_id
stringlengths
1
6
text
stringlengths
0
7.5k
title
stringlengths
0
167
82601
من یک زیست شناس هستم و به دنبال راهنمایی در مورد اینکه از کدام آزمون آماری هنگام مقایسه واریانس داده ها استفاده کنم. من دو توزیع نظری را با داده های تجربی مقایسه می کنم. داده های موجود در توزیع ها ممکن است به طور معمول توزیع نشده باشند و ممکن است تعداد نقاط داده ای برابر وجود نداشته باشد. نمونه ای از داده های من در زیر...
هنگام مقایسه واریانس برای داده هایی که لزوماً به طور معمول توزیع نمی شوند، از کدام آزمون استفاده شود
65789
من سعی می کنم کلیک ها را در کمپین های گوگل ادوردز مدل کنم. این تابعی از نمایش‌ها، احتمال یک کلیک (CTR) روی آن نمایش، هزینه هر کلیک (CPC) و بودجه تبلیغ‌کننده است. اساساً $$\text{کلیک} = \text{impressions} \times \text{CTR}$$ تابع $$\text{impressions} \times \text{CPC} \times \text{CTR} \leq \ text{Budget}$$ **این محدودی...
چگونه با استفاده از مدل سازی بیزی با محدودیت ها، احتمال یک کلیک وب را مدل کنیم؟
17216
امیدوارم کسی بتواند در این مورد کمک کند - شاید یک سوال پیش پا افتاده در مورد تفسیر فرمول زیر. این میانگین طول عمر باقیمانده (محدود به پنجره داده) در مورد زمان گسسته است. ### میانگین عمر باقیمانده محدود شده > زمان باقیمانده تا رویداد یا کران بالا - هر کدام که اول باشد $$\mu_{[\gamma]}(t|\mathbf{x})=E\left(\min(T, t+ \گا...
میانگین عمر باقیمانده محدود: تجزیه و تحلیل بقا: گسسته
94354
من همان مدل SEM را در _sem_ و _lavaan_ اجرا کردم. من همان پارامترها و - به طور کلی - مقادیر تست بسیار نزدیک را دریافت کردم، به استثنای AIC و BIC که بین دو بسته بسیار متفاوت بودند. AIC و BIC حاصل از _sem_ به شرح زیر است: AIC = 2913.849 BIC = -1777.617 AIC و BIC حاصل از _lavaan_ است: Akaike (AIC) 37780.878 Bayesian (BIC)...
تفاوت در مقادیر AIC و BIC بین بسته‌های sem و lavaan در R
65036
با توجه به یک مسیر نمونه از فرآیندی که قرار است ثابت باشد، دیدم که تابع خود همبستگی نمونه مسیر نمونه برای تخمین تابع خودهمبستگی فرآیند استفاده می‌شود. اما این مستلزم آن است که فرآیند ثابت ارگودیک باشد. بنابراین * آیا ارگودیسیته در مسیر نمونه قبل از تخمین تابع همبستگی بررسی می شود؟ اگر بله، ارگودیسیته چگونه بررسی می شود...
آیا در تخمین تابع خودهمبستگی باید ارگودیسیته بررسی شود؟
65781
من سعی می کنم برخی از داده های مجموعه ای از بررسی های پرندگان را تجزیه و تحلیل کنم. متغیر پاسخ من فراوانی پرنده است، که تعداد پرندگان شمارش شده در یک دوره پنج دقیقه ای است. این شمارش های پنج دقیقه ای در 200 سایت انجام شد. شمارش در هر سایت سه بار تکرار شد، اگرچه حدود 20 سایت وجود دارد که تنها دو شمارش کامل شده است. من م...
به چند مشاهده در هر سطح از یک عامل تصادفی نیاز دارید تا با یک اثر تصادفی مطابقت داشته باشید؟
63787
دریافتم که اغلب در ادبیات، از مقادیر احتمال اغلب برای مقایسه روش‌های تخمین مختلف برای یک مدل استفاده می‌شود. و من این تصور را پیدا کردم که تنها راهی است که از مقادیر احتمال استفاده می شود. با این حال، نمی دانم چه چیز دیگری می توانیم در مورد تابع احتمال بگوییم. به عنوان مثال، آیا می توانیم دو تابع درستنمایی مدل کاملاً م...
در مورد تابع درستنمایی علاوه بر استفاده از آن در تخمین حداکثر درستنمایی چه می توانیم بگوییم؟
90842
زمانی که گروه کنترل وزن بیشتری نسبت به گروه آزمایشی افزایش می‌دهد، اندازه تأثیر من باید مثبت یا منفی باشد (وقتی فرض می‌شود که گروه آزمایش وزن بیشتری از دست می‌دهد، یعنی تفاوت بین گروه‌ها به دلیل افزایش وزن بیشتر در گروه کنترل است تا وزن. ضرر در گروه آزمایش)؟
جهت اندازه اثر
82602
من بردار مختصات نقاط شبکه $(x,y)$ و مقادیر احتمال مشترک، $z$ را دارم. آیا می توانید راهی برای حاشیه سازی برای توزیع مشترک زیر توصیه کنید؟ (در مشکل من، من از نقاط شبکه به طور تصادفی از توزیع مشترک نمونه برداری کرده ام. البته، اگر نقاط روی خطوط مستقیم ردیف شده باشند، این کار چندان دشوار نیست). ![شبکه های نامنظم](http://i...
حاشیه‌سازی از شبکه‌های با فاصله تصادفی توزیع مشترک
43585
فرض کنید داده‌های ترتیبی داریم که می‌توانند مقادیر زیر را در نظر بگیرند: $0$، $1$، $2$، $3$ و $4$. همچنین فرض کنید که نقاط داده زیادی وجود دارد که در دسته $1 قرار می گیرند. آیا می توانیم از رگرسیون پواسون باد شده صفر برای مدل سازی استفاده کنیم؟
داده های ترتیبی و رگرسیون پواسون تورم صفر
80601
در روش‌های خوشه‌بندی مانند K-means، فاصله اقلیدسی معیاری است که باید استفاده شود. در نتیجه، ما فقط مقادیر میانگین را در هر خوشه محاسبه می کنیم. و سپس تنظیمات بر روی عناصر بر اساس فاصله آنها تا هر مقدار متوسط ​​انجام می شود. من تعجب کردم که چرا تابع گاوسی به عنوان متریک استفاده نمی شود؟ به جای استفاده از «xi -mean(X)»، ...
چرا در روش خوشه بندی (K-means) فقط از مقدار میانگین استفاده می شود؟
90841
من از «موش» در «R» استفاده می‌کنم، یک الگوریتم معادلات زنجیره‌ای (رگرسیون متوالی)، برای منتسب کردن یک سری از متغیرهای چندتومی (مثلاً مقیاس‌های 1 تا 5 یا 1 تا 3). در نهایت، علاقه من به تخمین آمار مربوط به نسبت ساده دسته ها در این متغیرها است (مثلاً 1 و 2 در مقابل سایر متغیرها). دو گزینه برای انجام این رمزگذاری مجدد وجود...
