Estadísticas y Big Data

Me cuesta encontrar una manera de calcular el valor p para el área bajo una característica del operador receptor (ROC). Tengo una variable continua y un resultado de prueba de diagnóstico. Quiero ver si AUROC es estadísticamente significativo. Encontré muchos paquetes relacionados con curvas ROC: pROC, ROCR, caTools, verificación, Epi. …

12 r  p-value  roc 

Recopilo muestras muy grandes (> 1,000,000) de datos categóricos cada día y quiero ver que los datos se vean "significativamente" diferentes entre días para detectar errores en la recopilación de datos. Pensé que usar una prueba de buen ajuste (en particular, una prueba G) sería un buen ajuste (juego de …

12 goodness-of-fit  large-data 

Me sorprende la siguiente declaración: "Para aumentar la desviación estándar de un conjunto de números, debe agregar un valor que esté a más de una desviación estándar de la media" ¿Cuál es la prueba de eso? Por supuesto, sé cómo definimos la desviación estándar, pero esa parte parece que de …

12 standard-deviation 

Si tenemos una serie de tiempo larga y de alta resolución, con mucho ruido, a menudo tiene sentido agregar los datos a una resolución más baja (digamos, valores diarios a mensuales) para obtener una mejor comprensión de lo que está sucediendo, eliminando efectivamente algunos de el ruido. He visto al …

12 time-series  aggregation 

Estoy probando los sensores de posición del acelerador (TPS) que vende mi empresa e imprimo el diagrama de respuesta de voltaje a la rotación del eje del acelerador. Un TPS es un sensor giratorio con 90 ° de rango y la salida es como un potenciómetro con una apertura total …

12 terminology 

Cuando se usan splines cúbicas naturales (es decir, restringidas), las funciones básicas creadas son altamente colineales, y cuando se usan en una regresión parecen producir estadísticas muy altas de VIF (factor de inflación de varianza), lo que indica multicolinealidad. Cuando se considera el caso de un modelo con fines de …

12 multiple-regression  generalized-linear-model  predictive-models  multicollinearity  splines 

He correlacionado datos y estoy usando un modelo de efectos mixtos de regresión logística para estimar el efecto de nivel individual (condicional) para un predictor de interés. Sé que para los modelos marginales estándar, la inferencia en los parámetros del modelo usando la prueba de Wald es consistente para la …

12 logistic  mixed-model  inference 

Más específicamente, ¿por qué las pruebas de razón de probabilidad tienen una distribución asintóticamente si los modelos están anidados, pero este ya no es el caso para los modelos no anidados? Entiendo que esto se desprende del teorema de Wilks, pero desafortunadamente, no entiendo su prueba .χ2χ2\chi^2

12 likelihood-ratio  nested-models 

Deje que denote el riesgo de Bayes de un estimador con respecto a un anterior , deje que denote el conjunto de todos los anteriores en el espacio de parámetros y deje que denote el conjunto de todas las reglas de decisión (posiblemente aleatorias).δ π Π Θ Δr ( π, …

12 bayesian  decision-theory  risk 

Tenía la impresión de que la función lmer()en el lme4paquete no producía valores p (ver lmer, valores p y todo eso ). He estado usando los valores generados MCMC p lugar como por esta pregunta: Efecto significativo en el lme4modelo mixto y esta pregunta: Si no encuentra los valores de …

12 r  mixed-model  p-value  mcmc  lme4-nlme 

Si se supone que las pruebas no paramétricas tienen menos potencia que sus alternativas paramétricas, ¿implica esto que si alguna prueba paramétrica no rechaza nulo, entonces su alternativa no paramétrica no rechaza también nulo? ¿Cómo puede cambiar esto si no se cumplen los supuestos de la prueba paramétrica y la …

12 hypothesis-testing  nonparametric  parametric 

Tengo algo de código y salida, y me gustaría construir un modelo. No sé cómo construir un modelo usando esta salida: require("splines") x <- c(0.2, 0.23, 0.26, 0.29, 0.33, 0.46, 0.53 ) y <- c(0.211, 0.2026, 0.2034, 0.2167, 0.2177, 0.19225, 0.182) fit <- lm(y ~ ns(x,3)) summary(fit) Tenga en cuenta …

12 r  splines 

En el espíritu de esta pregunta Comprensión de la prueba de un lema utilizado en la desigualdad de Hoeffding , estoy tratando de entender los pasos que conducen a la desigualdad de Hoeffding. Lo que tiene más misterio para mí en la prueba es la parte donde se calculan los …

12 probability  probability-inequalities 

¿Alguien tiene una derivación de cómo funciona un desplazamiento en modelos binarios como probit y logit? En mi problema, la ventana de seguimiento puede variar en longitud. Supongamos que los pacientes reciben una inyección profiláctica como tratamiento. El tiro sucede en diferentes momentos, por lo que si el resultado es …

12 logit  probit  logarithm  offset 

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 . He estado usando archivos de texto para almacenar mis datos para R sin ningún problema desde …

12 r  dataset