Estatísticas e Big Data

Meu professor de econometria usou o termo "identificado" na aula. Estamos considerando processos de geração de dados no formato que é uma variável aleatória e é um termo de erro aleatório. Nossas linhas de regressão assumem a forma deY=β0 0+β1 1X+ UY=β0+β1X+UY = \beta_0 + \beta_1 X + UXXXvocêUUY=β0 0^+β1 …

7 regression  econometrics  model  identifiability 

Estou tentando conciliar duas declarações aparentemente opostas sobre robustez e não normalidade da estatística do teste de correlação de Pearson (onde nulo significa "sem correlação"). Esta resposta do CV diz: Muito não robusto. Este manual do biostat diz: [...] numerosos estudos de simulação mostraram que a regressão e correlação linear …

7 hypothesis-testing  correlation  p-value  robust 

Afinal, calculamos o VIF por . Um VIF de corresponde a um de . Para mim, as informações fornecidas por se tornam mais obscuras quando aplico a fórmula VIF. Por que não posso simplesmente usar para detectar multicolinearidade?1/(1−R2j)1/(1−Rj2)1/(1-R_j^2)555R2JRJ2R_J^20.80.80.8R2jRj2R_j^2R2jRj2R_j^2

7 variance  multicollinearity  vif 

Suponha que eu tenha uma série temporal xtxt x_t que eu quero ajustar usando um modelo ARIMA (1,1,0) do formulário: Δxt= α Δxt - 1+WtΔxt=αΔxt−1+wt \Delta x_t = \alpha \Delta x_{t-1} + w_t Isso pode ser reescrito como: xt-xt - 1= α (xt - 1-xt - 2) +Wtxt−xt−1=α(xt−1−xt−2)+wt x_t - …

7 r  time-series  arima 

Eu sei o que é variância. Mas o que é preconceito? Eu só tenho problemas para entender isso o que está escrito!

7 estimation  variance  bias 

Estou pensando em maneiras de calcular elipses de dados e confiança em torno de uma mediana bivariada. Por exemplo, eu posso calcular facilmente uma elipse de dados ou uma elipse de confiança para a média bivariada dos seguintes dados (aqui apenas mostrando uma elipse de dados) library("car") set.seed(1) df <- …

7 r  confidence-interval  median  bivariate  ellipse 

Segundo meu entendimento, a distância de Cook mede a influência de cada observação excluindo pontos ao ajustar um modelo. Então, eu suponho que poderia ser uma abordagem razoável para detecção de outlier? Minhas perguntas, suponha que os dados sejam categorizados em grupos, é possível usar a distância de Cook para …

7 mixed-model  outliers  group-differences  cooks-distance 

Esta questão resulta da discussão que se segue a uma pergunta anterior: Qual é a conexão entre mínimos quadrados parciais, regressão de classificação reduzida e regressão de componentes principais? Para a análise de componentes principais, um modelo probabilístico comumente usado é x=λ−−√wz+ϵ∈Rp,x=λwz+ϵ∈Rp,\mathbf x = \sqrt{\lambda} \mathbf{w} z + \boldsymbol \epsilon …

7 pca  latent-variable  partial-least-squares  canonical-correlation  reduced-rank-regression 

Para fazer um gráfico de calibração para as probabilidades de sobrevivência estimadas a partir de um modelo de Cox, pode-se dividir o risco estimado em grupos, calcular o risco médio dentro de um grupo e depois compará-lo com a estimativa de Kaplan-Meier. Quais são as abordagens alternativas que não exigem …

7 survival  regression-strategies  calibration 

Estou tentando executar um modelo de sobrevivência usando a abordagem Weibull, mas o problema é que tenho covariáveis ​​que variam no tempo. Estou usando o pacote de sobrevivência em R. Minha ligação é: output <- survreg(Surv(start, stop, fail) ~ gdppc + [...] + cluster(name), data = mydata, dist="weibull") que gera …

7 r  survival  cox-model  weibull 

Suponha que eu tenha um site com algum tráfego horário básico. Também executo publicidade na TV intermitentemente, o que aumenta meu tráfego na web. Quero determinar quanto efeito minha publicidade na TV está causando em termos de aumento do tráfego da web. Se eu ajustar um modelo ARMAX com impressões …

7 r  time-series  forecasting  arima  armax 

Eu tenho um conjunto de dados com pequeno número de amostras e grande número de variáveis. Fiz o teste de hipóteses (teste T) em cada uma das variáveis ​​e obtive vários valores de p. No entanto, as variáveis ​​estão correlacionadas entre si e a correção de FDR (procedimento de Benjamini-Hochberg) …

7 false-discovery-rate 

Ao falar sobre histogramas, por que nos referimos ao eixo x como "bin"?

6 terminology  histogram 

Estou tentando implementar o documento Image Style Transfer usando redes neurais convolucionais . Na seção 2 - Representações de imagens profundas, os autores mencionam a seguinte técnica de normalização de peso: Normalizamos a rede dimensionando os pesos de forma que a ativação média de cada filtro convolucional sobre imagens e …

6 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  normalization 

Considere um processo estocástico seguindo o modelo que .{Xt,t=1,2,…}{Xt,t=1,2,…}\{X_t, t = 1, 2, \ldots\}Xt=αXt−1+et,Xt=αXt−1+et,X_t = \alpha X_{t-1} + e_t,et∼fet∼fe_t \thicksim f Posso dizer que a distribuição do ponto inicial, , é a mesma que ?X1X1X_1fff Posso dizer que a densidade marginal estacionária, se existir, de é igual a ?{Xt}{Xt}\{X_t\}X2(=DαX1+e2)X2(=DαX1+e2)X_2 (\stackrel{D}{=}\alpha …

6 pdf  markov-process  stationarity  autoregressive  marginal