Statistiques et Big Data

1

Coefficient négatif dans la régression logistique ordonnée

Supposons que nous ayons la réponse ordinale et un ensemble de variables que nous pensons vous expliquera . Nous faisons ensuite une régression logistique ordonnée de (matrice de conception) sur (réponse).y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:{Bad, Neutral, Good}→{1,2,3}y:\{\text{Bad, Neutral, Good}\} \rightarrow \{1,2,3\}X:=[x1,x2,x3]X:=[x1,x2,x3]X:=[x_1,x_2,x_3]yyyXXXyyy Supposons que le coefficient estimé de , appelez-le , dans la …

17 logit odds-ratio ordered-logit

3

Comment fonctionne l'erreur standard?

J'ai récemment étudié le fonctionnement interne de l'erreur standard et je me suis trouvé incapable de comprendre comment cela fonctionne. D'après ce que je comprends de l'erreur type, il s'agit de l'écart type de la distribution des moyennes des échantillons. Mes questions sont: • comment savons-nous que l'erreur-type est l'écart-type …

17 standard-error

8

Comment l'interpolation est-elle liée au concept de régression?

Expliquez brièvement ce que l'on entend par interpolation. Comment est-elle liée au concept de régression? l'interpolation est l'art de lire entre les lignes d'un tableau et en mathématiques élémentaires, le terme désigne généralement le processus de calcul des valeurs intermédiaires d'une fonction à partir d'un ensemble de valeurs données ou …

17 regression self-study interpolation

2

Rétro-transformation des coefficients de régression

Je fais une régression linéaire avec une variable dépendante transformée. La transformation suivante a été effectuée pour que l'hypothèse de normalité des résidus soit maintenue. La variable dépendante non transformée a été biaisée négativement, et la transformation suivante l'a rendue proche de la normale: Y=50−Yorig−−−−−−−−√Y=50−YorigY=\sqrt{50-Y_{orig}} où est la variable dépendante …

17 regression data-transformation

1

Comment choisir entre ANOVA et ANCOVA dans une expérience conçue?

Je mène une expérience qui présente les éléments suivants: DV: consommation de tranche (continue ou pourrait être catégorique) IV: Message sain, message malsain, pas de message (contrôle) (3 groupes dans lesquels les gens sont assignés au hasard - catégorique) Il s'agit d'un message manipulé sur la salubrité de la tranche. …

17 anova multiple-regression continuous-data ancova

1

Pourquoi supposons-nous que l'erreur est normalement distribuée?

Je me demande pourquoi utilisons-nous l'hypothèse gaussienne lors de la modélisation de l'erreur. Dans le cours de ML de Stanford , le professeur Ng le décrit essentiellement de deux manières: C'est mathématiquement pratique. (Il est lié à l'ajustement des moindres carrés et facile à résoudre avec pseudoinverse) En raison du …

17 regression normality-assumption pac-learning

5

Comment spécifier une distribution lognormale dans l'argument de la famille glm dans R?

Question simple: comment spécifier une distribution log-normale dans l'argument de la famille GLM dans R? Je n'ai pas pu trouver comment cela pourrait être réalisé. Pourquoi la lognormale (ou exponentielle) n'est-elle pas une option dans l'argument familial? Quelque part dans les archives R, j'ai lu qu'il suffit d'utiliser le lien …

17 r distributions generalized-linear-model lognormal

1

Conventions de notation pour les variables aléatoires et leurs distributions

Je suis confus sur les notations appropriées des significations, ainsi que sur les significations de certaines notations relatives aux variables aléatoires et à leurs distributions. Ci-dessous, je vais lister les choses que je pense être vraies, ainsi que les choses que je ne comprends pas, et j'aimerais beaucoup les entrées …

17 probability random-variable

3

Ajustement de spline cubique multivariée naturelle

note: sans réponse correcte après un mois, j'ai republié sur SO Contexte J'ai un modèle, , où Y = f ( X )FFfOui= f( X )Oui=F(X)Y=f(\textbf{X}) est unematrice n × m d'échantillons à partir de m paramètres et Y est levecteur n × 1 des sorties du modèle.XX\textbf{X}n × mn×mn …

17 r multivariate-analysis splines interpolation gaussian-process

2

Calcul du 95e centile: comparaison des approches de distribution normale, de quantile R et d'Excel

J'essayais de calculer le 95e centile sur l'ensemble de données suivant. Je suis tombé sur quelques références en ligne de le faire. Approche 1: sur la base d'échantillons de données Le premier me dit d'obtenir le TOP 95 Percentde l'ensemble de données puis de choisir le MINou AVGde l'ensemble résultant. …

17 r dataset quantiles sql

5

Pour une classification avec des forêts aléatoires en R, comment doit-on s'ajuster aux tailles de classe déséquilibrées?

J'explore différentes méthodes de classification pour un projet sur lequel je travaille et je suis intéressé à essayer Random Forests. J'essaie de m'instruire au fur et à mesure et j'apprécierais toute aide apportée par la communauté CV. J'ai divisé mes données en ensembles de formation / test. De l'expérimentation avec …

17 r machine-learning random-forest

7

Une régression linéaire simple implique-t-elle un lien de causalité?

Je sais que la corrélation n'implique pas la causalité mais plutôt la force et la direction de la relation. Une régression linéaire simple implique-t-elle un lien de causalité? Ou un test statistique inférentiel (test t, etc.) est-il nécessaire pour cela?

17 regression correlation causality

2

Comment interpréter Exp (B) dans la régression de Cox?

Je suis un étudiant en médecine qui essaie de comprendre les statistiques (!) - alors s'il vous plaît soyez doux! ;) J'écris un essai contenant une bonne quantité d'analyses statistiques, y compris l'analyse de survie (Kaplan-Meier, Log-Rank et régression de Cox). J'ai effectué une régression de Cox sur mes données …

17 regression survival hazard

5

Comment ajouter une composante périodique au modèle de régression linéaire?

J'ai quelques données de fréquence cumulées. Une ligne semble très bien correspondre aux données, mais il y a un mouvement cyclique / périodique dans la ligne. Je voudrais estimer quand la fréquence cumulée atteindra une certaine valeur c . Lorsque je trace les valeurs résiduelles par rapport aux valeurs ajustées, …

17 time-series regression

1

Utilisation de HMM en finance quantitative. Des exemples de HMM qui fonctionnent pour détecter les tendances / tournants?

Je découvre le monde merveilleux de ces "modèles de Markov cachés", également appelés "modèles à changement de régime". Je souhaite adapter un HMM en R pour détecter les tendances et les tournants. Je voudrais construire le modèle le plus générique possible afin de pouvoir le tester sur de nombreux prix. …

17 r time-series finance hidden-markov-model