Estadísticas y Big Data

Tengo algunos datos que están limitados entre 0 y 1. He usado el betaregpaquete en R para ajustar un modelo de regresión con los datos limitados como la variable dependiente. Mi pregunta es: ¿cómo interpreto los coeficientes de la regresión?

15 r  regression  interpretation  beta-distribution  regression-coefficients 

Calculé la matriz de covarianza de la muestra de una muestra y obtuve una matriz simétrica. Con , me gustaría crear -variate rn distribuido normal, pero por lo tanto necesito la descomposición de Cholesky de . ¿Qué debo hacer si no es definitivo positivo?CCCCCCnnortenCCCCCC

15 r  random-generation  covariance-matrix  multivariate-normal  cholesky 

Soy bastante nuevo en las estadísticas. El concepto de bootstrapping me ha resultado confuso. Sé que se requiere la normalidad de la distribución de muestreo para usar ciertas pruebas, como la prueba t. En los casos en que los datos no se distribuyen normalmente, al solicitar "bootstrapping" en pruebas t …

15 nonparametric  bootstrap 

Si estoy en lo correcto, "clasificación no supervisada" es lo mismo que agrupamiento. Entonces, ¿hay una "regresión no supervisada"? ¡Gracias!

15 regression  unsupervised-learning 

¿Qué es exactamente construir un modelo estadístico? En estos días, cuando solicito trabajos de investigación o consultoría, a menudo aparece el término "construir un modelo" o "modelar". El término suena bien, pero ¿a qué se refieren exactamente? ¿Cómo se construye su modelo? Busqué modelos predictivos , que incluyen k-nn y …

15 modeling 

¿Puede aplicarse el lema de Neyman-Pearson al caso cuando una simple nula y una alternativa simple no pertenecen a la misma familia de distribuciones? Por su prueba, no veo por qué no puede. Por ejemplo, cuando el nulo simple es una distribución normal y la alternativa simple es una distribución …

15 hypothesis-testing  mathematical-statistics 

Estoy usando una serie temporal diaria de datos de ventas que contiene aproximadamente 2 años de puntos de datos diarios. Basado en algunos de los tutoriales / ejemplos en línea, traté de identificar la estacionalidad en los datos. Parece que hay una periodicidad / estacionalidad semanal, mensual y probablemente anual. …

15 r  time-series  forecasting  arima  multiple-seasonalities 

Tengo una muestra de aproximadamente 1000 valores. Estos datos se obtienen del producto de dos variables aleatorias independientes . La primera variable aleatoria tiene una distribución uniforme . La distribución de la segunda variable aleatoria no se conoce. ¿Cómo puedo estimar la distribución de la segunda variable aleatoria ( )?ξ …

15 probability  distributions  mathematical-statistics 

En un artículo que describe los resultados del análisis de supervivencia, he leído una declaración que implica que uno puede traducir la razón de riesgo (HR) en la razón de los tiempos de supervivencia promedio ( y M 2 ) usando la fórmula:M1M1M_1M2M2M_2 HR=M1M2HR=M1M2HR = \frac{M_1}{M_2} Estoy seguro de que …

15 survival  hazard 

En la literatura, los términos aleatorización y permutación se usan indistintamente. Con muchos autores declarando "Pruebas de permutación (también conocida como aleatorización)", o viceversa. En el mejor de los casos, creo que la diferencia es sutil, y radica en sus suposiciones sobre los datos y las posibles conclusiones que se …

15 hypothesis-testing  sampling  terminology  permutation-test 

Digamos que tenemos el siguiente problema: Predecir qué clientes tienen más probabilidades de dejar de comprar en nuestra tienda en los próximos 3 meses. Para cada cliente, sabemos el mes en que uno comenzó a comprar en nuestra tienda y, además, tenemos muchas características de comportamiento en agregados mensuales. El …

15 logistic  survival  cox-model 

Hasta donde yo entiendo, explica qué tan bien el modelo predice la observación. R 2 ajustado es el que tiene en cuenta más observaciones (o grados de libertad). Entonces, ¿ R 2 ajustado predice mejor el modelo? Entonces, ¿por qué es esto menor que R 2?R2R2R^2R2R2R^2R2R2R^2R2R2R^2 ? Parece que a …

15 regression  r-squared 

El análisis de correlación canónica (CCA) tiene como objetivo maximizar la correlación habitual del momento del producto de Pearson (es decir, el coeficiente de correlación lineal) de las combinaciones lineales de los dos conjuntos de datos. Ahora, considere el hecho de que este coeficiente de correlación solo mide asociaciones lineales; …

15 multivariate-analysis  data-transformation  spearman-rho  kendall-tau  canonical-correlation 

Tal como está actualmente, esta pregunta no es adecuada para nuestro formato de preguntas y respuestas. Esperamos que las respuestas estén respaldadas por hechos, referencias o experiencia, pero esta pregunta probablemente solicitará debate, argumentos, encuestas o discusión extendida. Si cree que esta pregunta se puede mejorar y posiblemente volver a …

15 references  history 

Tengo una unidad GPS que genera una medición de ruido a través de la matriz de covarianza :ΣΣ\Sigma Σ=⎡⎣⎢σxxσyxσxzσxyσyyσyzσxzσyzσzz⎤⎦⎥Σ=[σxxσxyσxzσyxσyyσyzσxzσyzσzz]\Sigma = \left[\begin{matrix} \sigma_{xx} & \sigma_{xy} & \sigma_{xz} \\ \sigma_{yx} & \sigma_{yy} & \sigma_{yz} \\ \sigma_{xz} & \sigma_{yz} & \sigma_{zz} \end{matrix}\right] (También hay involucrado pero ignoremos eso por un segundo).ttt Supongamos que …

15 covariance  measurement-error  uncertainty