Estadísticas y Big Data

Se ha demostrado que no se recomienda la elección del modelo ABC utilizando factores de Bayes debido a la presencia de un error derivado del uso de estadísticas resumidas. La conclusión en este artículo se basa en el estudio del comportamiento de un método popular para aproximar el factor de …

11 bayesian  model-selection  prediction  abc 

Tengo un par de preguntas para los intervalos de predicción y tolerancia. Acordemos primero la definición de los intervalos de tolerancia: se nos da un nivel de confianza, digamos 90%, el porcentaje de la población a capturar, digamos 99%, y un tamaño de muestra, digamos 20. La distribución de probabilidad …

11 prediction  prediction-interval  tolerance-interval 

Los buenos nombres de variables son: a) corto / fácil de escribir, b) fácil de recordar, c) comprensible / comunicativo. ¿Estoy olvidando algo? La consistencia es algo a tener en cuenta. La forma en que lo diría es que las convenciones de nomenclatura consistentes contribuyen a las cualidades anteriores. La …

11 project-management 

Por lo general, se transforma en Fisher z para probar la diferencia entre dos valores de r . Pero, cuando se va a realizar un metanálisis, ¿por qué deberíamos dar ese paso? ¿Corrige el error de medición o el error de no muestreo y por qué deberíamos asumir que r …

11 correlation  variance  sampling  meta-analysis 

Sé que las casas de apuestas ajustan sus probabilidades para maximizar la ganancia, pronosticando las probabilidades del volumen de dinero colocado en cada resultado. ¿Cómo seleccionan las casas de apuestas sus probabilidades de apertura?

11 predictive-models 

Actualmente estoy trabajando en un proyecto que involucra GLM (y eventualmente GAM) de algunos datos de conteo a lo largo del tiempo. Normalmente haría esto en SAS, pero estoy tratando de pasar a R y tengo ... problemas. Cuando ajusto un GLM para contar datos usando lo siguiente: cdi_model <- …

11 r  poisson-distribution  generalized-linear-model 

He estado leyendo Wagenmakers (2007) Una solución práctica al problema generalizado de los valores de p . Me intriga la conversión de los valores BIC en factores y probabilidades de Bayes. Sin embargo, hasta ahora no tengo una buena idea de qué es exactamente una información de unidad anterior . …

11 prior  bic  bayes  unit-information-prior 

El Mega Millions tiene más de $ 500 millones hoy. Recuerdo haber leído un artículo de JSTOR sobre algunos números que es poco probable que se elijan. Por ejemplo, muchas personas eligen 7 porque es su número de la suerte, y quiero lo contrario de eso. Sin embargo, mi membresía …

11 random-generation 

Tengo el siguiente modelo de Cox PH: (Tiempo, evento) ~ X + Y + Z Me gustaría obtener los peligros pronosticadas tasas (estoy hablando de las tasas de riesgo NO función de riesgo) dados los valores específicos de X, Y, Z. Sé que el paquete muhaz R puede calcular las …

11 r  survival  hazard  cox-model 

Quiero comparar datos que proporciones entre tres grupos diferentes, por ejemplo: ID Group Prop.Nitrogen 1 A 0.89 2 A 0.85 3 B 0.92 4 B 0.97 Siguiendo a Wharton y Hui (doi: 10.1890 / 10-0340.1 1 ), pensé que vería si estos datos se tratarían mejor utilizando un logit transformado. …

11 data-transformation  aic  fitting 

He aprendido en mis cursos de probabilidad que la función de distribución acumulativa de una variable aleatoria es correcta continua. ¿Es posible demostrar eso?FFFXXX

11 probability 

Buscar en Internet el tutorial de PCA ofrece miles de resultados (incluso videos). Muchos de los tutoriales son muy buenos. Pero no puedo encontrar ningún ejemplo práctico en el que se explique PCA utilizando algunos conjuntos de datos que puedo usar para la demostración. Necesito un tutorial que proporcione un …

11 data-visualization  dataset  pca  data-mining 

A mediados de la década de 1960, los investigadores se han referido al ajedrez como la " Drosophila de la IA": al igual que la mosca de la fruta, el juego de ajedrez era un problema accesible y relativamente simple para experimentar, lo que a su vez produjo importantes conocimientos …

11 machine-learning 

¿Cuál es la mejor manera de seleccionar automáticamente las características para la detección de anomalías? Normalmente trato la detección de anomalías como un algoritmo en el que las características son seleccionadas por expertos humanos: lo que importa es el rango de salida (como en "entrada anormal - salida anormal"), por …

11 feature-selection  outliers 

Mientras leía acerca de las redes bayesianas, me encontré con el término " manta de Markov " y me confundí severamente con su independencia en un gráfico de red bayesiana. La manta de Markov dice brevemente que cada nodo solo depende de sus padres, hijos y padres de niños [es …

11 bayesian  bayesian-network