Estadísticas y Big Data

Preguntas y respuestas para personas interesadas en estadísticas, aprendizaje automático, análisis de datos, minería de datos y visualización de datos.

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Muestreo CDF inverso para una distribución mixta
La versión corta fuera de contexto Sea una variable aleatoria con CDF yyyF(⋅)≡{θθ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y = 0 y > 0F(⋅)≡{θ y = 0 θ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y > 0 F(\cdot) \equiv \cases{\theta & y = 0 \\ \theta + (1-\theta) \times \text{CDF}_{\text{log-normal}}(\cdot; \mu, \sigma) & y > 0} Digamos que quería simular dibujos …
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La comprobación del supuesto de probabilidades proporcionales se cumple en una regresión logística ordinal utilizando la función polr
He usado la función 'polr' en el paquete MASS para ejecutar una regresión logística ordinal para una variable de respuesta categórica ordinal con 15 variables explicativas continuas. He utilizado el código (que se muestra a continuación) para verificar que mi modelo cumpla con el supuesto de probabilidades proporcionales siguiendo los …
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¿Qué está haciendo PCA con datos autocorrelacionados?
Solo porque un corresponsal planteó una pregunta interesante sobre los métodos de cálculo de la autocorrelación, comencé a jugar con ella, casi sin ningún conocimiento sobre series de tiempo y autocorrelación. El corresponsal organizó sus datos ( puntos de datos de una serie de tiempo) desplazados por un intervalo de …
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¿Qué criterios usar para separar las variables en variables explicativas y respuestas para los métodos de ordenación en ecología?
Tengo diferentes variables que interactúan dentro de una población. Básicamente, he estado haciendo un inventario de milpiés y midiendo algunos otros valores del terreno, como: La especie y la cantidad de especímenes recolectados. Los diferentes ambientes donde están los animales. el pH El porcentaje de material orgánico la cantidad de …
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Convolución eficiente (en R)
Quiero calcular / evaluar la convolución g(x)=∫Df(x−t)ϕ(t)dt,g(x)=∫Df(x−t)ϕ(t)dt,g(x)=\int_D f(x-t) \phi(t) dt, donde es una densidad y es una función suave con soporte compacto . La convolución no está disponible en forma cerrada y necesito integrarla numéricamente. Mi pregunta es: ¿hay una manera eficiente de hacer esto? Quiero implementarlo en R, por …
9 r  convolution 
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¿Hay una manera elegante / perspicaz de comprender esta identidad de regresión lineal para múltiples
En regresión lineal, he encontrado un resultado encantador que si encajamos en el modelo E[Y]=β1X1+β2X2+c,mi[Y]=β1X1+β2X2+C,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, entonces, si estandarizamos y centramos los datos , X 1 y X 2 ,YYYX1X1X_1X2X2X_2 R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R^2 = \mathrm{Cor}(Y,X_1) \beta_1 + \mathrm{Cor}(Y, X_2) \beta_2. Esto me parece una versión …
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De la identificación a la estimación
Actualmente estoy leyendo el artículo de Pearl (Pearl, 2009, 2ª edición) sobre causalidad y lucha para establecer el vínculo entre la identificación no paramétrica de un modelo y la estimación real. Desafortunadamente, el propio Pearl no dice nada sobre este tema. Para dar un ejemplo, tengo en mente un modelo …
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