Statistiques et Big Data r

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Retard sur une série chronologique groupée

J'ai quelques dizaines de milliers d'observations qui sont dans une série chronologique mais regroupées par emplacements. Par exemple: location date observationA observationB --------------------------------------- A 1-2010 22 12 A 2-2010 26 15 A 3-2010 45 16 A 4-2010 46 27 B 1-2010 167 48 B 2-2010 134 56 B 3-2010 201 …

10 r regression time-series lags

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Test de saisonnalité des séries chronologiques

Quels sont les tests de saisonnalité les plus simples pour les séries chronologiques? Étant plus précis, je veux tester si en specific time series the seasonal componentest significatif. Quels sont les packages recommandés en Python / R?

9 r time-series hypothesis-testing python seasonality

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Comment créer un diagramme à barres où les barres sont côte à côte dans R

Verrouillé . Cette question et ses réponses sont verrouillées car la question est hors sujet mais a une signification historique. Il n'accepte pas actuellement de nouvelles réponses ou interactions. Je veux créer un bardiagramme pour ces données en R (lu à partir d'un fichier CVS): Experiment_Name MetricA MetricB Just_X 2 …

9 r data-visualization barplot

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Bactéries ramassées sur les doigts après plusieurs contacts de surface: données non normales, mesures répétées, participants croisés

Intro J'ai des participants qui touchent à plusieurs reprises des surfaces contaminées avec E. coli dans deux conditions ( A = porter des gants, B = pas de gants). Je veux savoir s'il y a une différence entre la quantité de bactéries au bout de leurs doigts avec et sans …

9 r anova repeated-measures lme4-nlme glmm

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Que faire avec une corrélation d'effets aléatoires égale à 1 ou -1?

L'occurrence pas si rare lorsqu'il s'agit de modèles mixtes maximaux complexes (estimation de tous les effets aléatoires possibles pour des données et un modèle donnés) est parfaite (+1 ou -1) ou une corrélation presque parfaite entre certains effets aléatoires. Aux fins de la discussion, observons le modèle et le résumé …

9 r correlation mixed-model lme4-nlme covariance-matrix

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Pourquoi mes pas deviennent-ils plus petits lorsque j'utilise une taille de pas fixe dans la descente de gradient?

Supposons que nous faisons un exemple de jouet sur un gradient décent, minimisant une fonction quadratique , en utilisant une taille de pas fixe . ( )α = 0,03 A = [ 10 , 2 ; 2 , 3 ]xTAxxTAxx^TAxα=0.03α=0.03\alpha=0.03A=[10,2;2,3]A=[10,2;2,3]A=[10, 2; 2, 3] Si nous traçons la trace de à …

9 r machine-learning optimization gradient-descent

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Aide à l'interprétation des données de comptage GLMM à l'aide de lme4 glmer et glmer.nb - Binôme négatif contre Poisson

J'ai des questions concernant la spécification et l'interprétation des GLMM. 3 questions sont définitivement statistiques et 2 sont plus spécifiquement sur R. Je poste ici parce que finalement je pense que le problème est l'interprétation des résultats GLMM. J'essaie actuellement d'installer un GLMM. J'utilise les données du recensement américain de …

9 r lme4-nlme poisson-distribution negative-binomial glmm

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GAM adaptatif lisse en mgcv

Le livre de Simon Wood sur les GAM et son package R associé mgcv sont à la fois très détaillés et informatifs en ce qui concerne la théorie GAM et l'ajustement du modèle aux données réelles et simulées. Pour les lissages 1D, il n'y a vraiment pas grand-chose à craindre, …

9 r mgcv

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Les courbes de Kaplan-Meier semblent dire autre chose que la régression de Cox

Dans R, je fais l'analyse des données de survie des patients cancéreux. J'ai lu des informations très utiles sur l'analyse de survie dans CrossValidated et dans d'autres endroits et je pense avoir compris comment interpréter les résultats de la régression de Cox. Cependant, un résultat me dérange toujours ... Je …