انتساب با موش: متغیرها را قبل یا بعد از انتساب مجدد کدگذاری کنید؟
11788
من مجموعه بسیار کوچکی از داده‌های خلاصه را از ادبیات جمع‌آوری کرده‌ام و می‌خواهم واریانس بین جنبه‌های داده‌های مبتنی بر ادبیات و برخی از داده‌های خودم را مقایسه کنم. داده های خلاصه شامل میانگین، انحراف معیار و حجم نمونه است. در آزمون‌های قبلی، واریانس‌های یک متغیر وابسته پیوسته را در بین 2 کلاس سنی و 2 سال مقایسه کردم....
چگونه می توان واریانس آمار خلاصه منتشر شده را با داده های خود مقایسه کرد؟
17366
من سعی می‌کنم با داده‌های گسسته به تشخیص الگوی دست پیدا کنم. در حال حاضر کارم را از طریق آثار کلاسیک دودا و هارت شروع کردم. آیا چیزی وجود دارد که بتوانید به خصوص برای استفاده کاربردی، ترجیحاً با R توصیه کنید. آیا حتی یک کتاب useR Springer که من هنوز پیدا نکرده ام یا آموزش خوب دیگری وجود دارد؟ چیزی که به انتخاب الگوریتم...
تشخیص الگو با داده های گسسته (ترجیحا در R)
80602
چگونه می توانم روش های تعمیم یافته لحظه ها و نحوه استفاده از آن را برای یک غیر آمارگیر توضیح دهم؟ تا اینجای کار، چیزی است که برای تخمین شرایطی مانند میانگین ها و تغییرات بر اساس نمونه هایی که جمع آوری کرده ایم، استفاده می کنیم. چگونه قسمتی را که در آن بردار پارامتر را با کمینه کردن واریانس تخمین می زنید توضیح دهم
تبیین روش تعمیم لحظه ها به غیر آمارگیر
65785
داشتم این مقاله را می خواندم http://www.umiacs.umd.edu/~jags/pdfs/KSforNLP.pdf که در آن می گویند $trace(K \pi^{T} L \pi)$ یک تابع محدب $ است. \pi$ که $\pi$ یک ماتریس جایگشت است و K و L ماتریس های هسته هستند. من مطمئن نیستم که چگونه این تابع محدب است. هیچ توضیحی؟
سردرگمی مربوط به تحدب یک تابع
12789
من فکر می کردم که بارگذاری در تحلیل عاملی همبستگی بین متغیرهای مشاهده شده و عوامل پنهان است. با این حال، وقتی من تحلیل عاملی را در R با استفاده از بسته روان انجام می‌دهم، به نظر نمی‌رسد که اینطور باشد: library(psych) set.seed(1) X <- matrix(rnorm(200), ncol=10) fa1 <- fa(X, nfactors=3, rotate=none, scores=TRUE) cor(X, ...
تفاوت بین بارگذاری و همبستگی بین متغیرهای مشاهده شده و نمرات ذخیره شده عاملی در تحلیل عاملی
80604
با توجه به یک مجموعه داده با متغیر پیامد پیوسته $Y$ و دو IV اسمی $X_1$ و $X_2$ که به ترتیب دارای 4 سطح (A,B,C,D) و 3 (E,F,G) هستند، می‌توانیم تخصیص دهیم. سطح اول هر یک به عنوان سطح مرجع و ایجاد متغیرهای ساختگی یا نشانگر: $X_1: X_1B$ , $X_1C$ , $X_1D $X_2 $: X_2F$ , $X_2G$ یک رگرسیون خطی معمولی $Y$ روی این متغیرها را می...
کنتراست برای آزمایش تعامل قابل توجه - چرا اثر اصلی را شامل نمی شود؟
43588
**مشکل** اصلی این است: من نمی توانم تخمین پارامترهای مشابهی را با EViews و R بدست بیاورم. به دلایلی که خودم نمی دانم، باید پارامترها را برای داده های خاصی با استفاده از EViews تخمین بزنم. این کار با انتخاب گزینه NLS (کمترین مربعات غیرخطی) و با استفاده از فرمول زیر انجام می شود: «indep_var c dep_var ar(1)» EViews ادعا م...
تفاوت R و EViews در برآوردهای AR(1).
76977
من شرایطی دارم که در آن مکان‌های مختلف ژنوم (از نظر بیولوژیکی مستقل) را جستجو می‌کنم و برای هر سایت اندازه‌گیری می‌کنم. من تعدادی اندازه گیری دارم که روی ژنوم نزدیک به هم هستند و من آن را منطقه می نامم. سپس می‌خواهم اندازه‌گیری‌های یک منطقه را بین دو نمونه بیولوژیکی با استفاده از آزمون Mann Whitney U (تعداد کمی اندازه‌...
مستقل یا وابسته
80606
رگرسیون مدرس من: متغیرها: *lprice*، گزارش قیمت خانه *y81*، که ساختگی برای سال 1981 در برابر 1978 *ldist* است، گزارش فاصله از زباله سوز تا خانه ها ** اینها نظراتی است که استاد من به کمک به ارائه متن:** > * از سخنرانی می دانیم که در سال 1978 مردم درباره > نمی دانستند سایت زباله سوز > * در سال 1981 مردم در مورد سایت اطلاع...
سردرگمی در تفسیر ضرایب رگرسیون
80608
من دنباله ای از داده های باینری دارم که هر ردیف آن بیت های به ظاهر تصادفی دارد و با یک مقدار صحیح (_rank_) مرتبط است. زمانی که ما یک مبحث باینری داریم، همیشه می‌توانیم _rank_ مربوط به آن را محاسبه کنیم، اما نه داده _from_ مقدار رتبه آن را. به عنوان مثال، با طول 32 بیت و مرتب شده بر اساس رتبه آن: داده های رتبه 69538 100...
الگوها در داده های باینری با شاخص های رتبه بندی مرتب شده اند
12781
من در یافتن نحوه گروه بندی داده ها با استفاده از محدوده های بین چارکی محاسبه شده با نمودار جعبه و سبیل و همچنین نگاه کردن به لولاهای توکی مشکل دارم. من می دانم که IQR و لولاهای Tukey یک چیز نیستند و تفسیرهای مختلفی از لولاهای Tukey وجود دارد. اساسا، من یک محاسبه را با استفاده از SPSS انجام دادم و خروجی، چارک های وزنی و...
لولاهای توکی: گروه بندی داده ها
80607
من اخیراً در استفاده از «Curve_fit» «Python/scipy» برای انجام رگرسیون خطی مهارت پیدا کرده‌ام. با این حال، با چند جمله ای های مرتبه بالاتر، داده های من گاهی اوقات بیش از حد مناسب هستند. **چگونه می توانم منظم سازی را برای کاهش بیش از حد برازش اضافه کنم؟**
چگونه هنگام اجرای رگرسیون خطی، منحنی_فیت Python scipy را منظم کنم؟
43586
اساساً من دارم * چهار گروه (2 در 2) با نمونه به معنای $\overline{x_{1,A}}$, $\overline{x_{2,A}}$, $\overline{x_{1, B}}$ و $\overline{x_{2,B}}$، انحرافات استاندارد $s_{1،A}$، $s_{2،A}$، $s_{1،B}$ و $s_{2,B}$ با اندازه‌های نمونه $n_A$ و $n_B$ (یعنی $n_{1,A}=n_{2,A}$ و $n_{1,B}=n_{2,B} دلار). من تفاوت بین این دو میانگین ر...
