Estatísticas e Big Data

Estou acostumado a ver o teste de Ljung-Box usado com bastante frequência para testar a autocorrelação em dados brutos ou em resíduos de modelo. Eu tinha quase esquecido que existe outro teste para autocorrelação, a saber, o teste de Breusch-Godfrey. Pergunta: quais são as principais diferenças e semelhanças dos testes …

35 time-series  hypothesis-testing  autocorrelation 

A summary.rqfunção da vinheta quantreg fornece diversas opções para estimativas de erro padrão dos coeficientes de regressão quantílica. Quais são os cenários especiais em que cada um deles se torna ideal / desejável? "rank", que produz intervalos de confiança para os parâmetros estimados, invertendo um teste de rank como descrito …

35 r  standard-error  quantile-regression  estimators 

O paradoxo de Simpson é um quebra-cabeça clássico discutido em cursos introdutórios de estatística em todo o mundo. No entanto, meu curso se contentou em simplesmente observar que existia um problema e não fornecia uma solução. Eu gostaria de saber como resolver o paradoxo. Ou seja, quando confrontado com o …

35 simpsons-paradox 

Eu recebi um script R de alguém para executar um modelo de floresta aleatório. Modifiquei e executei com alguns dados de funcionários. Estamos tentando prever separações voluntárias. Aqui estão algumas informações adicionais: este é um modelo de classificação em que 0 = funcionário permaneceu, 1 = funcionário desligado, atualmente estamos …

35 r  classification  error  random-forest 

Estive estudando a simulação de Monte Carlo recentemente e a tenho usado para aproximar constantes como (círculo dentro de um retângulo, área proporcional).ππ\pi No entanto, não consigo pensar em um método correspondente para aproximar o valor de eee [número de Euler] usando a integração de Monte Carlo. Você tem alguma …

35 simulation  monte-carlo  algorithms  random-generation  numerical-integration 

I recentemente realizado que um modelo-misturado com apenas sujeito como um factor aleatório e os outros factores, como factores fixos é equivalente a uma ANOVA quando definindo a estrutura de correlação do modelo misto de simetria composto. Portanto, eu gostaria de saber o que significa simetria composta no contexto de …

35 correlation  anova  mixed-model  lme4-nlme 

Digamos que tenho densidade normal multivariada . Eu quero obter o segundo derivado (parcial) wrt . Não sei como obter derivada de uma matriz.N( μ , Σ )N(μ,Σ)N(\mu, \Sigma)μμ\mu O Wiki diz que pegue o elemento derivado por elemento dentro da matriz. Estou trabalhando com a aproximação de Laplace O …

35 self-study  normal-distribution  matrix 

Eu entendo o teste de hipótese bicaudal. Você tem (vs. ). O valor é a probabilidade de que gere dados pelo menos tão extremos quanto o que foi observado.H0 0: θ = θ0 0H0 0:θ=θ0 0H_0 : \theta = \theta_0H1 1= ¬ H0 0: θ ≠ θ0 0H1 1=¬H0 0:θ≠θ0 …

35 hypothesis-testing 

Acabei de descobrir a commentfunção em R. Exemplo: x <- matrix(1:12, 3,4) comment(x) <- c("This is my very important data from experiment #0234", "Jun 5, 1998") x comment(x) Esta é a primeira vez que deparei com essa função e fiquei imaginando quais são os usos comuns / úteis dela. Como …

35 r 

Além de literalmente testar cada combinação possível de variáveis ​​em um modelo ( x1:x2ou x1*x2 ... xn-1 * xn). Como você identifica se uma interação DEVE ou PODE existir entre suas variáveis ​​independentes (espero)? Quais são as melhores práticas na tentativa de identificar interações? Existe uma técnica gráfica que você …

35 regression  modeling  interaction 

Atualmente, estou trabalhando para construir um modelo usando uma regressão linear múltipla. Depois de mexer no meu modelo, não tenho certeza de como determinar melhor quais variáveis ​​manter e quais remover. Meu modelo começou com 10 preditores para o DV. Ao usar todos os 10 preditores, quatro foram considerados significativos. …

35 regression  multiple-regression  feature-selection  modeling  model-selection 

Quais blogs de pesquisa estatística você recomendaria e por quê?

35 references 

Estou criando uma rede neural convolucional (CNN), onde tenho uma camada convolucional seguida por uma camada de pool e quero aplicar a desistência para reduzir o sobreajuste. Tenho a sensação de que a camada de abandono deve ser aplicada após a camada de pool, mas na verdade não tenho nada …

35 deep-learning  conv-neural-network  dropout 

Atualmente, esta mensagem no artigo de Reuter de 25.02.2019 está em todas as notícias: Evidências do aquecimento global causado pelo homem atingem o 'padrão ouro' [Os cientistas] disseram que a confiança de que as atividades humanas estavam aumentando o calor na superfície da Terra havia atingido um nível de “cinco …

35 p-value  intuition  application  communication  climate 

Quadro geral: Estou tentando entender como o aumento do tamanho da amostra aumenta o poder de um experimento. Os slides do meu professor explicam isso com uma imagem de 2 distribuições normais, uma para a hipótese nula e outra para a hipótese alternativa e um limiar de decisão c entre …

35 variance  sampling  power