Rozważ model przeszkodowy przewidujący zliczanie danych yz normalnego predyktora x: set.seed(1839) # simulate poisson with many zeros x <- rnorm(100) e <- rnorm(100) y <- rpois(100, exp(-1.5 + x + e)) # how many zeroes? table(y == 0) FALSE TRUE 31 69 W tym przypadku mam dane z 69...
Ludzie często mówią, że jakieś wydarzenie ma 50-60% szansy na wydarzenie. Czasami nawet widzę, jak ludzie podają wyraźne słupki błędów przy przypisywaniu prawdopodobieństwa. Czy te stwierdzenia mają jakieś znaczenie, czy są jedynie dziwactwem językowym, wybierając konkretną liczbę dla czegoś, co z...
Używam test ranksum porównać medianę dwóch próbek ( ) i stwierdzili, że są one znacznie różni się z: . Czy powinienem być podejrzliwy wobec tak małej wartości czy powinienem przypisać ją wysokiej sile statystycznej związanej z posiadaniem bardzo dużej próbki? Czy istnieje coś takiego jak...
Wykonałem powtarzane pomiary ANOVA w R, jak następuje: aov_velocity = aov(Velocity ~ Material + Error(Subject/(Material)), data=scrd) summary(aov_velocity) Jakiej składni w R można użyć do wykonania testu post hoc po ANOVA z powtarzanymi pomiarami? Czy test Tukeya z korekcją Bonferroniego byłby...
Próbuję przejść z używania ezpakietu do lmeANOVA dla powtarzanych pomiarów (ponieważ mam nadzieję, że będę w stanie używać niestandardowych kontrastów lme). Zgodnie z radą z tego wpisu na blogu udało mi się skonfigurować ten sam model, używając zarówno aov(jak to się dzieje ez, kiedy jest to...
Recenzuję artykuł, który ma następujący eksperyment biologiczny. Do narażenia komórek na działanie różnych naprężeń ścinających płyn stosuje się urządzenie. Ponieważ większe naprężenia ścinające przykładane są do komórek, coraz więcej z nich zaczyna odłączać się od podłoża. Na każdym poziomie...
Mam dwie zmienne: nazwę leku (DN) i odpowiadające im zdarzenia niepożądane (AE), które stoją w relacji wiele do wielu. Istnieje 33.556 nazw leków i 9.516 zdarzeń niepożądanych. Wielkość próby wynosi około 5,8 miliona obserwacji. Chcę przestudiować i zrozumieć związek / relację między DN a AE....
Poniższy kod ocenia podobieństwo między dwoma szeregami czasowymi: set.seed(10) RandData <- rnorm(8760*2) America <- rep(c('NewYork','Miami'),each=8760) Date = seq(from=as.POSIXct("1991-01-01 00:00"), to=as.POSIXct("1991-12-31 23:00"), length=8760) DatNew <- data.frame(Loc = America,...
Problem W regresji zwykle obliczany jest średni błąd kwadratu (MSE) dla próbki: aby zmierzyć jakość predyktora.MSE=1n∑i=1n(g(xi)−gˆ(xi))2MSE=1n∑i=1n(g(xi)−g^(xi))2 \text{MSE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left(g(x_i) - \widehat{g}(x_i)\right)^2 Obecnie pracuję nad problemem regresji, którego...
Interesuje mnie, jak można obliczyć kwantyl rozkładu wielowymiarowego. Na rysunkach narysowałem 5% i 95% kwantyli danego rozkładu jednowymiarowego normalnego (po lewej). Dla właściwego wielowymiarowego rozkładu normalnego wyobrażam sobie, że analog byłby izoliną otaczającą podstawę funkcji...
Próbuję modelować dane zliczania w R, które najwyraźniej są rozproszone (parametr dyspersji ~ .40). Prawdopodobnie dlatego model glmz family = poissonlub ujemny glm.nbmodel dwumianowy ( ) nie są znaczące. Kiedy patrzę na opisy moich danych, nie mam typowego skosu danych zliczania, a reszty w moich...
Dostępne są różne programy wdrożeniowe dla lasso . Wiem wiele dyskusji na temat podejścia bayesowskiego i częstego na różnych forach. Moje pytanie jest bardzo specyficzne dla lasso - jakie są różnice lub zalety lasso baysian w porównaniu ze zwykłym lasso ? Oto dwa przykłady implementacji w...
Podczas budowania modelu regresji w R ( lm) często otrzymuję ten komunikat "there are aliased coefficients in the model" Co to dokładnie znaczy? Również z tego powodu predict()daje ostrzeżenie. Chociaż jest to tylko ostrzeżenie, chcę wiedzieć, w jaki sposób możemy wykryć / usunąć aliowane...
Obecnie używam Twitter AnomalyDetection w R: https://github.com/twitter/AnomalyDetection . Ten algorytm zapewnia wykrywanie anomalii szeregów czasowych dla danych z sezonowością. Pytanie: czy istnieją inne algorytmy podobne do tego (kontrola sezonowości nie ma znaczenia)? Próbuję zdobyć jak...
Mam 17 lat (1995–2011) danych dotyczących aktu zgonu związanych ze śmiercią samobójczą dla stanu w USA. Istnieje wiele mitologii na temat samobójstw i miesięcy / pór roku, wiele z nich jest sprzecznych, a literatura I ” Po przejrzeniu recenzji nie rozumiem zastosowanych metod ani nie ufam...
Jak wszyscy wiemy, istnieją 2 metody oceny modelu regresji logistycznej i testują one bardzo różne rzeczy Moc predykcyjna: Uzyskaj statystykę mierzącą, jak dobrze możesz przewidzieć zmienną zależną na podstawie zmiennych niezależnych. Dobrze znanymi Pseudo R ^ 2 są McFadden (1974) oraz Cox i...
\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Mamy procesu losowego, które mogą, albo nie, może wystąpić wiele razy w zadanym okresie czasu . Mamy plik danych z wcześniej istniejącego modelu tego procesu, który zapewnia prawdopodobieństwo wystąpienia wielu zdarzeń w okresie 0 \ leq t <T . Ten istniejący model...
Czytałem o optymalizatorze Adama do głębokiego uczenia się i natknąłem się na następujące zdanie w nowej książce Deep Learning autorstwa Bengio, Goodfellow i Courville: Adam jest ogólnie uważany za dość odpornego na wybór hiper parametrów, chociaż szybkość uczenia się czasami trzeba zmienić w...
Obecnie pracuję nad problemem, w którym muszę opracować algorytm Monte Carlo (MCMC) łańcucha Markowa dla modelu przestrzeni stanów. Aby móc rozwiązać problem, podano mi następujące prawdopodobieństwo : p ( ) = 2I ( > 0) / (1+ ). jest odchyleniem standardowym
Piszę krótki esej teoretyczny na kurs statystyki bayesowskiej (w mgr ekonomii) na temat nieinformacyjnych priorów i staram się zrozumieć, jakie są etapy rozwoju tej teorii. Do tej pory moja oś czasu składa się z trzech głównych kroków: zasada obojętności Laplace'a (1812), priory non-invariant...