چگونه می توان آزمایش کرد که آیا تفاوت تفاوت بین میانگین ها به طور قابل توجهی متفاوت است؟ (با مثال)
12783
در مقاله آکلی و هینتون الگوریتم یادگیری برای ماشین های بولتزمن، آنها می نویسند که > یک واحد پنهان مورد نیاز است، برای مثال، اگر محیط ایجاب کند که > حالت های سه واحد مرئی باید دارای برابری حتی یک نظم باشند که > نمی تواند تنها با تعاملات زوجی اعمال شود. آیا کسی می تواند توضیح دهد که چگونه یک واحد پنهان این محدودیت برابری...
چگونه واحدهای پنهان در ماشین بولتزمن این محدودیت برابری را اعمال می کنند؟
99574
چه زمانی روش نمونه گیری رد بر روش CDF معکوس برای نمونه برداری از متغیرهای تصادفی کوتاه شده ترجیح داده می شود؟ و چه زمانی روش CDF معکوس به روش نمونه گیری رد برای نمونه برداری از متغیرهای تصادفی کوتاه شده ترجیح داده می شود؟
بیزی: نمونه برداری از توزیع های کوتاه شده
16945
در اینجا، وزن شواهد (WOE) یک اصطلاح رایج در ادبیات علمی و سیاست‌گذاری منتشر شده است، که اغلب در زمینه ارزیابی ریسک دیده می‌شود، که توسط: $$w(e:h) = \log\frac تعریف می‌شود. {p(e|h)}{p(e|\overline{h})}$$ که $e$ مدرک است، $h$ فرضیه است. حالا می خواهم بدانم تفاوت اصلی با PMI (اطلاعات متقابل نقطه ای) چیست $$pmi(e,h)=\log\fr...
چرا مردم از اصطلاح وزن شواهد استفاده می کنند و چه تفاوتی با اطلاعات متقابل نقطه ای دارد؟
97712
پس از پرسیدن 16 سوال (بله یا خیر) از 75 نفر، جدولی از پاسخ های آنها با کد 00110011110101010 (0 = خیر و 1 = بله) دارم. اکنون می خواهم گروه هایی از افرادی را پیدا کنم که به همان روش پاسخ دهند (در حالت ایده آل برای یافتن همه گروه های ممکن با شبیه سازی از 16/16 تا 12/16). چگونه این کار را در SPSS انجام دهیم؟
یافتن گروه هایی از افراد مشابه
69000
ویرایش شده: من می‌خواهم یک مدل رگرسیون (رگرسیون وزن‌دار جغرافیایی در مقابل OLS) را بر اساس شبه R2 انتخاب کنم که مقادیر پیش‌بینی‌شده و واقعی را مقایسه می‌کند. من قصد دارم مقادیر پیش‌بینی‌شده را به مقادیر واقعی بازگردانم. مدل های من یک متغیر پاسخ ثبت شده دارند. سوالات من به شرح زیر است: 1) آیا لازم است قبل از محاسبه شبه ...
انتخاب مدل رگرسیون، تبدیل برگشتی یک پاسخ ثبت شده
17367
** شرطی کردن فرآیند نقطه ای مفهومی است که در این پست بررسی می شود. ** فرآیندهای نقطه علامت گذاری شده مورد توجه هستند. شکل **A** پدیده ای را نشان می دهد که برای مدل سازی مورد بررسی قرار گرفته است. ما مشخصه ای را تشخیص می دهیم که می تواند با یک نقطه به عنوان مرکز و یک زاویه مدل شود (شکل های **B** و **C**). بنابراین ما یک...
چگونه فرآیندهای نقطه مشخص شده را شرطی کنیم؟
16947
من نمی دانم چه تفاوت هایی بین آزمون t و ANOVA در رگرسیون خطی وجود دارد؟ 1. آیا آزمون t برای آزمایش اینکه آیا هر یک از شیب ها و وقفه ها میانگین صفر دارند یا خیر، در حالی که ANOVA برای آزمایش اینکه آیا همه شیب ها میانگین صفر دارند یا خیر؟ آیا این تنها تفاوت آنهاست؟ 2. در رگرسیون خطی ساده یعنی جایی که فقط یک متغیر پیش...
تفاوت بین آزمون t و ANOVA در رگرسیون خطی
12787
خیلی ساده، من مقداری توزیع احتمال p(x) دارم، چگونه می توانم اندازه گیری کنم که آیا یک چگالی تجربی (مجموعه ای از جرم های دلتا) تقریبی بهتر از دیگری است یا خیر. من می‌دانم که واگرایی KL یک معیار پذیرفته‌شده بین دو چگالی پیوسته است، اما نحوه اعمال آن در مجموعه‌ای از نمونه‌ها مشخص نیست.
چگونه می توانم تعیین کنم که یک مجموعه داده چقدر یک توزیع را تقریب می کند؟
52371
من یک مجموعه داده به شرح زیر دارم: ni-xi 76 48 38 19 20 14 26 29 39 45 38 36 32 34 26 21 23 12 24 18 14 61 35 21 32 20 84 306 301 23 19 24 16 16 19 0 0 0 6 8 3 5 9 5 0 34 17 13 0 1 11 13 22 من می خواهم این مجموعه داده را به عنوان توزیع دوجمله ای بتا مدل کنم: xi ~ دو جمله ای(p, ni) که در آن p ~ بتا( α، β). من از بسته VG...
تخمین توزیع دو جمله ای بتا
52372
من با Hidden Markov Models کار می کنم و مجموعه داده ای دارم که از عبارات مستقل تشکیل شده است، که در آن هر کلمه یک مشاهده است. از این رو، بهترین راه برای تنظیم پارامترهای من (از طریق الگوریتم Baum-Welch) در نظر گرفتن هر عبارت در هر زمان است و نه همه عبارات به هم پیوسته. می خواهم بدانم آیا الگوریتمی وجود دارد که آموزش را...
آموزش مدل های مارکوف پنهان برای مشاهدات ورودی چندگانه
52373
برای ساده نگه داشتن آن، من مجموعه ای از داده ها را دارم که در آنها یک نمونه کنترل و یک نمونه درمان شده دارم. داده ای که من به دست می آورم بله یا خیر (0 یا 1) برای یک رفتار خاص است. من 150 نقطه داده برای هر شرایط دارم (150 نقطه برای کنترل، 150 مورد درمان)، که در 3 مرحله آزمایشی به دست آمده است، که قصد دارم آنها را جمع آ...
