Estadísticas y Big Data

Tengo una probabilidad bastante plana de que el muestreador Metropolis-Hastings se mueva a través del espacio de parámetros de forma muy irregular, es decir, no se puede lograr la convergencia sin importar los parámetros de distribución de la propuesta (en mi caso, es gaussiana). No hay una gran complejidad en …

9 mcmc  likelihood  posterior 

Actualmente estoy ejecutando un modelo de regresión múltiple utilizando datos imputados y tengo algunas preguntas. Antecedentes: Uso de SPSS 18. Mis datos parecen ser MAR. La eliminación en lista de casos me deja con solo 92 casos, la imputación múltiple deja 153 casos para el análisis. Todos los supuestos cumplidos: …

9 spss  multiple-regression  data-transformation  multiple-imputation 

En mínimos cuadrados ordinarios, regresando un vector objetivo yyy contra un conjunto de predictores XXX, la matriz del sombrero se calcula como H= X(XtX)- 1XtH=X(XtX)−1XtH = X (X^tX)^{-1} X^t y la PRENSA (suma residual de cuadrados prevista) se calcula mediante SSPAGS=∑yo(miyo1 -hyo i)2SSP=∑i(ei1−hii)2SS_P = \sum_i \left( \frac{e_i}{1-h_{ii}}\right)^2 dónde miyoeie_i es …

9 regression  cross-validation  ridge-regression 

Digamos que estoy construyendo un modelo de regresión logística donde la variable dependiente es binaria y puede tomar los valores. 0 000 o 111. Deje que las variables independientes seanX1,X2, . . . ,Xmetrox1,x2,...,xmx_1, x_2, ..., x_m - existen metrommvariables independientes. Digamos por elkkkEn la variable independiente, el análisis bivariado …

9 regression  estimation  logistic  sas 

Digamos que tiene una distribución log-normal y hay un número positivo real . entonces, ¿es correcto decir que también tiene alguna distribución log-normal? Mi sensación es que no puede ser, porque puede tomar un valor negativo, mientras que una distribución logarítmica normal solo se define en el dominio positivo. ¿Alguien …

9 lognormal 

Tengo un conjunto de datos médicos con aproximadamente 200 variables. Una de las variables es un marcador biológico (concentración de una enzima particular). Su distribución es correcta, y el problema es que los valores por encima de cierto nivel están censurados / cortados en ese nivel. Entonces, mientras que la …

9 r  epidemiology  data-imputation  censoring 

Por ejemplo: Quiero pronosticar valores futuros de una serie temporal basados ​​en valores previos de múltiples series temporales 'utilizando un ANN y / o SVM. Las entradas serán valores rezagados de cada serie de tiempo, y las salidas serán pronósticos de un paso adelante (los pronósticos con horizontes adicionales se …

9 time-series  machine-learning  stationarity  prediction 

Como hablante de inglés no nativo, me preguntaba cuál de las expresiones cuadradas o cuadradas debería usar. Por ejemplo, en medio de la plaza de error o de media al cuadrado de error. Según Internet, parece que ambas formas se usan indistintamente. ¿Es una expresión más cuadrada que la otra?

9 terminology  mse 

¿Cuáles pueden ser buenas técnicas para enfrentar este problema abstracto? Tiene un flujo de datos de una señal continua, como uno de un sensor físico. Esa señal tiene valores reales (discretizados), sin atributo; Se pueden extraer características adictivas (p. ej., potencia, autocorrelación, entropía). Puede asignar una etiqueta de un conjunto …

9 machine-learning  classification  signal-processing  online 

Me preguntaba si alguien tenía experiencia en el uso de la función de ratones, como se describe en ratones: ¿Imputación multivariada por ecuaciones encadenadas en R (JSS 2011 45 (3))? Tengo un conjunto de datos con varias variables, cada una con diferentes grados de datos faltantes. Mi pregunta principal es: …

9 r  regression  bayesian  data-imputation  mice 

En el algoritmo Metropolis – Hastings para muestrear una distribución objetivo, dejemos que: πiπi\pi_{i} sea ​​la densidad objetivo en el estado ,iii πjπj\pi_j sea ​​la densidad objetivo en el estado propuesto ,jjj hijhijh_{ij} sea ​​la densidad propuesta para la transición al estado dado el estado actual ,jjjiii aijaija_{ij} sea ​​la …

9 mcmc  metropolis-hastings 

Suponga que un conjunto de nodos está disperso sobre una superficie 2D modo que para cualquier , el número de nodos dentro de sigue una distribución de Poisson con parámetro , dondemuestra el área del subconjunto y es la intensidad de los puntos (número promedio de puntos por unidad de …

9 probability 

Para explicar por qué tengo esa estúpida pregunta que encontrarás a continuación, debo decir que soy más una persona de aprendizaje automático. Mientras trabajaba en problemas de bioinformática, todo estaba bien. Cuando escuché palabras como "regresión" o "curtosis y asimetría", en el primer caso solo sonreí, en el segundo caso …

9 machine-learning  arima  finance 

He estado usando secuencias de baja discrepancia durante un tiempo para Distribuciones uniformes, ya que he encontrado que sus propiedades son útiles (principalmente en gráficos de computadora por su apariencia aleatoria y su capacidad para cubrir densamente [0,1] de manera incremental). Por ejemplo, valores aleatorios arriba, valores de secuencia Halton …

9 normal-distribution  random-generation 

Estoy bastante seguro de que me falta algo obvio aquí, pero estoy bastante confundido con diferentes términos en el campo de series de tiempo. Si lo entiendo correctamente, los errores autocorrelacionados en serie son un problema en los modelos de regresión (ver, por ejemplo, aquí ). Mi pregunta ahora es …

9 time-series  autocorrelation