Estatísticas e Big Data

Eu recebi essa tarefa e fiquei perplexo. Um colega me pediu para estimar a e x l o w e r do quadro a seguir:xupperxupperx_{upper}xlowerxlowerx_{lower} A curva é na verdade uma distribuição cumulativa ex é algum tipo de medida. Ele está interessado em saber quais são os valores correspondentes em …

11 estimation  pdf  curve-fitting  logistic-curve 

Jerome Cornfield escreveu: Um dos melhores frutos da revolução dos Pescadores foi a idéia da randomização, e os estatísticos que concordam em poucas outras coisas concordaram pelo menos nisso. Mas, apesar desse acordo e apesar do amplo uso de procedimentos de alocação aleatória em clínicas e em outras formas de …

11 small-sample  random-allocation 

Em um modelo hierárquico de dados , onde y ~ de Poisson ( λ ) λ ~ Gama ( α , β ) parece ser típico em prática a escolher os valores ( ct , β ) de tal modo que a média e variância de distribuição gama corresponder aproximadamente …

11 poisson-distribution  gamma-distribution  hierarchical-bayesian  hyperparameter 

Gostaria de saber se o intervalo de previsão e o intervalo credível avaliam a mesma coisa. Por exemplo, com uma regressão linear, quando você estima o intervalo de previsão de um valor ajustado, estima os limites do intervalo no qual espera que seu valor caia. Inversamente, para um intervalo de …

11 bayesian  linear-model  prediction  prediction-interval  credible-interval 

Eu tenho uma pergunta sobre a interpretação da chamada tsboot em R. Verifiquei a documentação do Kendall e do pacote de inicialização, mas não sou mais inteligente do que antes. Quando executo um bootstrap usando, por exemplo, o exemplo no pacote Kendall, onde a estatística de teste é a tau …

11 r  bootstrap 

Usei o seguinte código R para ajustar um modelo probit: p1 <- glm(natijeh ~ ., family=binomial(probit), data=data1) stepwise(p1, direction='backward/forward', criterion='BIC') Eu quero saber o que faz stepwisee backward/forwardfaz exatamente e como selecionar as variáveis?

11 r  probit  stepwise-regression 

Usando Amelia em R, obtive vários conjuntos de dados imputados. Depois disso, realizei um teste de medidas repetidas no SPSS. Agora, quero reunir os resultados dos testes. Eu sei que posso usar as regras do Rubin (implementadas por meio de qualquer pacote de imputação múltipla em R) para agrupar meios …

11 r  spss  p-value  multiple-imputation  pooling 

Parece que condicionais completos geralmente são bastante difíceis de derivar, mas programas como JAGS e BUGS os derivam automaticamente. Alguém pode explicar como eles geram algoritmos condicionais completos para qualquer especificação arbitrária de modelo?

11 bayesian  conditional-probability  jags  bugs  gibbs 

Realizei a classificação usando vários classificadores para dados rotulados de 2 classes e usei a validação cruzada 5 vezes. Para cada dobra calculei tp, tn, fp e fn. Então calculei a exatidão, precisão, recordação e pontuação F para cada teste. Minha pergunta é: quando quero calcular a média dos resultados, …

11 classification  cross-validation  precision-recall 

Existe uma estratégia para escolher o número de árvores em um GBM? Especificamente, o ntreesargumento em R's gbmfunção. Não vejo por que você não deve definir ntreeso valor mais alto possível. Percebi que um número maior de árvores reduz claramente a variabilidade dos resultados de vários GBMs. Eu não acho …

11 r  machine-learning  gbm 

Em uma postagem no blog , encontrei a alegação de que "Acredito que o WG Cochrane é o primeiro ponto (aproximadamente da década de 1970) que, com intervalos de confiança em um cenário observacional, amostras pequenas resultam em melhor cobertura com amostras grandes o suficiente, fornecendo cobertura quase nula!" Agora, …

11 confidence-interval  t-test  simulation 

Estou trabalhando em um problema de classificação de séries temporais em que a entrada são dados de uso de voz de séries temporais (em segundos) nos primeiros 21 dias de uma conta de telefone celular. A variável de destino correspondente é se essa conta foi cancelada ou não no período …

11 time-series  classification 

Eu tenho lido sobre estimativa de máxima verossimilhança e estimativa máxima a posteriori e até agora encontrei exemplos concretos apenas com a estimativa de máxima verossimilhança. Encontrei alguns exemplos abstratos de estimativa máxima a posteriori, mas nada concreto ainda com números: S Pode ser muito esmagador, trabalhando apenas com variáveis …

11 bayesian  estimation  posterior 

Eu tenho um modelo de regressão linear onde a variável dependente é registrada e uma variável independente é linear. O coeficiente de inclinação para uma variável independente chave é negativo: . Não sabe como interpretar.−.0564−.0564-.0564 Devo usar o valor absoluto e depois transformá-lo em negativo assim: (exp(0.0564)−1)⋅100=5.80(exp⁡(0.0564)−1)⋅100=5.80(\exp(0.0564)-1) \cdot 100 = …

11 linear-model  interpretation  regression-coefficients 

Estou tentando usar o neuralnetpacote de R (documentação aqui ) para previsão. Aqui o que estou tentando fazer: library(neuralnet) x <- cbind(runif(50, min=1, max=500), runif(50, min=1, max=500)) y <- x[, 1] * x[, 2] train <- data.frame(x, y) n <- names(train) f <- as.formula(paste('y ~', paste(n[!n %in% 'y'], collapse = …

11 r  neural-networks  prediction  error