کدام آزمون برای تجزیه و تحلیل پاسخ های بله-خیر برای شرایط کنترل در مقابل شرایط درمان شده
16946
من می‌خواهم یک توزیع گاوسی سابق (که دارای سه پارامتر است: $\mu$، $\sigma$، و $\nu$) در داده‌های زمان واکنش قرار دهم. ** حداقل چند نقطه داده برای تناسب منطقی با این توزیع مورد نیاز است؟** من می دانم که پاسخ به این سوال به عوامل زیادی بستگی دارد (به عنوان مثال، چقدر داده در واقع از توزیع نظری منحرف می شود) و اینکه بیشتر ...
چند نقطه داده متناسب با توزیع گاوسی سابق است؟
99579
داشتم آنلاین می خواندم، و متوجه شدم که اگر واریانس X افزایش یابد، مقدار R-squared افزایش می یابد، اگر واریانس باقیمانده افزایش یابد، مقدار R-squared کاهش می یابد، آیا کسی می تواند شهود پشت این دو عبارت را توضیح دهد. من به طور کلی در مورد تأثیر واریانس X یا باقیمانده ها بر قدرت توضیحی رگرسیون سردرگم هستم.
تغییرات در R-squared
21180
کدام توزیع‌ها تبدیل فوریه خودشان هستند، علاوه بر توزیع _عادی_و_توزیع آرکسین تعمیم‌یافته؟
تبدیل فوریه توزیع ها
99575
![Binned Residual Plot](http://i.stack.imgur.com/jgduc.png) نمودار باقیمانده binned من ظاهر بسیار عجیبی دارد، خطوط اطمینان 95% بسیار ناهموار هستند، با نقاط بین. من این درون فاصله اطمینان 95٪ را رنگ آمیزی کرده ام، زیرا در غیر این صورت تشخیص اینکه کدام نقاط داخل و کدام نقاط بیرون هستند، واقعا سخت است. این نمودار در R ساخ...
طرح باقیمانده مخروطی با ظاهر عجیب
99572
من یک مجموعه داده دارم که در آن سعی می کنم بر اساس مجموعه ای از نشانگرهای زیستی پیش بینی کنم که چه زمانی یک فرد به بیماری خاصی مبتلا می شود. من می توانم یک مدل مناسب مناسب پیدا کنم، اما دارای درجه بالایی از هتروسکداستیکی است. با این حال، این هتروسکداستیکی مورد انتظار است - منطقی است که با نزدیک شدن فرد به تشخیص، مدل با...
زمانی که انتظار می رود هتروسکداستیکی وجود داشته باشد چه باید کرد؟
90159
من به دنبال یک کتاب/دوره مقدماتی خوب در مورد ماشین‌های بردار پشتیبانی هستم. سابقه آماری من تقریبا وجود ندارد، بنابراین هر چه مقدماتی بیشتر باشد بهتر است.
مقدمه ای بر پشتیبانی از ماشین های برداری
12784
این بیشتر یک سوال کلی در مورد یادگیری ماشین به طور کلی است، اما من دو مجموعه داده ~75000 ردیف از بیماران و 100 ستون دارم (آن را آموزش و تست نامید) - هر ستون یا یک پیش بینی عددی است که با چند بار مطابقت دارد. آنها به یک پزشک خاص یا یک عامل مراجعه کرده اند (دو نمونه از آنها جنسیت و سن 10 ساله هستند). همچنین دو آرایه نتیج...
تطبیق آموزش و آزمایش مجموعه داده ها
17096
مسلماً در حال انجام تکالیف هستم، اما دو مشکل به گونه ای بیان شده است که من را گیج می کند. بخش (ب) می‌پرسد، احتمال اینکه فردی که برای بازنشستگی پس‌انداز کرده است، کمتر از 50000 دلار پس‌انداز کرده است، تعیین کنید. از فرکانس‌های نسبی استفاده کنید. بخش (ج) می‌پرسد: احتمال این که یک فرد به‌طور تصادفی انتخاب شده کمتر از 5000...
محاسبه فرکانس نسبی ساده، جمله بندی گیج کننده
92649
![regression](http://upload.wikimedia.org/math/8/d/e/8def8df3d62ea70cbf10a6e2b2b3127a.png) من سعی می کنم ببینم چرا اینطور است. من LHS را گرفتم و $X\hat{\beta}$ اضافه کردم و $X\hat{\beta}$ را کم کردم. از این طریق می‌توانم هر دو عبارت را در سمت راست دریافت کنم، اما در نهایت با یک عبارت متقابل $2(y-X\hat{\beta})^T(X\hat{\...
عبارت ضربدری در رگرسیون خطی چرا صفر است؟
7976
آیا می توانیم این کار را انجام دهیم؟ اگر بله، پس چه شرایطی باید رعایت شود؟ با تشکر
آیا می توانیم دو متغیره را از توزیع های حاشیه ای محاسبه کنیم؟
20854
من از اینجا خوانده‌ام و می‌دانم که چگونه می‌توان لاجیت تخمینی را از یک مدل رگرسیون لجستیک برازش محاسبه کرد، اما چگونه روی فاصله اطمینان کار کنیم؟ از آنجایی که شامل یک ماتریس واریانس-کوواریانس است و فکر می‌کنم بهتر است برنامه‌ای برای انجام محاسبات داشته باشیم، نه اینکه خودم آن را انجام دهم. با تشکر ### ویرایش 01 من یک ا...
محاسبه فاصله اطمینان برای لاجیت تخمینی در رگرسیون لجستیک در R
17091
چگونه ماتریس سه بعدی ایجاد کنیم؟ به عنوان مثال: A = ماتریس 4 * 5 (4 ردیف، 5 ستون) B = ماتریس 4 * 10 (4 ردیف، 10 ستون) چگونه این دو ماتریس را به یک ماتریس سه بعدی تبدیل کنیم؟
چگونه یک ماتریس سه بعدی در متلب ایجاد کنیم؟
52375
تفاوت بین احتمال H داده شده E همانطور که توسط قضیه بیز محاسبه می شود و مقدار پیش بینی مثبت E چیست؟
سوال قضیه بیز گنگ
17368
احتمالاً ترفند فیلم The Prestige را می دانید: **[MOVIE SPOILER]** یک شعبده باز یک ترفند جادویی چشمگیر پیدا کرده است: او به داخل دستگاه می رود، در را می بندد و سپس ناپدید می شود و دوباره در طرف دیگر اتاق ظاهر می شود. . اما دستگاه کامل نیست: به جای اینکه فقط او را از راه دور منتقل کند، او را کپی می کند. شعبده باز در جایی...
پارادوکس شعبده باز پرستیژ
17090
من سعی می کنم با اجرای مثال هایی بفهمم که تجزیه و تحلیل مولفه اصلی و تحلیل عاملی چگونه کار می کنند. اگرچه من در اینجا عمدتاً از Python و Numpy استفاده می‌کنم، اما این مختص پایتون نیست، زیرا می‌خواهم بدانم چگونه می‌توانم به طور کلی به نتیجه صحیح برسم. یک مثال در فصل 16 آمار به طور خلاصه وجود دارد، اما من نمی توانم بفهمم...
