Estadísticas y Big Data

Tengo una variable dependiente ordinal, facilidad, que varía de 1 (no fácil) a 5 (muy fácil). Los aumentos en los valores de los factores independientes están asociados con una mayor calificación de facilidad. Dos de mis variables independientes ( condAy condB) son categóricas, cada una con 2 niveles, y 2 …

19 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

A menudo escucho a personas hablando de redes neuronales como algo así como una caja negra que no entiendes lo que hace o lo que significan. ¡En realidad no puedo entender lo que quieren decir con eso! Si comprende cómo funciona la retropropagación, ¿cómo es una caja negra? ¿Significan que …

19 machine-learning  neural-networks 

Estoy leyendo un artículo en el que los autores lideran una discusión sobre la estimación de máxima probabilidad del Teorema de Bayes, aparentemente como una introducción para principiantes. Como ejemplo de probabilidad, comienzan con una distribución binomial: p(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,\theta) = \binom{n}{x}\theta^x(1-\theta)^{n-x} y luego registrar ambos lados ℓ(θ|x,n)=xln(θ)+(n−x)ln(1−θ)ℓ(θ|x,n)=xln⁡(θ)+(n−x)ln⁡(1−θ)\ell(\theta|x, n) = x \ln …

19 bayesian  likelihood  definition  philosophical 

A mi entender, "Control" puede tener dos significados en estadística. Grupo de control: en un experimento, no se administra ningún tratamiento al miembro del grupo de control. Ej: Placebo vs Drogas: le das drogas a un grupo y no al otro (control), que también se conoce como "experimento controlado". Control …

19 regression  self-study  anova  experiment-design  controlling-for-a-variable 

Tengo un GLMM con una distribución binomial y una función de enlace logit y tengo la sensación de que un aspecto importante de los datos no está bien representado en el modelo. Para probar esto, me gustaría saber si los datos están bien descritos por una función lineal en la …

19 binomial  residuals  glmm  lme4-nlme 

Estoy tratando de producir un modelo para el que tengo una variable de respuesta que es una proporción entre 0 y 1, esto incluye bastantes 0s y 1s pero también muchos valores intermedios. Estoy pensando en intentar una regresión beta. El paquete que he encontrado para R (betareg) solo permite …

19 regression  mixed-model  beta-distribution  zero-inflation  beta-regression 

Por favor considere estos datos: dt.m <- structure(list(id = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12), occasion = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, …

19 r  mixed-model  stata  lme4-nlme 

Esto no es tan fácil para Google como otras cosas, ya que, para ser claros, no estoy hablando de regresión logística en el sentido de usar la regresión para predecir variables categóricas. Estoy hablando de ajustar una curva de crecimiento logístico a puntos de datos dados. Para ser específicos, es …

19 r  nonlinear-regression  curve-fitting  logistic-curve 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 6 años . Estoy trabajando en un pequeño proyecto con una serie de tiempo que mide los datos de …

19 time-series  arima 

Como todos saben, la ingeniería de características es extremadamente importante para el aprendizaje automático, sin embargo, encontré pocos materiales asociados con esta área. Participé en varias competiciones en Kaggle y creo que las buenas características pueden ser incluso más importantes que un buen clasificador en algunos casos. ¿Alguien sabe algún …

19 machine-learning  references  feature-construction 

Digamos que tengo un conjunto de datos de "catéter renal". Estoy tratando de modelar una curva de supervivencia usando un modelo de Cox. Si considero un modelo de Cox: necesito la estimación del riesgo de referencia. Al usar la función integrada del paquete R , puedo hacerlo fácilmente de esta …

19 r  cox-model  hazard 

Considere las variables aleatorias lognormales y con y .X1X1X_1X2X2X_2log(X1)∼N(0,1)log⁡(X1)∼N(0,1)\log(X_1)\sim \mathcal{N}(0,1)log(X2)∼N(0,σ2)log⁡(X2)∼N(0,σ2)\log(X_2)\sim \mathcal{N}(0,\sigma^2) Estoy tratando de calcular y para \ rho (X_1, X_2) . Un paso en la solución dada que tengo es:ρmaxρmax\rho_{\max}ρminρmin\rho_{\min}ρ(X1,X2)ρ(X1,X2)\rho (X_1,X_2) ρmax=ρ(exp(Z),exp(σZ))ρmax=ρ(exp⁡(Z),exp⁡(σZ))\rho_{\max}=\rho (\exp(Z),\exp(\sigma Z)) y ρmin=ρ(exp(Z),exp(−σZ))ρmin=ρ(exp⁡(Z),exp⁡(−σZ))\rho_{\min}=\rho (\exp(Z),\exp(-\sigma Z)) , pero han hecho algunas referencias a la comonotonicidad y la …

19 correlation  copula 

Estoy leyendo esta nota . En la página 2, dice: "¿Qué parte de la varianza en los datos se explica por un modelo de regresión dado?" "La interpretación de la regresión se trata de la media de los coeficientes; la inferencia se trata de su varianza". He leído sobre tales …

19 regression  variance  interpretation 

¿Cuál es la definición de una distribución simétrica? Alguien me dijo que una variable aleatoria provenía de una distribución simétrica si y solo si y tienen la misma distribución. Pero creo que esta definición es parcialmente cierta. Porque puedo presentar un contraejemplo y . Obviamente, tiene una distribución simétrica, ¡pero …

19 distributions  definition  symmetry 

En la revisión de un artículo, los autores afirman: "Las variables de resultado continuo que exhiben una distribución sesgada se transformaron, utilizando los logaritmos naturales, antes de que se realizaran pruebas t para satisfacer los supuestos de prerrequisitos de normalidad". ¿Es esta una forma aceptable de analizar datos no normales, …

19 normal-distribution  data-transformation  t-test  lognormal