 나는 정말로 모른다. 한 연구에서 일부 잠재 변수의 역할에 대한 가설을 세웠으며, 심판은 SEM에서이를 공식화하도록 요청했습니다. 그들이 필요로하는 것이 너무 어렵지 않은 것처럼, 나는 그것을 주사 할 것이라고 생각합니다 ... 지금은 주제에 대한 좋은 소개를 찾고 있습니다! 구글은 실제로 내 친구가 아니었다. 미리 …

24 references  modeling  sem  psychometrics 

나는 대학에서 몇 가지 통계 과정을 밟았지만 내 교육은 이론이 매우 중요하다는 것을 알았습니다. Applied Statistics (응용 통계) (졸업 수준)에 추천하거나 경험이 풍부한 텍스트가 있는지 궁금합니다.

23 regression  references  modeling  experiment-design  application 

자동 상관 지리 참조 항공 데이터를 모델링 할 때 동시 자동 회귀 모델보다 조건부 자기 회귀 모델을 선호하는 경우는 언제입니까?

23 modeling  spatial 

스케일이 무엇인지에 대한 대략적인 아이디어가있을 때 스케일 모수 (정규 분포, t 분포 등)에 대한 사전 분포로 로그 정규 분포를 사용하고 있지만 알지 못한다는 측면에서 잘못하고 싶습니다. 그것에 대해 많이. 나는 그 사용이 나에게 직관적으로 의미가 있기 때문에 그것을 사용하지만 다른 사람들이 그것을 사용하는 것을 보지 못했습니다. 이것에 숨겨진 위험이 있습니까?

21 distributions  bayesian  modeling  prior  maximum-entropy 

주성분 분석 (PCA)을 수행 한 후 PCA 공간에 새 벡터를 투영하려고합니다 (즉, PCA 좌표계에서 해당 좌표를 찾습니다). 를 사용하여 R 언어로 PCA를 계산했습니다 prcomp. 이제 내 벡터에 PCA 회전 행렬을 곱할 수 있어야합니다. 이 매트릭스의 주요 구성 요소를 행 또는 열로 배열해야합니까?

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

다중 대치 (MI)의 논리는 누락 된 값을 한 번이 아니라 여러 번 (일반적으로 M = 5) 번 대치하여 M이 완료된 데이터 세트를 생성하는 것입니다. 그런 다음 M 완료 데이터 세트를 완료 데이터 방법으로 분석하여 M 추정치 및 표준 오류를 Rubin 공식을 사용하여 결합하여 "전체"추정치 및 표준 오류를 얻습니다. 지금까지는 훌륭하지만 …

20 modeling  confidence-interval  mixed-model  data-imputation 

두 개의 기간으로 차이 모형의 차이를 추정하면 동등한 회귀 모형은 ㅏ. Yist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistYist=α+γs∗Treatment+λdt+δ∗(Treatment∗dt)+ϵistY_{ist} = \alpha +\gamma_s*Treatment + \lambda d_t + \delta*(Treatment*d_t)+ \epsilon_{ist} 여기서 는 관찰이 처리 그룹에서 온 경우 1과 동일한 더미입니다.TreatmentTreatmentTreatment 및 치료가 발생한 후 기간 1과 동일 더미는ddd 따라서 방정식은 다음 값을 갖습니다. 치료 전 대조군 :αα\alpha 치료 후 …

20 regression  modeling  econometrics  panel-data  difference-in-difference 

나는 자산의 가격을 예측하기 위해 VAR 모델을 구축 중이며 내 방법이 통계적으로 적합한 지, 포함 된 테스트가 적절한 지 여부 및 입력 변수를 기반으로 신뢰할 수있는 예측을 보장하기 위해 더 많은 것이 필요한지 알고 싶습니다. 다음은 Granger 인과 관계를 확인하고 선택한 VAR 모델을 예측하는 현재 프로세스입니다. require("forecast") require("vars") #Read Data …

19 r  forecasting  modeling  var 

저는 고등학생이며 컴퓨터 프로그래밍 프로젝트를 진행하고 있지만 고등학교 통계 과정을 넘어서는 통계 및 모델링 데이터에 대한 경험이 많지 않아 혼란 스럽습니다. 기본적으로 누군가가 문서를 인쇄하기로 결정한 시간의 합리적으로 큰 목록 (통계 테스트 또는 측정에 대한 가정을 충족하기에 충분히 크다고 가정)을 가지고 있습니다. 이 목록을 바탕으로 이전 이벤트 시간을 모두 고려하여 …

19 probability  modeling  data-mining  predictive-models 

Black Swan 명성 (또는 악명) 의 Nassim Taleb 는이 개념을 자세히 설명하고 그가 "통계 한계의 맵"이라고하는 것을 개발했습니다 . 그의 기본 주장은 통계 모델의 사용이 유해한 한 종류의 의사 결정 문제가 있다는 것입니다. 이는 잘못된 결정을 내리면 결과가 지나치게 높을 수 있으며 기본 PDF를 알기가 어려운 결정 문제가 될 수 …

19 distributions  modeling  random-variable 

Pearson 's Correlation Coefficient를 사용하면 상관 관계가 높은 여러 변수가 있습니다 ( 모델에있는 두 쌍의 변수에 대해 및 \ rho = 0.989 ).ρ=0.978ρ=0.978\rho = 0.978ρ=0.989ρ=0.989\rho = 0.989 이유는 하나 개의 변수가에서 사용되는 변수 중 일부는 고도의 상관 관계는 계산 다른 변수. 예: B=V/3000B=V/3000B = V / 3000 및 E=V∗DE=V∗DE = …

18 regression  correlation  modeling