Estatísticas e Big Data

Como posso resolver isso? Eu preciso de equações intermediárias. Talvez a resposta seja - t f ( x )−tf(x)-tf(x) . dd t [∫ ∞ t xf(x)d x ]ddt[∫∞txf(x)dx] \frac{d}{dt} \left [\int_t^\infty xf(x)\,dx \right ] f ( x )f(x)f(x) é a função de densidade de probabilidade. Ou seja, lim x → …

12 probability  distributions  self-study  mathematical-statistics 

Costumo usar um nível de confiança de 90%, aceitando que isso tenha um grau de incerteza maior que 95% ou 99%. Mas existem diretrizes sobre como escolher o nível de confiança certo? Ou diretrizes para os níveis de confiança usados ​​em diferentes campos? Além disso, ao interpretar e apresentar níveis …

12 statistical-significance  confidence-interval  confidence  presentation 

Na literatura, ambos os termos são frequentemente usados ​​como sinônimos ou entrelaçados. Agora estou tentando encontrar uma distinção clara entre os dois termos. Do meu ponto de vista, uma hipótese é geralmente expressa através de um modelo. Portanto, mesmo se testamos uma hipótese nula versus alternativa, da minha perspectiva, estamos …

12 hypothesis-testing  model-selection  regression-strategies 

Gostaria de saber as diferenças entre Regressão Logística Aleatória (RLR) e Regressão Logística Simples (LR), portanto, estou lendo um artigo "Seleção de Estabilidade" de Meinshausen, et al. ; no entanto, eu não entendo o que é RLR e quais são as diferenças entre RLR e LR. Alguém poderia apontar o …

12 machine-learning  logistic 

Visão geral da pergunta Aviso: Esta pergunta requer muita configuração. Por favor, tenha paciência comigo. Um colega meu e eu estamos trabalhando em um experimento. O design deve contornar um grande número de restrições, que listarei abaixo. Eu desenvolvi um design que satisfaz as restrições e que nos fornece estimativas …

12 mixed-model  experiment-design  simulation  confounding 

Modelos estatísticos lineares aplicados por Kutner et al. declara o seguinte a respeito dos desvios da suposição de normalidade dos modelos ANOVA: A curtose da distribuição de erros (mais ou menos pico que uma distribuição normal) é mais importante que a distorção da distribuição em termos dos efeitos nas inferências …

12 anova  normality-assumption  skewness  kurtosis 

Como leio os resultados do teste de Dunn ? Especificamente, o que os valores na tabela abaixo me dizem? Eu tenho dados não paramétricos em 4 grupos e fiz primeiro um teste de Kruskal-Wallis para confirmar que as distribuições dos grupos eram diferentes umas das outras e do conjunto de …

12 r  distributions  kruskal-wallis  dunn-test 

Pelo que li: Supervisão distante : A Distant supervision algorithm usually has the following steps: 1] It may have some labeled training data 2] It "has" access to a pool of unlabeled data 3] It has an operator that allows it to sample from this unlabeled data and label them …

12 machine-learning  terminology  unsupervised-learning  semi-supervised 

Quando inferir a precisão matriz de uma distribuição normal usado para gerar vectores de D-dimensionais \ begin {align} \ mathbf {x_i} & \ sim \ mathcal {N} (\ boldsymbol {\ mu, \ Lambda ^ {- 1}}) \\ \ end {align} geralmente colocamos um Wishart antes de \ boldsymbol {\ Lambda}, …

12 bayesian  posterior  hierarchical-bayesian  conjugate-prior  wishart 

Digamos que eu possua os seguintes dados quadridimensionais, nos quais os três primeiros podem ser considerados como coordenadas e o último pode ser considerado como valores. c1, c2, c3, value 1, 2, 6, 0.456 34, 34, 12 0.27 12, 1, 66 0.95 Como visualizar melhor o efeito das três primeiras …

12 r  data-visualization 

Eu tenho desenvolvido um modelo de regressão logística baseado em dados retrospectivos de um banco de dados nacional de trauma de traumatismo craniano no Reino Unido. O principal resultado é a mortalidade em 30 dias (denominada medida "Sobreviver"). Outras medidas com evidências publicadas de efeito significativo no resultado de estudos …

12 r  logistic  generalized-linear-model  goodness-of-fit  regression-strategies 

Seja px,ypx,yp_{x,y} uma distribuição conjunta de duas variáveis ​​categóricas X,YX,YX,Y , com x,y∈{1,…,K}x,y∈{1,…,K}x,y\in\{1,\ldots,K\} . Digamos que nnn amostras foram retiradas dessa distribuição, mas recebemos apenas as contagens marginais, ou seja, para j=1,…,Kj=1,…,Kj=1,\ldots,K : Sj=∑i=1nδ(Xi=l),Tj=∑i=1nδ(Yi=j),Sj=∑i=1nδ(Xi=l),Tj=∑i=1nδ(Yi=j), S_j = \sum_{i=1}^{n}{\delta(X_i=l)}, T_j = \sum_{i=1}^{n}{\delta(Y_i=j)}, Qual é o estimador de máxima verossimilhança para px,ypx,yp_{x,y} , …

12 categorical-data  maximum-likelihood  joint-distribution  marginal  maximum-entropy 

Gostaria de extrair as inclinações para cada indivíduo em um modelo de efeito misto, conforme descrito no parágrafo a seguir Modelos de efeitos mistos foram usados ​​para caracterizar caminhos individuais de mudança nas medidas de resumo cognitivo, incluindo termos para idade, sexo e anos de educação como efeitos fixos (Laird …

12 r  mixed-model 

Estou me familiarizando com as estatísticas bayesianas lendo o livro Doing Bayesian Data Analysis , de John K. Kruschke, também conhecido como "livro de filhotes". No capítulo 9, modelos hierárquicos são introduzidos com este exemplo simples: yj iθjμκ~ B e r n o u l l i ( θj)~ B …

12 bayesian  interpretation  python  mcmc  autocorrelation 

Para parte de uma pergunta de lição de casa, fui solicitado a calcular a média aparada de um conjunto de dados excluindo a menor e a maior observação e interpretando o resultado. A média aparada foi menor que a média não aparada. Minha interpretação foi que isso ocorreu porque a …

12 data-visualization  interpretation  mean  trimmed-mean