9 r survival cox-model kaplan-meier

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Quel modèle d'apprentissage en profondeur peut classer des catégories qui ne s'excluent pas mutuellement

Exemples: J'ai une phrase dans la description de poste: "Java senior engineer in UK". Je veux utiliser un modèle d'apprentissage profond pour le prédire en 2 catégories: English et IT jobs. Si j'utilise un modèle de classification traditionnel, il ne peut prédire qu'une seule étiquette avec softmaxfonction à la dernière …

9 machine-learning deep-learning natural-language tensorflow sampling distance non-independent application regression machine-learning logistic mixed-model control-group crossover r multivariate-analysis ecology procrustes-analysis vegan regression hypothesis-testing interpretation chi-squared bootstrap r bioinformatics bayesian exponential beta-distribution bernoulli-distribution conjugate-prior distributions bayesian prior beta-distribution covariance naive-bayes smoothing laplace-smoothing distributions data-visualization regression probit penalized estimation unbiased-estimator fisher-information unbalanced-classes bayesian model-selection aic multiple-regression cross-validation regression-coefficients nonlinear-regression standardization naive-bayes trend machine-learning clustering unsupervised-learning wilcoxon-mann-whitney z-score econometrics generalized-moments method-of-moments machine-learning conv-neural-network image-processing ocr machine-learning neural-networks conv-neural-network tensorflow r logistic scoring-rules probability self-study pdf cdf classification svm resampling forecasting rms volatility-forecasting diebold-mariano neural-networks prediction-interval uncertainty

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Comment interpréter une courbe de survie du modèle de risque de Cox?

Comment interprétez-vous une courbe de survie à partir du modèle de risque proportionnel cox? Dans cet exemple de jouet, supposons que nous ayons un modèle de risque proportionnel cox sur agevariable dans les kidneydonnées et générons la courbe de survie. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() Par …

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Couverture plus faible que prévu pour l'échantillonnage d'importance avec simulation

Je suis en train de répondre à la question Évaluer une seule pièce avec méthode d' échantillonnage importance dans R . Fondamentalement, l'utilisateur doit calculer ∫π0f(x)dx=∫π01cos(x)2+x2dx∫0πf(x)dx=∫0π1cos⁡(x)2+x2dx\int_{0}^{\pi}f(x)dx=\int_{0}^{\pi}\frac{1}{\cos(x)^2+x^2}dx utiliser la distribution exponentielle comme distribution d'importance q(x)=λ exp−λxq(x)=λ exp−λxq(x)=\lambda\ \exp^{-\lambda x} et trouver la valeur de qui donne la meilleure approximation de l'intégrale …

9 r simulation exponential importance-sampling

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Légère incohérence entre la fonction R intégrée de Kruskal-Wallis et le calcul manuel

Je suis confus par ce qui suit, et je n'ai pas pu trouver la réponse ailleurs. J'essaie d'apprendre R tout en faisant quelques statistiques, et, comme exercice, j'essaie de revérifier les résultats des fonctions R intégrées en les faisant également `` à la main '', pour ainsi dire, dans R. …

9 r kruskal-wallis ties

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Générer des nombres aléatoires à partir de la «distribution uniforme inclinée» de la théorie mathématique

Dans un certain but, j'ai besoin de générer des nombres aléatoires (données) à partir de la distribution "uniforme en pente". La "pente" de cette distribution peut varier dans un intervalle raisonnable, et alors ma distribution devrait changer d'uniforme à triangulaire en fonction de la pente. Voici ma dérivation: Rendons les …

9 r distributions python random-generation uniform

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Simuler une régression linéaire avec une hétéroscédasticité

J'essaie de simuler un ensemble de données qui correspond aux données empiriques dont je dispose, mais je ne sais pas comment estimer les erreurs dans les données d'origine. Les données empiriques incluent l'hétéroscédasticité, mais je ne suis pas intéressé à les transformer, mais plutôt à utiliser un modèle linéaire avec …

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