مثال PCA و FA - محاسبه اجتماعات
7973
تصور کنید مجموعه ای از چهار عنصر (A-D) با مقادیر عددی یک ویژگی اندازه گیری شده دارید (چند مشاهده برای هر عنصر): A: 26 25 29 21 B: 24 17 16 C: 32 34 29 19 25 27 28 D: 23 29 26 20 14 باید تشخیص دهم که آیا تفاوت های قابل توجهی در میانگین وجود دارد یا خیر سطوح بنابراین من یک ANOVA یک طرفه را برای تعیین اینکه آیا تفاوت‌ها پ...
ANOVA یک طرفه افزایشی
97714
تا جایی که من می دانم برای تست های رگرسیون خطی دو گزینه دارم. تست $F$ برای مدل (اگر واریانس بیشتری را توضیح می دهد تا واریانس خطا) و $t$-test (برای دیدن اینکه آیا شیب صفر نیست). با بیش از یک پیش‌بینی‌کننده، می‌توانم ببینم چرا هر دو آزمون وجود دارد. اما در مورد من، من فقط یک پیش بینی کننده دارم. به نظر من، تست $F$ و تست...
آزمون معناداری در رگرسیون خطی تنها با یک پیش بینی کننده
7975
من که تا کنون بیشتر با داده‌های مقطعی کار کرده‌ام و اخیراً در حال مرور، جستجو در میان مجموعه‌ای از ادبیات سری‌های زمانی مقدماتی بوده‌ام، نمی‌دانم که متغیرهای توضیحی چه نقشی در تحلیل سری‌های زمانی ایفا می‌کنند. من می‌خواهم به جای ترندزدایی، یک روند را توضیح دهم. بیشتر مطالبی که من به عنوان مقدمه می خوانم این فرض را بر ا...
از توضیحات در سری های زمانی چه باید کرد؟
7979
فرض کنید $X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x)$ و $Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y)$ من به $z = \min( \mu_x، \mu_y)$. آیا یک برآوردگر بی طرفانه برای $z$ وجود دارد؟ تخمین‌گر ساده $\min(\bar{x}, \bar{y})$ که در آن $\bar{x}$ و $\bar{y}$ میانگین‌های نمونه $X$ و $Y$ هستند، برای به عنوان مثال، مغرضانه است (هر چند سازگا...
برآوردگر بی طرفانه برای کوچکتر از دو متغیر تصادفی
81599
من داده های 10K از فرم `(Y ، X1 ، X2) را دارم که متغیرهای وابسته و` x1 ، x2` متغیرهای مستقل هستند. من یک مدل موجود M دارم ، که در آن `M (x1 ، x2) به PDF` y می دهد. بنابراین «M(x1,x2,y)» چگالی را در «y» می‌دهد حال، من می‌خواهم مدل را با ارائه چند تبدیل ساده آرگومان آن، مانند: «M2(x1، x2) = M(a*) بهبود دهم. x1 + b*x2 + e...
آیا می توانم از MLE در اینجا استفاده کنم و SE تقریبی چقدر است؟
99573
**زمینه** من یک مدل تولیدی برای یک فرآیند دارم که می تواند به صورت زیر توصیف شود: $$ y = t(x, w) + e $$ که در آن $x$ و $y$ مشاهدات مجموعه ای از متغیرهای تصادفی توسط یک تابع تبدیل غیرخطی $t$ مرتبط هستند، که توسط پارامترهای ناشناخته که با $w$ تخمین زده می شوند، پارامتر می شوند. $e$ عبارت خطای معمولی توزیع شده با میانگین ...
محاسبه واگرایی KL: پیش بینی های M برای توزیع های دلخواه
21183
فرض کنید من یک لیست از 100 پارچ MLB و 5 آمار برای هر یک از آنها دارم. به عنوان مثال، تفاوت بین یک ERA 3.5 و 3.1 ممکن است برای یک الگوریتم شباهت ساده به نظر زیاد نباشد، اما در بیسبال بسیار زیاد است. با توجه به اینکه بسیاری از آمار بازیکنانی که من به آنها نگاه می کنم دارای این واریانس اندک هستند، واریانس بسیار کمی مانند ...
روش خوبی برای مقایسه شباهت بین مجموعه داده ها با واریانس کم چیست؟
17098
اعتراف می کنم که من در آمار وحشتناک هستم. من می دانم که احتمال اینکه فردی که برای بازنشستگی پس انداز کرده باشد، کمتر از 50000 دلار پس انداز کرده است، طبق داده های نمونه من 16.4٪ است، اما تنها 69٪ از کارگران می گویند که برای بازنشستگی پس انداز کرده اند. بنابراین احتمال اینکه یک فرد تصادفی انتخاب شده از کل جمعیت کمتر از ...
من احتمال یک نتیجه را در یک نمونه می دانم، چگونه برای جامعه اعمال شود؟
77929
من اکنون دو عدد متوسط ​​دارم، مثلاً $a$ و $b$. $a=1.1$ با فاصله اطمینان 95% $\pm0.2$ و $b=1.0$ با فاصله اطمینان 95% $\pm0.1$. آیا منطقی است که اختلاف درصد آنها را با ارزش $b$ به عنوان $$\%\ diff=\frac{1.1-1.0}{1.0}=10\%$$ محاسبه کنیم، از درک من، به دلیل همپوشانی CI، ما واقعا نمی توانیم بگوییم که $b$ و $a$ متفاوت هستند....
چگونه می توان درصد اختلاف را با در نظر گرفتن 95٪ CI محاسبه کرد؟
50073
من در مورد تمرین زیر تردید دارم: با توجه به دنباله متغیرهای تصادفی مستقل برنولی (0,1/2) $x(n)$, $n\ge 1$، میانگین تابع و همبستگی خودکار (زمان تاخیر) را تعیین کنید. فرآیند: $z(n)=\sum_{m=1}^n y(m)،\quad n\ge1$ با $y(m)=2x(m) -1 $ برای مقادیر قابل توجه از زمان و تاخیر * * * سپس تابع میانگین را محاسبه کردم: $E[z(n)]= n-1 ...
خود همبستگی یک دنباله برنولی
35336
من روی یک مجموعه داده تصویربرداری تشدید مغناطیسی کار می کنم که شامل حدود 100 مشاهده (= موضوع) و 20000 پیش بینی کننده (= وکسل) است. من می خواهم طبقه بندی را در R با استفاده از روش هایی مانند ماشین های بردار پشتیبان یا جنگل های تصادفی انجام دهم. من معتقدم که تجزیه و تحلیل مجموعه‌های داده بزرگ نیاز به تنظیم خاصی دارد و می...
توصیه‌هایی برای طبقه‌بندی MRI در R مجموعه داده‌های بزرگ (100=n، p=20000)
7977
من نمی دانم چگونه می توان نقاط توزیع شده یکنواخت را در سطح کره واحد 3 بعدی ایجاد کرد؟ همچنین پس از ایجاد آن نقاط، بهترین راه برای تجسم و بررسی اینکه آیا واقعاً روی سطح یکنواخت هستند یا خیر، $x^2+y^2+z^2=1$ چیست؟
چگونه نقاط توزیع شده یکنواخت را روی سطح کره واحد 3 بعدی ایجاد کنیم؟
90151
من باید گاما مناسب برای داده ها را در پایتون 3.2 پیدا کنم. param = gamma.fit(samp) // samp لیستی از اعداد ممیز شناور است که من با خطا مواجه شدم: `TypeError: نمی تواند کاهش را با نوع انعطاف پذیر انجام دهد` هر گونه کمکی قابل قدردانی است.
