Estatísticas e Big Data

Estou usando um modelo de regressão de Poisson para dados de contagem e estou me perguntando se há razões para não usar o erro padrão robusto para as estimativas de parâmetros? Estou particularmente preocupado porque algumas das minhas estimativas sem robustez não são significativas (por exemplo, p = 0,13), mas …

10 poisson-distribution  robust 

Acabei de (re) ler Por que de Gelman (geralmente) não precisamos nos preocupar com múltiplas comparações . Em particular, a seção "Múltiplos resultados e outros desafios" menciona o uso de um modelo hierárquico para situações em que existem várias medidas relacionadas da mesma pessoa / unidade em diferentes momentos / …

10 multiple-comparisons  multilevel-analysis  lme4-nlme  jags  hierarchical-bayesian 

Atualmente, estou trabalhando em estimativas de biomassa usando imagens de satélite. Definirei rapidamente o plano de fundo da minha pergunta e depois explicarei a questão estatística em que estou trabalhando. fundo Problema Estou tentando estimar biomassa em uma área na França. Minha resposta é a densidade do volume de madeira …

10 bootstrap 

Estou tentando construir um modelo em que a resposta seja proporcional (na verdade, é a parcela de votos que um partido obtém nos círculos eleitorais). Sua distribuição não é normal, então decidi modelá-la com uma distribuição beta. Eu também tenho vários preditores. No entanto, não sei como escrevê-lo em BUGS …

10 bayesian  jags  bugs  beta-regression  stan 

Isso pode ser o mesmo que as perguntas mais bobas já feitas neste fórum, mas, depois de ter recebido respostas sólidas e significativas para uma pergunta anterior, pensei em estender minha sorte novamente. Há muito tempo fico confuso sobre a importância das distribuições estatísticas, especialmente no que se refere ao …

10 distributions 

Preciso encontrar um teste estatístico apropriado (teste da razão de verossimilhança, teste t etc.) sobre o seguinte: Seja ser uma amostra iid de um vector aleatório ( X ; Y ) e assumir que ( Y X ) ~ N [ ( μ 1 μ 2 ) , ( 1 …

10 hypothesis-testing  self-study 

Se eu tiver dados de sobrevida livre de doença (definidos como se uma doença em particular foi diagnosticada ou não, juntamente com o tempo para o evento ou perda a ser acompanhada) e também dados gerais de sobrevida, como lidar com as mortes que ocorrem sem o evento de doença? …

10 regression  survival  epidemiology 

Para a distribuição gaussiana com média e variância desconhecidas, as estatísticas suficientes na forma de família exponencial padrão são . I têm uma distribuição que tem T ( x ) = ( x , x 2 , . . . , X 2 N )T( x ) = ( x …

10 normal-distribution  sampling  exponential-family 

Eu gostaria de fazer uma análise de potência para uma única amostra de dados binomiais, com vs. , em que é a proporção de sucessos na população. Se , eu poderia usar a aproximação normal ao binômio ou -test, mas com , ambos falham. Eu adoraria saber se existe uma …

10 hypothesis-testing  sample-size  power-analysis  power 

É possível ter uma variável que atue como um modificador de efeito (medida) e um fator de confusão para um determinado par de associações de risco-resultado? Ainda estou um pouco inseguro da distinção. Examinei a notação gráfica para me ajudar a entender a diferença, mas as diferenças na notação são …

10 interaction  causality  confounding 

Eu tenho um GLMM do formulário: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), obtenho resultados diferentes dos que utilizo Anova(model, type="III")na embalagem do carro ou summary(model). Estes dois últimos dão as mesmas respostas. Usando um monte de dados fabricados, …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

A distribuição Soliton é uma distribuição de probabilidade discreta sobre um conjunto com a função de massa de probabilidade{1,…,N}{1,…,N}\{1,\dots, N\} p(1)=1N,p(k)=1k(k−1)for k∈{2,…,N}p(1)=1N,p(k)=1k(k−1)for k∈{2,…,N} p(1)=\frac{1}{N},\qquad p(k)=\frac{1}{k(k-1)}\quad\text{for }k\in\{2,\dots, N\} Eu gostaria de usá-lo como parte de uma implementação de um código LT , idealmente em Python, onde um gerador uniforme de números …

10 distributions  python 

Agrupei meu conjunto de dados de vários milhares de cadeias de Markov de primeira ordem em cerca de 10 clusters. Existe alguma maneira recomendada de como avaliar esses clusters e descobrir o que os itens nos clusters compartilham e como eles diferem de outros clusters? Para que eu possa fazer …

10 data-visualization  clustering  markov-process 

Muitas vezes, ouvi os mineradores de dados aqui usarem esse termo. Como estatístico que trabalhou em problemas de classificação, estou familiarizado com o termo "treinar um classificador" e presumo que "aprenda um modelo" significa a mesma coisa. Não me importo com o termo "treinar um classificador". Isso parece retratar a …

10 classification  data-mining  terminology  model 

Eu tenho uma pergunta sobre a comparação de modelos usando fatores Bayes. Em muitos casos, os estatísticos estão interessados ​​em usar uma abordagem bayesiana com anteriores impróprios (por exemplo, alguns anteriores de Jeffreys e anteriores de referência). Minha pergunta é: nos casos em que a distribuição posterior dos parâmetros do …

10 bayesian  model-selection  prior