Estatísticas e Big Data

Se são binomiais negativos, então qual é a distribuição de ( x 1 , x 2 , … , x n ) dadax1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx_1, x_2, \ldots, x_n(x1,x2,…,xn)(x1,x2,…,xn)(x_1, x_2, \ldots, x_n) x1+x2+…+xn=Nx1+x2+…+xn=Nx_1 + x_2 + \ldots + x_n = N\quad? é fixo.NNN Se são Poisson, então, condicional ao total, ( x 1 …

9 poisson-distribution  multinomial  negative-binomial  conditioning 

Eu sou iniciante em R. Você poderia explicar como usar ses no pacote de previsão de previsão R ? Eu gostaria de escolher o número de períodos iniciais e a constante de suavização. d <- c(3,4,41,10,9,86,56,20,18,36,24,59,82,51,31,29,13,7,26,19,20,103,141,145,24,99,40,51,72,58,94,78,11,15,17,53,44,34,12,15,32,14,15,26,75,110,56,43,19,17,33,26,40,42,18,24,69,18,18,25,86,106,104,35,43,12,4,20,16,8) Tenho 70 períodos, gostaria de usar 40 períodos para o inicial e 30 para …

9 r  time-series  forecasting 

Recentemente, deparei com uma menção a "inicialização dupla / tripla" ou "inicialização iterativa". Pelo que entendi, cada amostra de inicialização é iniciada novamente. Qual é o ponto? Como isso é usado?

9 bootstrap 

Eu tenho um conjunto de dados de variáveis ​​discretas (ordinais, merísticas e nominais) que descrevem caracteres morfológicos das asas em várias espécies de insetos intimamente relacionadas. O que pretendo fazer é realizar algum tipo de análise que me dê uma representação visual da semelhança das diferentes espécies com base nas …

9 pca  discrete-data  correspondence-analysis  mixed-type-data 

Eu tenho um problema de regressão em que os resultados não são estritamente 0, 1, mas sim na faixa de todos os números reais 0-1 incluído .Y=[0,0.12,0.31,...,1]Y=[0,0.12,0.31,...,1]Y = [ 0, 0.12, 0.31, ..., 1 ] Esse problema já foi discutido neste tópico , embora minha pergunta seja um pouco diferente. …

9 regression  logistic 

Considere o problema de filtragem colaborativa. Temos matriz de tamanho #users * #items. se o usuário gostar do item j, se o usuário não item j ese não houver dados sobre o par (i, j). Queremos prever para futuros pares de itens e usuários.MMMMi , j= 1MEu,j=1 1M_{i,j} = 1Mi …

9 machine-learning  recommender-system  matrix-decomposition 

Configurações Muitos algoritmos operam em uma única relação ou tabela, enquanto muitos bancos de dados do mundo real armazenam informações em várias tabelas (Domingos, 2003). Pergunta Quais tipos de algoritmos aprendem bem em várias tabelas (relacionais). Em particular, estou interessado nos algoritmos aplicáveis ​​às tarefas de regressão e classificação (não …

9 regression  machine-learning  classification  dataset 

Configuração básica: modelo de regressão: que C é o vetor de variáveis ​​de controle.y= constante + β1 1x1 1+ β2x2+ β3x3+ β4x4+ α C+ ϵy=constant+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+αC+ϵy = \text{constant} +\beta_1x_1+\beta_2x_2+\beta_3x_3+\beta_4x_4+\alpha C+\epsilon Estou interessado em e espero que e sejam negativos. No entanto, existe um problema de multicolinearidade no modelo, o coeficiente de …

9 regression  multicollinearity 

Eu tenho uma pergunta sobre a interpretação dos coeficientes de uma interação entre variável contínua e variável categórica. aqui está o meu modelo: model_glm3=glm(cog~lg_hag+race+pdg+sex+as.factor(educa)+(lg_hag:as.factor(educa)), data=base_708) Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 21.4836 2.0698 10.380 < 2e-16 *** lg_hag 8.5691 3.7688 2.274 0.02334 * raceblack -8.4715 1.7482 -4.846 1.61e-06 …

9 categorical-data  generalized-linear-model  interaction  interpretation 

Estou tentando ajustar um modelo linear em alguns dados com apenas um preditor (digamos (x, y)). Os dados são tais que, para valores pequenos de x, os valores de y ajustam-se firmemente a uma linha reta; no entanto, à medida que os valores de x aumentam, os valores de y …

9 r  regression  variance  data-transformation 

Estou trabalhando com um grande conjunto de dados do acelerômetro coletados com vários sensores usados ​​por muitos assuntos. Infelizmente, ninguém aqui parece conhecer as especificações técnicas dos dispositivos e acho que nunca foram recalibrados. Não tenho muitas informações sobre os dispositivos. Estou trabalhando na tese de mestrado, os acelerômetros foram …

9 normalization  signal-processing 

No artigo original do pLSA, o autor, Thomas Hoffman, traça um paralelo entre as estruturas de dados do pLSA e do LSA que eu gostaria de discutir com você. Fundo: Inspirando-se na Recuperação de Informação, suponha que tenhamos uma coleção de documentos e um vocabulário de termosNNND={d1,d2,....,dN}D={d1,d2,....,dN}D = \lbrace d_1, …

9 machine-learning  conditional-probability  svd  information-retrieval  lsa 

Para a tarefa de modelagem de rotatividade, eu estava considerando: Computar k clusters para os dados Crie k modelos para cada cluster individualmente. A justificativa para isso é que não há nada a provar, que a população de assinantes é homogênea; portanto, é razoável supor que o processo de geração …

9 machine-learning  clustering  data-mining  predictive-models 

Quero fazer a análise de componentes principais (análise fatorial) no SPSS com base em 22 variáveis. No entanto, algumas das minhas variáveis ​​são muito assimétricas (a assimetria calculada no SPSS varia de 2 a 80!). Então, aqui estão as minhas questões: Devo manter as variáveis ​​assimétricas assim ou posso transformar …

9 pca  factor-analysis  dimensionality-reduction  skewness 

Estou muito interessado no método eigenmaps da Lapônia. Atualmente, estou usando-o para reduzir as dimensões dos meus conjuntos de dados médicos. No entanto, encontrei um problema usando o método Por exemplo, tenho alguns dados (sinais espectrais), posso usar o PCA (ou ICA) para obter alguns PCs e ICs. O problema …

9 pca  ica