خطای برازش داده ها توسط gamma.fit() در پایتون
17094
توضیح ساده با تمرکز بر سوالات زیر در حال بررسی است. قدردانی پیشاپیش برای کسانی است که **علمی** --*ساده** --**عملی** توضیح می دهند. با داشتن مساحت **A** که **N** تعداد نقاط را در بر می گیرد، چگالی را می توان به صورت زیر نوشت: $$D=N/A$$ **سوال 1:** تفاوت بین **تراکم* چیست؟ * و **شدت**؟ **سوال 2:** چگونه چگالی یک الگو...
چگالی و شدت الگوی نقطه چیست؟
95406
من چندین روز است که در این مشکل گیر کرده ام: در نمونه ای با اندازه $I$، هر عضو نمونه $i=1,\ldots,I$، با ویژگی $m(i)$ توصیف می شود. مقدار $B$ تابع معینی از $\mbox{avg}(m(i))$ است که می‌توان آن را با: $B=1/\mbox{avg}(m(i))$ تقریب زد. اکنون باید عبارت زیر را تحلیل کنم: ![](http://i.stack.imgur.com/ERwh3.png) اگر $m(i)$ یک...
واریانس نمونه متغیر برداری
90150
قبل از برازش یک مدل مختلط خطی، آیا می توان از هر نموداری برای نشان دادن یک برش/شیب تصادفی در مدل استفاده کرد؟ یعنی این نمودارها ممکن است الگوی متفاوتی را برای هر فرد در طول زمان نشان دهند. پس از برازش یک مدل مختلط خطی، چه تشخیصی را می توان انجام داد تا ببینیم آیا نیاز به اصلاح مدل است؟
چه نمودارهایی برای تشخیص مدل مختلط خطی باید استفاده شود؟
20584
از آنجایی که پاسخی برای بخش دوم این سوال نداشتم، می‌خواهم دوباره آن را بپرسم و اطلاعات بیشتری را که در این مدت جمع‌آوری کردم، ارائه کنم. **زمینه** ما در حال طراحی یک کارآزمایی کامل تصادفی در یک جنگل هستیم. نمودارها (واحدهای آزمایشی) تنوع طبیعی را در متغیرهای پاسخ نشان می دهند. از آنجایی که ما 3 تکرار را برای هر یک از 3...
شرایط اولیه واحدهای آزمایشی در طرح کاملا تصادفی
45603
من با مدل‌های ناپارامتریک، مانند فرآیند دیریکله سلسله مراتبی، فرآیندهای پیتمن-یور، و غیره نسبتاً تازه کار هستم، اما خوانده‌ام که روش‌های غیر پارامتری مبتنی بر داده‌ها هستند و می‌توانند قوی‌تر از ضد پارامتری خود باشند. قطعات من به دنبال شواهد و توضیحی هستم که چرا چنین است. شاید به طور خلاصه تر، مزایا و معایب مدل های ناپ...
موردی برای مدل های ناپارامتریک
46953
من در حال خواندن مقاله ای هستم که در آن تفاوت آماری بین دو گروه درمانی برای متغیر A (0.05=p) یافت شده است، اما برای متغیرهای B (0.06=p) و C (0.06=p) تفاوت آماری وجود دارد. A=B-C. آیا این امکان پذیر است و اگر چنین است چگونه؟ در این مقاله آمده است که تمام داده ها با استفاده از آزمون t مستقل دانشجویی به شرط توزیع نرمال دا...
تفاوت های معنی دار و متغیرهای مرتبط
7972
من تعدادی شطرنجی از داده های محیطی دارم (~10) که ممکن است پیش بینی های مهمی برای مدل سازی حضور و فراوانی گونه ها در ~ 10 مکان مختلف باشد. من می خواهم بدانم کدام یک از شطرنج ها در توضیح واریانس نتایج مشاهده شده مهم هستند. آیا جستجوی اجزای اصلی رسترها مناسب است؟ آیا این کار در کل محدوده انجام می شود یا فقط با توجه به سای...
اجزای اصلی متغیرهای فضایی
110127
من با داده‌های غیرزیست خاک مانند چگالی ظاهری، سطوح رطوبت و شیمی خاک به عنوان داده‌های پاسخ (بعضی کمی برخی به عنوان درصد) و ترکیبی از داده‌های غیرزیست و زنده به عنوان داده‌های محیطی کار می‌کنم. برای مقایسه سایت های مختلف می خواهم از آمار چند متغیره استفاده کنم. برای این PCA یک روش پذیرفته شده در این زمینه است، اما با PC...
nMDS در وگان برای داده های خاک
7528
یک معادله رگرسیون ساده شده $ES=\frac{a+b}{n_1+n_2}$ به عنوان جایگزینی برای معادله رگرسیون ایگر $\frac{ES}{SE}=\frac{a+b}{SE} پیشنهاد شده است. $، که در آن ES=اندازه اثر، $n_1$=اندازه نمونه بیماران، $n_2$=اندازه نمونه کنترل‌ها، SE=خطای استاندارد. این آزمون جایگزین، که توسط پیترز و همکاران ارائه شد. در مقاله 2006 خود در J...
آزمون ایگر جایگزین، بدون استفاده از خطای استاندارد
95407
![توضیح تصویر را اینجا وارد کنید](http://i.stack.imgur.com/upzR9.jpg) در سوال 5، من 10 عامل را دارم که می تواند بر تصمیم خرید تاثیر بگذارد. اکنون می‌خواستم ارتباط بین 10 عامل را که به عنوان عوامل مستقل در نظر می‌گیرم و تصمیم خرید که قصد دارم به عنوان یک متغیر وابسته استفاده کنم، پیدا کنم، اما نمی‌توانم آن را با هیچ چیز...
چگونه یک متغیر وابسته در رگرسیون ایجاد کنیم که در داده ها وجود ندارد؟
77928
من با تست کای دو خوب بودن تناسب و همچنین تست کای دو استقلال آشنا هستم. نمونه‌ای از خوبی تناسب مجذور کای جایی است که ما فرکانس‌هایی برای سه گروه مختلف داریم و می‌خواهیم بدانیم آیا نسبت‌های مشاهده شده با نسبت‌های مورد انتظار متفاوت است یا خیر. نمونه‌ای از آزمون مجذور کای استقلال جایی است که ما 2 یا چند دسته داریم که در 2...
آزمون کای دو همگنی
99486
من یک سوال ابتدایی در مورد نحوه عادی سازی مجموعه ای از داده های سری زمانی دارم و از نظرات شما سپاسگزارم. برای ساده تر، وضعیت فرضی به شرح زیر است: فرض کنید ما محصولات A و B را داریم که هر دو ماهیت و عملکرد مشابهی دارند و می توانند به عنوان جایگزین یکدیگر استفاده شوند. ما داده های فروش هفتگی هر محصول را داریم. 10 محصول ر...
