Estadísticas y Big Data

Los modelos penalizados se pueden usar para estimar modelos donde el número de parámetros es igual o incluso mayor que el tamaño de la muestra. Esta situación puede surgir en modelos log-lineales de grandes tablas dispersas de datos categóricos o de conteo. En estos entornos, a menudo también es deseable …

9 categorical-data  lasso  elastic-net  log-linear  many-categories 

EDITAR: desde que hice esta publicación, he seguido con una publicación adicional aquí . Resumen del texto a continuación: estoy trabajando en un modelo y he intentado la regresión lineal, las transformaciones de Box Cox y GAM, pero no he progresado mucho Utilizando R, actualmente estoy trabajando en un modelo …

9 r  multiple-regression  data-transformation  nonlinear-regression  gam 

Digamos que estoy realizando un análisis mirando una medida de salud particular. Estoy interesado en la diferencia en esa medida entre pacientes y controles y si la diferencia es o no diferente de 0. En el pasado se han realizado estudios que analizan mi misma pregunta de investigación y medida …

9 bayesian  meta-analysis  case-control-study 

Me gustaría entender este tema, pero aprender de los libros blancos y los tutoriales es difícil porque hay muchas lagunas que generalmente se llenan en los libros de texto. Si es importante, tengo una base matemática relativamente sólida como lo hice con mi Ph.D. en matemática aplicada (CFD para ser …

9 bayesian  nonparametric  references  nonparametric-bayes 

La mayor parte de esto es de fondo, salte al final si ya sabe lo suficiente sobre las mezclas de proceso de Dirichlet . Supongamos que estoy modelando algunos datos como provenientes de una mezcla de procesos de Dirichlet, es decir, deje que y condicional en supongaF Y i i …

9 bayesian  nonparametric-bayes 

Estoy usando un análisis de clase latente para agrupar una muestra de observaciones basadas en un conjunto de variables binarias. Estoy usando R y el paquete poLCA. En LCA, debe especificar el número de clústeres que desea encontrar. En la práctica, las personas usualmente ejecutan varios modelos, cada uno especificando …

9 data-visualization  mixture  latent-class 

¿Es cierto que bajo los supuestos de Gauss Markov el método de mínimos cuadrados ordinarios proporciona estimadores eficientes e imparciales? Entonces: mi( ut) = 0mi(tut)=0 0E(u_t)=0 para todottt mi( uttus) = σ2mi(tuttus)=σ2E(u_tu_s)=\sigma^2 parat = st=st=s mi( uttus) = 0mi(tuttus)=0 0E(u_tu_s)=0 parat ≠ st≠st\neq s donde son los residuos.tutuu

9 regression  self-study  least-squares 

En R, si llamo a la lm()función de la siguiente manera: lm.1 = lm(response ~ var1 + var2 + var1 * var2) summary(lm.1) Esto me da un modelo lineal de la variable de respuesta con var1, var2y la interacción entre ellos. Sin embargo, ¿cómo exactamente interpretamos numéricamente el término de …

9 r  regression 

Estoy tratando de aprender un modelo de regresión lineal. Sin embargo, tengo cierta confusión relacionada con la normalización de los datos. He normalizado las características / predictores a cero media y varianza unitaria. ¿Debo hacer lo mismo para el objetivo? Si es así, ¿por qué?

9 regression  multiple-regression  normalization 

Estoy leyendo el teorema de Guass-Markov en Wikipedia , y esperaba que alguien pudiera ayudarme a descubrir el punto principal del teorema. Suponemos un modelo lineal, en forma de matriz, está dada por: y que estamos buscando la BLUE, β .y=Xβ+ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta βˆβ^ \widehat\beta De acuerdo con …

9 regression  least-squares  mse  blue 

Para una tabla de 2 por 2 contingencia, algunos dijeron la prueba exacta de Fisher utiliza el recuento de en el (1,1) de células en la tabla como la estadística de prueba, y bajo hipótesis nula, voluntad tener una distribución hipergeométricaX1 , 1X1,1X_{1,1}X1 , 1X1,1X_{1,1} Algunos dijeron que su estadística …

9 hypothesis-testing  fishers-exact  hypergeometric 

Tengo curiosidad por la hipótesis nula de una prueba U de Mann-Whitney. A menudo veo que se afirma que la hipótesis nula es que dos poblaciones tienen distribuciones iguales. Pero estoy pensando: si tuviera dos poblaciones normales con la misma varianza media pero extremadamente desigual, la prueba de Mann-Whitney probablemente …

9 hypothesis-testing  variance  wilcoxon-mann-whitney 

Tengo un modelo de regresión lineal con una variable categórica (macho y hembra) y una variable continua B .UNAUNAAsisiB Configuré códigos de contrastes en R con options(contrasts=c("contr.sum","contr.poly")). Y ahora tengo sumas de cuadrados de Tipo III para , B y su interacción (A: B) usando .UNAUNAAsisiBdrop1(model, .~., test="F") De lo …

9 regression  anova  sums-of-squares 

Así que estoy trabajando con modelos de regresión logística en R. Aunque todavía soy nuevo en estadística, siento que ya tengo un poco de comprensión para los modelos de regresión, pero todavía hay algo que me molesta: Mirando la imagen vinculada, verá el resumen R imprime para un modelo de …

9 r  regression  logistic  p-value  interpretation 

Estoy explorando las propiedades psicométricas de una medida de autoinforme de 10 ítems. Tengo alrededor de 400 casos en dos muestras independientes. Los elementos se completan en escalas Likert de 4 puntos. Un EFA claramente respalda una solución de un factor (por ejemplo, el primer valor propio sobre 6, todos …

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