Estatísticas e Big Data

Gostaria de saber se existe um código para treinar uma rede neural convolucional para fazer a classificação de séries temporais. Eu vi alguns artigos recentes ( http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/KDI-Djalto.pdf ), mas não tenho certeza se existe algo ou se eu mesmo o codigo.

21 time-series  classification  neural-networks  conv-neural-network 

Eu tenho um conjunto de dados com três variáveis ​​categóricas e quero visualizar o relacionamento entre os três em um gráfico. Alguma ideia? Atualmente, estou usando os três gráficos a seguir: Cada gráfico refere-se a um nível de depressão da linha de base (leve, moderado, grave). Então, em cada gráfico, …

21 r  data-visualization  categorical-data 

Quero ver se estou no caminho certo analisando meus gráficos ACF e PACF: Histórico: (Reff: Philip Hans Franses, 1998) Como o ACF e o PACF mostram valores significativos, presumo que um modelo ARMA atenda minhas necessidades O ACF pode ser usado para estimar a parte MA, ou seja, o valor …

21 time-series  model-selection  arma  statsmodels 

Quais são os métodos que os algoritmos de aprendizado da árvore de decisão usam para lidar com os valores ausentes. Eles simplesmente preenchem o espaço usando um valor chamado ausente? Obrigado.

21 missing-data  cart 

Esta pergunta foi migrada do Stack Overflow porque pode ser respondida em Validação cruzada. Migrou há 5 anos . Eu tenho uma pergunta sobre a interpretação de parâmetros para um GLM com uma variável dependente distribuída gama. É isso que R retorna para o meu GLM com um link de …

21 r  generalized-linear-model  interpretation  gamma-distribution 

Em um pequeno conjunto de dados ( ) com o qual estou trabalhando, várias variáveis ​​me proporcionam uma perfeita previsão / separação . Assim, uso a regressão logística Firth para lidar com o problema.n ∼ 100n∼100n\sim100 Se eu selecionar o melhor modelo por AIC ou BIC , devo incluir o …

21 logistic  model-selection  aic  separation 

Entendo que, se um processo depende de valores anteriores, ele é um processo de recuperação garantida. Se depender de erros anteriores, é um processo de MA. Quando ocorreria uma dessas duas situações? Alguém tem um exemplo sólido que ilumine a questão subjacente a respeito do que significa para um processo …

21 time-series  autoregressive  moving-average 

Tenho um experimento de medidas repetidas em que a variável dependente é uma porcentagem e tenho vários fatores como variáveis ​​independentes. Eu gostaria de usar glmero pacote R lme4para tratá-lo como um problema de regressão logística (especificando family=binomial), pois parece acomodar essa configuração diretamente. Meus dados são assim: > head(data.xvsy) …

21 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme 

Estou estudando árvores de classificação e regressão, e uma das medidas para a localização da divisão é a pontuação GINI. Agora, estou acostumado a determinar a melhor localização de divisão quando o log da razão de probabilidade dos mesmos dados entre duas distribuições é zero, o que significa que a …

21 cart  likelihood-ratio  information-theory  kullback-leibler  gini 

Alguém pode fornecer uma lista clara de diferenças entre regressão log-linear e regressão logística? Entendo que o primeiro é um modelo de regressão linear simples, mas não estou claro quando cada um deve ser usado.

21 regression  logistic  logit  log-linear 

Para um modelo linear , o termo de retração é sempre .y= β0 0+ x β+ εy=β0+xβ+εy=\beta_0+x\beta+\varepsilonP( β)P(β)P(\beta) Qual é o motivo pelo qual não termo de viés (interceptação) ? Devemos reduzir o termo de viés nos modelos de redes neurais?β0 0β0 0\beta_0

21 regression  neural-networks  ridge-regression  intercept  shrinkage 

Eu sei que os priores não precisam ser adequados e que a função de probabilidade também não se integra a 1. Mas o posterior precisa ser uma distribuição adequada? Quais são as implicações se é / não é?

21 distributions  bayesian  posterior 

Se o anterior e a probabilidade são muito diferentes um do outro, às vezes ocorre uma situação em que o posterior é semelhante a nenhum deles. Veja, por exemplo, esta imagem, que usa distribuições normais. Embora isso seja matematicamente correto, não parece estar de acordo com minha intuição - se …

21 bayesian  prior  posterior  likelihood 

Quero saber como verificar a normalidade de um conjunto de dados no Excel, apenas para verificar se os requisitos para o uso de um teste t estão sendo atendidos . Para a cauda direita, é apropriado apenas calcular uma média e um desvio padrão, adicionar 1, 2 e 3 desvios …

21 normal-distribution  excel 

Meu entendimento era que a estatística descritiva descrevia quantitativamente características de uma amostra de dados, enquanto a estatística inferencial fazia inferências sobre as populações das quais as amostras foram coletadas. No entanto, a página da Wikipedia para inferência estatística afirma: Na maioria das vezes, a inferência estatística faz proposições sobre …

21 terminology  descriptive-statistics  inference