عادی سازی نوسانات فروش هفتگی در کل بازار
20588
آیا استفاده از نسبت شانس برای گروه هایی که زیر مجموعه یکدیگر هستند نامناسب است؟ به عنوان مثال، مقایسه معدل دانش آموزان دختر با معدل کل دانش آموزان. (این فقط یک مثال است، نه چیزی که من واقعاً مقایسه می کنم) این بخشی از یک پروژه بزرگتر است و علاقه اصلی من در انجام این کار این است که نشان دهم نتیجه به دلیل گروه های مورد ا...
نسبت شانس بین گروه های همپوشانی
8891
من سعی می کنم قیمت های فروش املاک را پیش بینی کنم. * در مجموعه داده من متغیرهای مستقلی وجود دارد که هم اسمی و هم عددی هستند (متر مربع، قیمت ها و غیره) * قبل از تغذیه داده ها به هر الگوریتم رگرسیونی، می خواهم آن را به درستی از قبل پردازش کنم (binning، عادی سازی میانگین / انحراف std، گسسته سازی و غیره .) * من تحت تأثیر...
آماده سازی داده ها برای رگرسیون
68669
ماهیت LDA همزمانی کلمه است. می خواهم بدانم چرا؟ و آیا همزمانی کلمه به معنای ظاهر شدن دو کلمه با هم در یک سند خاص است یا فقط در مجموعه اسناد با هم ظاهر می شود؟ پیشاپیش از همه شما سپاسگزارم.
چگونه همزمانی کلمه به دو کلمه از یک موضوع اجازه می دهد در مدل موضوع LDA به یکدیگر پیوند بخورند؟
45609
من در حال حاضر در حال اجرای یک مدل برای پیش بینی نتایج فوتبال در JAGS هستم. در واقع، من چندین مورد را اجرا کرده ام، اما به سخت ترین چالش خود رسیده ام: مدلی که توسط Rue & Salvesen در مقاله خود پیش بینی و تحلیل گذشته نگر مسابقات فوتبال در یک لیگ توصیف شده است. مدل آنها از یک مدل ترکیبی برای کوتاه کردن توزیع پواسون مشروط ...
مدل سازی یک مدل ترکیبی در JAGS/BUGS
46959
فرض کنید این مدل را با «systemfit()» از بسته systemfit R مطابقت دهیم. $y = \beta_1 x + \gamma_1 z + u$ $z = \beta_2 w + \gamma_2 y + v$ اکنون می‌توانم تخمینی از $Cor(u,v)$ دریافت کنم. من می دانم که یکی از علل درون زایی این است که همبستگی قابل توجهی بین $u$ و $v$ وجود دارد. اما آیا این بدان معناست که من باید به ماتریس ه...
ماتریس همبستگی بین باقیمانده ها در یک SEM برازش شده توسط تابع R systemfit
100175
در مدل های خطی باید بررسی کنیم که آیا رابطه ای بین متغیرهای توضیحی وجود دارد یا خیر. اگر آنها بیش از حد همبستگی داشته باشند، همخطی وجود دارد (یعنی متغیرها تا حدی یکدیگر را توضیح می دهند). من در حال حاضر فقط به همبستگی زوجی بین هر یک از متغیرهای توضیحی نگاه می کنم. ** سوال 1: ** چه چیزی به عنوان همبستگی بیش از حد طبقه ب...
چه زمانی می توانیم از هم خطی بودن صحبت کنیم
8898
یک دوست آسیب شناس برای کمک به سؤال زیر برای یک پروژه تحقیقاتی به من مراجعه کرد. هدف مقایسه اثربخشی سه روش تشخیصی مختلف است. مجموعه داده ها به شرح زیر است: 50 نمونه مختلف وجود دارد، هر نمونه توسط 4 پاتولوژیست، و 3 ابزار مختلف (یعنی 600 تشخیص در کل) مورد ارزیابی قرار گرفت. هر مورد دارای تشخیص احتمالی مثبت یا منفی است و ن...
چگونه می توان اثربخشی تکنیک های تشخیص پزشکی را مقایسه کرد؟
99487
فقط می خواستم مطمئن شوم که اینجا هستم. من شرایطی دارم که باید ثابت کنم در روزهایی که بیش از 10 کالا می فروشیم، حاشیه ما (قیمت فروش در مقابل قیمت پیشنهادی) بالا می رود. من واقعاً مطمئن نیستم که بتوان این را ثابت کرد، اما این چیزی است که با آن کار می کنم. جدول بالا لیستی از هر فروش است که ما هر روز انجام می‌دهیم. متوجه ش...
میانگین درصدها / اثبات رابطه علی بین تاریخ فروش و حاشیه فروش
20858
با توجه به مجموعه‌ای از داده‌های $(x,y)$، می‌توان یک رگرسیون غیرپارامتری $y$ روی $x$ انجام داد تا نحوه پیش‌بینی $E(Y|X)$ را درک کند. به طور مشابه، اگر کسی داده کافی داشته باشد، ممکن است مفید باشد که یک برش عمودی باریک از داده ها (محدوده کوچکی از $x$) گرفته و سعی کنید pdf $Y$ را در آن نقطه درک کنید. با این حال، من داده ...
رگرسیون ناپارامتریک و تخمین چگالی ناپارامتریک همزمان
48279
من رفتار برخی از پیاده‌سازی‌های رویکردهای بیزی و مکرر را برای تشخیص ناهنجاری پارامتری مقایسه می‌کنم و در حال حاضر سعی می‌کنم زمانی که مجموعه نمونه واقعاً کوچک است، تفاوت‌ها را کشف کنم. مورد بیزی نسبتاً ساده به نظر می رسد - می توان احتمال یک آیتم معین را از توزیع مشابه داده های به دست آمده تخمین زد و آن را در آستانه معی...
اطمینان پیش‌بینی ناهنجاری برای استنتاج پارامتر فرکانس‌گرا در مقابل بیزی
20586
من تعجب کردم: آیا بسته ای در R برای انتخاب خودکار مدل GARCH وجود دارد؟ من به چیزی شبیه آنچه که بسته پیش بینی برای مدل های ARIMA انجام می دهد فکر می کنم. اگر من خودم این را پیاده سازی کنم، آیا مناسب است که فقط یک جست و جوی شبکه ای روی پارامترهای احتمالی قسمت های GARCH و ARIMA مدل (با استفاده از بسته rugarch) انجام دهم و...
