Estadísticas y Big Data

Tengo el resumen de 5 números (mínimo, Q1, Mediano, Q3, máximo) de dos diagramas de caja y quería probar si los promedios de los grupos en los dos diagramas de caja eran significativamente diferentes. Me gustaría hacer esto usando una prueba t, pero no tengo los datos disponibles (solo el …

8 t-test  boxplot 

Dado un modelo: y=β0 0+β1⋅ f+ uy=β0 0+β1⋅F+tu y = \beta_0 + \beta_1 \cdot f + u Donde es ficticio si es hembra y caso contrario, y es altura en cm. El tamaño de la muestra es en total. Además y . Calcular las estimaciones de los parámetros.FFf= 1=1=10 00 …

8 self-study  least-squares 

Esta pregunta es de la Introducción a las estadísticas matemáticas de Robert Hogg, sexta versión, pregunta 7.6.7. El problema es : Deje que se tome una muestra aleatoria de tamaño de una distribución con el pdfnnnf(x;θ)=(1/θ)exp(−x/θ)I(0,∞)(x)f(x;θ)=(1/θ)exp⁡(−x/θ)I(0,∞)(x)f(x;\theta)=(1/\theta)\exp(-x/\theta)\mathbb{I}_{(0,\infty)}(x) Encuentre el MLE y el MVUE de .P(X≤2)P(X≤2)P(X \le 2) Sé cómo encontrar el …

8 self-study  exponential-family  umvue  rao-blackwell 

Estoy investigando con regresión logística. 10 variables influyen en la variable dependiente. Uno de los mencionados es categórico (por ejemplo, entrega urgente, entrega estándar, etc.). Ahora quiero clasificar esas categorías en función de la "fuerza" de su efecto en la variable dependiente. Todos son significativos (valor p pequeño), pero creo …

8 regression  logistic  categorical-data  effect-size  ranking 

Según el teorema de Rao-Blackwell , si el estadístico es suficiente y completo para , y , entonces es un estimador imparcial uniformemente de varianza mínima (UMVUE).TTTθθ\thetaE(T)=θE(T)=θE(T)=\thetaTTT Me pregunto cómo justificar que un estimador imparcial es un UMVUE: Si no es suficiente, ¿puede ser un UMVUE?TTT si no está completo, …

8 mathematical-statistics  umvue  rao-blackwell 

Actualmente estoy trabajando para modelar muertes por SIDA a lo largo del tiempo usando un GLM en R. Sé que hay dos opciones posibles para la función de enlace para datos de Poisson, log y raíz cuadrada. Sé que la raíz cuadrada incluso resolvería los problemas de variabilidad, mientras que …

8 regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  link-function 

¿Es posible construir un modelo estadístico que prediga el próximo movimiento en un gráfico basado únicamente en movimientos pasados ​​y la estructura del gráfico? He hecho un ejemplo para ilustrar el problema: El tiempo es discreto . En cada ronda permaneces en tu nodo / vértice actual o te mueves …

8 predictive-models  spatial  hidden-markov-model  graph-theory 

Estoy ejecutando algunas optimizaciones con la implementación de BFGS de optim. La función objetivo es en realidad un algoritmo computacional, no solo matemático. Descubrí que cuando agrego una penalización L1, las cosas se ralentizan bastante. ¿Por qué podría ser esto? ¿Hay algo en L1 que ralentiza las cosas? Entonces, ¿cómo …

8 r  optimization  lasso 

Estoy tratando de entender el Alfa de Cronbach intuitivamente. ¿Cuál es la idea general detrás de esta construcción? ¿Qué propiedades estaban tratando de asegurar que tuviera?

8 reliability  measurement-error  psychometrics  intuition  cronbachs-alpha 

Al hacer un análisis factorial (por factorización de eje principal, por ejemplo) o un análisis de componentes principales como análisis factorial, y haber realizado una rotación oblicua de las cargas, ¿qué matriz utiliza entonces para comprender qué elementos cargan en qué factores? e para interpretar los factores, ¿ matriz de …

8 pca  interpretation  factor-analysis  rotation 

Antecedentes: me gustaría llevar a cabo una meta-regresión utilizando estudios que tengan (1) varios resultados / constructos (= multivariante) y (2) tamaños de efectos múltiples para cada uno de estos resultados debido a diferentes medidas. Aquí hay un esquema que, con suerte, lo explica mejor: Estudio 1, Resultado A, Tamaño …

8 multivariate-analysis  multilevel-analysis  meta-analysis  meta-regression 

Mi pregunta trata sobre los árboles de clasificación . Considere el siguiente ejemplo del conjunto de datos de Iris: Quiero seleccionar manualmente el mejor predictor para la primera división. Según el algoritmo CART, la mejor característica para hacer una división es la que maximiza la disminución de la impureza de …

8 r  machine-learning  classification  data-mining  cart 

Soy nuevo en el aprendizaje profundo, por lo que esta podría ser una pregunta trivial. Pero me pregunto por qué el aprendizaje profundo (o red neuronal) no funciona muy bien en datos pequeños etiquetados. Cualesquiera que sean los trabajos de investigación que he leído, sus conjuntos de datos son enormes. …

8 neural-networks  deep-learning 

Estoy tratando de determinar qué alfa usar en mi glmnetfunción, pero el archivo de ayuda me dice: Tenga en cuenta que cv.glmnet NO busca valores para alfa. Se debe proporcionar un valor específico; de lo contrario, se supone alfa = 1 de forma predeterminada. Si los usuarios desean validar también …

8 r  lasso  ridge-regression  glmnet 

Supongamos que tengo un conjunto de datos en el que la incertidumbre en las mediciones (que provienen de la propagación de errores sistemáticos del aparato de medición) es diferente para cada punto. Si hago una regresión lineal en el conjunto de datos, ¿cómo calculo la incertidumbre en la pendiente? Me …

8 linear-model  measurement-error  errors-in-variables