Statistiques et Big Data modeling

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Distribution qui décrit la différence entre les variables distribuées binomiales négatives?

Une distribution de Skellam décrit la différence entre deux variables qui ont des distributions de Poisson. Existe-t-il une distribution similaire qui décrit la différence entre les variables qui suivent des distributions binomiales négatives? Mes données sont produites par un processus de Poisson, mais incluent une bonne quantité de bruit, conduisant …

18 distributions modeling poisson-distribution negative-binomial skellam

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Propriétés des régressions logistiques

Nous travaillons avec quelques régressions logistiques et nous avons réalisé que la probabilité moyenne estimée est toujours égale à la proportion de celles de l'échantillon; c'est-à-dire que la moyenne des valeurs ajustées est égale à la moyenne de l'échantillon. Quelqu'un peut-il m'expliquer la raison ou me donner une référence où …

17 regression logistic modeling generalized-linear-model maximum-likelihood

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Régression de Poisson avec de grandes données: est-ce mal de changer l'unité de mesure?

En raison de la factorielle dans une distribution de poisson, il devient peu pratique d'estimer les modèles de poisson (par exemple, en utilisant le maximum de vraisemblance) lorsque les observations sont grandes. Ainsi, par exemple, si j'essaie d'estimer un modèle pour expliquer le nombre de suicides dans une année donnée …

17 modeling poisson-distribution large-data

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Quelle est la relation entre le R au carré et la valeur de p dans une régression?

tl; dr - pour la régression OLS, un R au carré plus élevé implique-t-il également une valeur P plus élevée? Spécifiquement pour une seule variable explicative (Y = a + bX + e) mais serait également intéressé de connaître pour n plusieurs variables explicatives (Y = a + b1X + …

17 regression modeling p-value r-squared

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Pourquoi les données asymétriques ne sont-elles pas préférées pour la modélisation?

La plupart du temps, lorsque les gens parlent de transformations variables (pour les variables prédictives et de réponse), ils discutent des moyens de traiter l'asymétrie des données (comme la transformation logarithmique, la transformation box et cox, etc.). Ce que je ne peux pas comprendre, c'est pourquoi la suppression de l'asymétrie …

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Modèles d'ajustement en R où les coefficients sont soumis à des restrictions linéaires

Comment définir une formule de modèle dans R, lorsqu'une (ou plusieurs) restrictions linéaires exactes liant les coefficients est disponible. Par exemple, disons que vous savez que b1 = 2 * b0 dans un modèle de régression linéaire simple. Je vous remercie!

16 r regression modeling

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Quelle distribution utiliser pour modéliser l'heure avant l'arrivée d'un train?

J'essaie de modéliser certaines données sur les heures d'arrivée des trains. Je voudrais utiliser une distribution qui capture "plus j'attends, plus le train va apparaître" . Il semble qu'une telle distribution devrait ressembler à un CDF, de sorte que P (train apparaîtra | attendu 60 minutes) soit proche de 1. …

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Quel type de courbe (ou modèle) dois-je adapter à mes données de pourcentage?

J'essaie de créer une figure qui montre la relation entre les copies virales et la couverture du génome (GCC). Voici à quoi ressemblent mes données: Au début, je viens de tracer une régression linéaire mais mes superviseurs m'ont dit que c'était incorrect et d'essayer une courbe sigmoïdale. J'ai donc fait …

15 regression modeling curve-fitting percentage

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Quand arrêter d'affiner un modèle?

J'étudie les statistiques de nombreux livres depuis 3 ans et grâce à ce site j'ai beaucoup appris. Néanmoins, une question fondamentale reste pour moi sans réponse. Il peut avoir une réponse très simple ou très difficile, mais je sais que cela nécessite une compréhension approfondie des statistiques. Lors de l'ajustement …

15 modeling inference aic

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En quoi consiste exactement la construction d'un modèle statistique?

En quoi consiste exactement la construction d'un modèle statistique? Ces jours-ci, alors que je postule pour des emplois de recherche ou de consultation, le terme «construire un modèle» ou «modélisation» revient souvent. Le terme semble cool, mais à quoi font-ils référence exactement? Comment construisez- vous votre modèle? J'ai recherché la …

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Le terme quadratique ou d'interaction est significatif isolément, mais aucun n'est ensemble

Dans le cadre d'une mission, j'ai dû adapter un modèle avec deux variables prédictives. J'ai ensuite dû tracer un graphique des résidus des modèles par rapport à l'un des prédicteurs inclus et apporter des modifications en fonction de cela. L'intrigue a montré une tendance curviligne et j'ai donc inclus un …

15 statistical-significance multiple-regression modeling

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Vous cherchez un bon traitement d'introduction de la méta-analyse

Un collègue (non statisticien) a rencontré des méta-analyses dans des articles qu'il passe en revue pour des revues médicales et cherche un bon traitement d'introduction pour pouvoir s'instruire. Des recommandations? Favoris? Des livres, des monographies, des articles d'enquête non techniques seraient tous bien. (Oui, il connaît l'entrée de Wikipedia et …

15 modeling meta-analysis

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Quel algorithme de classification statistique peut prédire vrai / faux pour une séquence d'entrées?

Étant donné une séquence d'entrées, je dois déterminer si cette séquence a une certaine propriété souhaitée. La propriété ne peut être vraie ou fausse, c'est-à-dire qu'il n'y a que deux classes possibles auxquelles une séquence peut appartenir. La relation exacte entre la séquence et la propriété n'est pas claire, mais …

15 machine-learning classification modeling

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Modélisation d'une distribution de Poisson avec surdispersion

J'ai un ensemble de données que je m'attendrais à suivre une distribution de Poisson, mais il est sur-dispersé d'environ 3 fois. À l'heure actuelle, je modélise cette overdispersion en utilisant quelque chose comme le code suivant dans R. ## assuming a median value of 1500 med = 1500 rawdist = …

15 distributions modeling poisson-distribution overdispersion

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Qu'est-ce qu'une bonne distribution préalable des degrés de liberté dans la distribution?

Je souhaite utiliser à la distribution pour modéliser les rendements des actifs à court intervalle dans un modèle bayésien. Je voudrais estimer à la fois les degrés de liberté (ainsi que d'autres paramètres de mon modèle) pour la distribution. Je sais que les rendements des actifs sont tout à fait …

15 distributions bayesian modeling prior

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