انتخاب پارامتر خودکار برای یک مدل GARCH، به روشی مشابه بسته پیش بینی
44559
آیا شرایطی برای اندازه گیری تغییرات حول میانه وجود دارد؟ من می دانم که ما از واریانس برای میانگین داده ها استفاده می کنیم، اما چگونه می توان واریانس را برای میانه تعریف کرد؟ آیا آمار مشابهی برای میانه وجود دارد؟
اندازه گیری تغییرات حول میانه
90157
من می خواهم یک مدل ARMA را با استفاده از MATLAB R2012b بر روی یک سری زمانی (بازده گزارش سه ماهه یک اوراق قرضه 10 ساله) قرار دهم. این بخشی از یک تمرین است. من با کد و تفسیر یک نتیجه مشکل دارم. این کدی است که من استفاده می کنم: % آخرین عنصر جدیدترین عنصر است، اولین عنصر قدیمی ترین یک timeSeries = ... [0.0327; 0.0386; 0.0...
تطبیق مدل ARMA با MATLAB R2012b
68663
مدل رگرسیون خطی $${\bf y} = {\bf X}\beta + {\bf e}،$$ را در نظر بگیرید که در آن ${\bf y}$ یک بردار $n\ برابر 1$ است، $\beta $ یک بردار $p\times 1$ است، ${\bf e}$ یک بردار $n\times 1$ است. همچنین فرض کنید که $e_j\stackrel{ind.}{\sim} N(0,\sigma)$. جفریز قبل از پارامترهای $(\beta,\sigma)$ چیست؟ من اساساً به دنبال مرجعی ه...
جفریز قبل برای مدل رگرسیون خطی
12258
اعداد $n$ را بدون جایگزینی از مجموعه $\{1,2,...,m\}$ انتخاب کنید و مجموعه $S=\{a_1,a_2,...,a_n\}$ را ایجاد کنید. من می‌خواهم انتظار واریانس را برای مجموعه نمونه‌برداری $\mathbb{E}[Var(S)]$ و حداکثر واریانس را در بین همه نمونه‌ها محاسبه کنم: $\max{Var(S)}$. علاوه بر این، توزیع واریانس نمونه چگونه است؟
انتظار واریانس مجموعه نمونه برداری بدون جایگزینی
26863
من از ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE) برای اندازه گیری دقت مقادیر پیش بینی شده با استفاده از یک مدل استفاده کرده ام. می دانم که مقدار بازگشتی از واحدهای اندازه گیری من استفاده می کند (به جای درصد). با این حال، من می خواهم مقادیر خود را به صورت درصد ذکر کنم. رویکردی که من اتخاذ کرده‌ام این است که «RMSE» را با مقدار میانگ...
RMSE نرمال شده توسط میانگین مقدار مشاهده شده چیست؟
13126
من دانشجوی جدید آمار هستم :) چند سوال در مورد رگرسیون خطی دارم، من از R برای انجام چند تست استفاده می کنم. من دو لیست ساده دارم، مانند: > a <- c(1،2،3،4) > b <- c(5،6،7،8) سپس انجام می دهم > مدل <- lm(a ~ b) نتیجه (ضریب) این است: > coef(model) (Intercept) b -4 1 رابطه کامل است (1). اما من مقدار رهگیری را متوجه نشدم، چر...
درک وقفه در رگرسیون خطی ساده و اینکه چرا یک متغیر پیش بینی و دیگری متغیر نتیجه است
20580
تصور کنید که به مجموعه ای از مطالعات دسترسی دارید که در آن محدوده سنی، حجم نمونه و یک «اثر» (مثلاً سیگار در روز) گزارش شده است. بهترین راه برای ایجاد متا رگرسیون سیگار در روز بر اساس سن چیست؟ بخش سخت در اینجا این است که به درستی بین این مطالعات با اندازه نمونه های مختلف و محدوده سنی مختلف درون یابی شود. اول، توزیع سنی ...
متررگرسیون با سن به عنوان متغیر کمکی
100173
من این سوال را از روی کنجکاوی می پرسم، معلمم نتوانست آن را توضیح دهد. اگر از رگرسیون لجستیک با متغیرهای طبقه‌بندی استفاده می‌کنم، آنها مانند {1،2،3} کدگذاری می‌شوند. حدس می‌زنم اگر از {4،5،6} استفاده می‌کردم، نتایج من را تغییر نمی‌داد. اما اگر خطی بودن کدگذاری حفظ نمی شد چه؟ (بگویید {4،10،99})؟ چیزی که من با آن سر و کا...
متغیرهای توضیحی ممکن است پیش بینی ها را سوگیری کنند
68664
من با داده های حاوی ژنوتیپ های SNP برای هزاران نفر کار می کنم. یکی از وظایف من انجام IBD بین افراد برای یافتن ارتباط فردی بود. من تجزیه و تحلیل IBD را با PLINK (http://pngu.mgh.harvard.edu/~purcell/plink/ibdibs.shtml) انجام می دهم. با این حال، من همیشه تعجب می کردم که چگونه از نظر ریاضی به روشی ملموس کار می کند. من سعی...
نحوه تخمین IBD (هویت بر اساس نسب) بین دو فرد از نظر ریاضی
28478
من در سری های زمانی چند متغیره مشکل دارم. داده ها شامل سه سری زمانی مربوط به تجارت خارجی است. اگرچه مشتری من هنوز در حال تحقیق است و سعی می کند داده های ماهانه هر سه سری را بیابد، ممکن است فقط داده های فصلی برای برخی از سریال ها داشته باشد. او داده های 10 ساله دارد. من در حال بررسی درون یابی داده های ماهانه از داده های...
درون یابی در سری های زمانی چند متغیره
58586
در مجموعه داده‌هایم، 3 متغیر کمکی ($V_1، V_2، V_3$) و پاسخ ($V_4$) دارم که توسط برنامه‌ای که به‌طور خاص برای تولید متغیرهای تصادفی با استفاده از توزیع گاوسی معکوس نوشته شده است، تولید شده‌اند که در آن $ \sigma^2 = است. 1 $ و $ \mu = \frac{1}{(\beta_0 + \beta_1 \cdot V_1 + \beta_2 \cdot V_2 + \beta_3 \cdot V_3)^\frac{1}...
خطا در نحو برای GLM با خانواده inverse.gaussian در R
55245
من مجموعه بزرگی از داده های مکان را از یک شبکه اجتماعی دارم و می خواهم با آن یک مطالعه تحرک انجام دهم. برای هر _object_، من تا چندین هزار _locations_ دارم که این شی از آنجا پست شده است. من به سرعت ویژگی های اشیاء را خلاصه کردم که عبارتند از * تعداد مکان (به سادگی تعداد مکان هایی که من از این شی دارم) * مسافت طی شده (تم...
حذف نقاط پرت شدید مبتنی بر داده با Naive Bayes یا تکنیک مشابه
3559
من یک خروجی SPSS برای رگرسیون لجستیک دارم. این خروجی دو معیار را برای تناسب مدل گزارش می‌کند، «Cox & Snell» و «Nagelkerke». بنابراین به عنوان یک قاعده کلی، کدام یک از این معیارهای R² را به عنوان مدل مناسب گزارش می کنید؟ یا اینکه کدام یک از این شاخص های برازش معمولاً در مجلات گزارش می شود؟ * * * برخی زمینه ها: رگرسیون س...
کدام معیار شبه$R^2$ برای رگرسیون لجستیک گزارش می شود (کاکس و اسنل یا ناگلکرکه)؟