Estadísticas y Big Data

Muchas referencias (incluidas wikipedia y http://www.atmos.washington.edu/~dennis/MatrixCalculus.pdf y http://michael.orlitzky.com/articles/the_derivative_of_a_quadratic_form.php ) definen la derivada de un funcionar por un vector como derivadas parciales de la función organizada en una fila (por lo que una derivada de una función de valor escalar es un vector de fila). En esta convención, el gradiente y …

9 linear-algebra  derivative 

Estaba tratando de volver a aprender las estadísticas bayesianas (cada vez que pensaba que finalmente lo entendía, aparece algo más que no consideré antes ...) pero no estaba claro (para mí) cuál era el proceso de generación de datos en el marco bayesiano en realidad es. El marco frecuentista es …

9 bayesian  modeling  prior  frequentist  randomness 

Tengo tres variables macroeconómicas (ICS - sentimiento del consumidor, ER - tasa de empleo, DGO - pedido de bienes duraderos) y he realizado pruebas de causalidad de Granger en R en ellas. Realmente no sé cómo interpretar los resultados de una prueba de Granger. ¿Podría alguien echarme una mano para …

9 r  granger-causality 

Aprendí que se puede detectar el sobreajuste trazando el error de entrenamiento y el error de prueba en comparación con las épocas. Como en: He estado leyendo esta publicación de blog donde dicen que la red neuronal, net5 es demasiado adecuada y proporcionan esta cifra: Lo cual es extraño para …

9 neural-networks  overfitting 

La distinción entre variables estrictamente aleatorias (que deberían modelarse como tales) y variables no aleatorias que algunos argumentan que podrían modelarse como aleatorias si se trata de un modelo jerárquico / multinivel, me resulta borrosa. Bates y Bolker ejemplifican los efectos aleatorios con casos de aleatoriedad verdadera, por ejemplo, la …

9 random-effects-model  mixed-model 

¿Es cierto que una verificación de normalidad debe usarse solo para datos continuos (relación, nivel de intervalo de medición) y no para datos categóricos (nominal, ordinal)? ¿Hay alguna forma de verificar la normalidad de los datos categóricos?

9 assumptions  normality-assumption 

¿Cuál es la diferencia entre "patrón oro" y "verdad fundamental"? Los dos artículos wiki (es decir, estándar de oro y verdad básica) relacionan ambos conceptos entre sí en términos de precisión / exactitud del modelo. Esa es una posibilidad. Pero también descubrí que estos conceptos se usan indistintamente cuando se …

9 classification  terminology 

Los datos: a los fines de esta pregunta / comunicación, podemos suponer que los datos se ven como rnbinom(1000,size=0.1,prob=0.01)en R, lo que genera una muestra aleatoria de 1,000 observaciones de una distribución binomial negativa (con una size=0.1probabilidad de éxito prob=0.01). Esta es la parametrización donde la variable aleatoria representa el …

9 hypothesis-testing  goodness-of-fit 

He tenido dificultades para interpretar los grupos resultantes de una matriz de adyacencia. Tengo 200 matrices relativamente grandes que representan sujetos que contienen correlaciones parciales (puntajes z) de series de tiempo (datos neuronales). El objetivo es agrupar esas 210 matrices y detectar cualquier comunidad potencial no descubierta. Entonces hice otros …

9 clustering  neuroimaging 

Tengo algunos problemas para obtener resultados equivalentes entre un aovmodelo de medidas repetidas entre dentro y un lmermodelo mixto. Mis datos y script se ven de la siguiente manera data=read.csv("https://www.dropbox.com/s/zgle45tpyv5t781/fitness.csv?dl=1") data$id=factor(data$id) data id FITNESS TEST PULSE 1 1 pilates CYCLING 91 2 2 pilates CYCLING 82 3 3 pilates CYCLING …

9 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

Tengo una distribución de muestras con un pequeño número de valores en cada una (menos de 101010) He calculado la mediana de cada muestra, que quiero comparar con un modelo y obtener la diferencia entre el modelo y la mediana de cada muestra. Para tener un resultado consistente, necesito un …

9 confidence-interval  standard-error  median 

Tengo una pregunta metodológica y, por lo tanto, no se adjunta ningún conjunto de datos de muestra. Estoy planeando hacer una regresión de Cox ajustada por puntaje de propensión que tenga como objetivo examinar si un determinado medicamento reducirá el riesgo de un resultado. El estudio es observacional y comprende …

9 survival  cox-model  propensity-scores  regression-strategies 

¿Debo incluir efectos aleatorios en un modelo incluso si no son estadísticamente significativos? Tengo un diseño experimental de medidas repetidas, en el que cada individuo experimenta tres tratamientos diferentes en orden aleatorio. Me gustaría controlar cualquier efecto individual y de orden, pero ninguno parece ser estadísticamente significativo en mis modelos. …

9 mixed-model  random-effects-model  glmm 

Quiero calcular las tasas de incidencia para presentar a lo largo de las razones de riesgo para presentar medidas de riesgo relativas y absolutas. Vi en otros estudios que tales tasas de incidencia pueden calcularse utilizando modelos de Poisson con tiempo de seguimiento en el modelo como compensación. Así que …

9 r  survival  cox-model  poisson-regression  incidence-rate-ratio 

library(lme4) out <- glmer(cbind(incidence, size - incidence) ~ period + (1 | herd), data = cbpp, family = binomial, contrasts = list(period = "contr.sum")) summary(out) Fixed effects: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) -2.32337 0.22129 -10.499 < 2e-16 *** period1 0.92498 0.18330 5.046 4.51e-07 *** period2 -0.06698 0.22845 -0.293 …

9 r  binomial  logit  lme4-nlme