Estatísticas e Big Data

http://cran.r-project.org/web/packages/quadprog/quadprog.pdf O pacote R quadprogparece ser capaz de resolver o problema de programação quadrática somente quando a matriz é definida positivamente.DDD No entanto, há um caso em que a matriz não é positiva definida. tal comoDDD min(x2+y2−6xy)subject tox+y3x+yx,y≤≤≥1,1.5,0.min(x2+y2−6xy)subject tox+y≤1,3x+y≤1.5,x,y≥0.\begin{eqnarray} \min(x^2 + y^2 - 6xy) \\ \text{subject to}\quad\quad x + y …

8 r  optimization 

Eu preciso de um nível de graduação, livro didático matematicamente rigoroso sobre análise multivariada e inferência para me aprimorar. Estive lendo os Elementos do aprendizado estatístico e resolvendo os problemas internos, mas preciso de um livro com outros enfoques. Tópicos como distribuições famosas (Wishart, Wilks lambda, etc.), teste de hipóteses, …

8 mathematical-statistics  multivariate-analysis  references 

Tenho algumas perguntas básicas sobre PCA (análise de componentes principais) e LDA (análise discriminante linear): No PCA, existe uma maneira de calcular a proporção de variação explicada. Também é possível para o LDA? Se sim, como? A saída “Proporção de rastreio” da ldafunção (na biblioteca R MASS) é equivalente à …

8 r  variance  pca  discriminant-analysis 

Por que hierárquico? : Tentei pesquisar esse problema e, pelo que entendi, esse é um problema "hierárquico", porque você está fazendo observações sobre observações de uma população, em vez de fazer observações diretas dessa população. Referência: http://www.econ.umn.edu/~bajari/iosp07/rossi1.pdf Por que bayesiano? : Também o marquei como bayesiano porque uma solução assintótica …

8 bayesian  mcmc  jags  hierarchical-bayesian  pymc 

Eu estava seguindo este artigo relacionado à krigagem comum Agora minha matriz de covariância se parece com isso, para 4 variáveis 1 0.740818220681718 0.548811636094027 0.406569659740599 0.740818220681718 1 0.740818220681718 0.548811636094027 0.548811636094027 0.740818220681718 1 0.740818220681718 0.406569659740599 0.548811636094027 0.740818220681718 1 Bem, a relação entre semvariograma e variograma é dada por γ( H ) …

8 covariance  autocorrelation  variogram 

Eu tenho essa confusão relacionada à distribuição preditiva do processo gaussiano. Eu estava lendo este artigo Não entendi como a integração deu esse resultado. O que é P (u * | x ​​*, u). Também como é que a covariância da distribuição posterior éσ2( σ2Eu+ K)- 1Kσ2(σ2Eu+K)-1K\sigma^2(\sigma^2I+K)^{-1}K

8 regression  normal-distribution  gaussian-process 

Um processo ARMA (p, q) é fracamente estacionário, se a raiz de sua parte AR não estiver no círculo unitário. Portanto, sua fraca estacionariedade não depende de sua parte da MA. Mas o que as posições das raízes de sua parte MA significam? Nos testes de raiz unitária do ARIMA, …

8 time-series  unit-root  moving-average 

Eu tenho um conjunto de observações, independente do tempo. Gostaria de saber se devo executar algum teste de autocorrelação? Parece-me que não faz sentido, uma vez que não há componente de tempo nos meus dados. No entanto, na verdade, tentei o teste LM de correlação serial e indica forte autocorrelação …

8 multiple-regression  least-squares  autocorrelation  residuals  cross-section 

Quero calcular os erros padrão de uma distribuição hiperbólica ajustada. Na minha notação, a densidade é dada por H(l;α,β,μ,δ)=α2−β2−−−−−−√2αδK1(δα2−β2−−−−−−√)exp(−αδ2+(l−μ)2−−−−−−−−−−√+β(l−μ))H(l;α,β,μ,δ)=α2−β22αδK1(δα2−β2)exp(−αδ2+(l−μ)2+β(l−μ))\begin{align*} H(l;\alpha,\beta,\mu,\delta)&=\frac{\sqrt{\alpha^2-\beta^2}}{2\alpha \delta K_1 (\delta\sqrt{\alpha^2-\beta^2})} exp\left(-\alpha\sqrt{\delta^2+(l-\mu)^2}+\beta(l-\mu)\right) \end{align*} Estou usando o pacote HyperbolicDistr em R. Estimo os parâmetros através do seguinte comando: hyperbFit(mydata,hessian=TRUE) Isso me dá uma parametrização errada. Eu mudo para a …

8 distributions  standard-error  fitting  delta-method 

No MCMC, como é escolhido o tempo de gravação? Em outras palavras, quanto tempo você precisa esperar antes de pensar que a cadeia de Markov atingiu sua distribuição limitadora? Obrigado!

8 mcmc 

Meu design é o seguinte. yyy é a resposta de Bernoulli x1x1x_1 é uma variável contínua x2x2x_2 é uma variável categórica (fator) com dois níveis O experimento é completamente dentro dos sujeitos. Ou seja, cada sujeito recebe cada combinação de e .x 2x1x1x_1x2x2x_2 Esta é uma configuração de regressão logística …

8 r  repeated-measures  glmm  lme4-nlme 

Eu tenho os resultados de uma metanálise de 10 estudos que relatam uma razão de chances combinada de efeitos aleatórios (calculada usando o método de Woolf) e um intervalo de confiança de 95% de um evento acontecendo em um grupo em relação a outro: O R = 7,1 ( 95 …

8 confidence-interval  standard-deviation  lognormal 

Eu já vi alguns artigos de pesquisa que afirmam que as redes neurais clássicas geralmente carecem de capacidade de generalização satisfatória, o que geralmente resulta em previsões imprecisas, e as RNAs regularizadas bayesianas (BRANNs) são mais robustas que as redes de retropropagação padrão e podem reduzir ou eliminar o necessidade …

8 bayesian  neural-networks 

Estou tentando estimar um modelo de escolha ocupacional com três opções. Existem alternativas ao uso da regressão logística multinomial ao lidar com esses resultados categóricos não ordenados? Ao lidar com variáveis ​​dependentes binárias, parece haver várias opções, como o modelo LPM, bem como o modelo probit e logit binário. Ao …

8 regression  logit  probit  link-function  multinomial-logit 

Eu tenho um conjunto de dados meteorológicos diários, que surpreendentemente tem um efeito sazonal muito forte. Adaptei um modelo ARIMA a esse conjunto de dados usando a função auto.arima do pacote de previsão. Para minha surpresa, a função não aplica operações sazonais - diferencial sazonal, componentes sazonais ar ou ma. …

8 r  time-series  forecasting  arima  arma