Estadísticas y Big Data

He estado jugando con la regresión logística con varios algoritmos de optimización por lotes (gradiente conjugado, newton-raphson y varios métodos de cuasinewton). Una cosa que he notado es que a veces, agregar más datos a un modelo puede hacer que la capacitación del modelo tome mucho menos tiempo. Cada iteración …

8 logistic  references  optimization 

Utilicé el paquete coda effectiveSize()para encontrar el tamaño de muestra efectivo de mi simulación MCMC. El tamaño efectivo de mi muestra es mayor que el tamaño real de la muestra, por ejemplo, 9813.626 mayor que 9501. Me pregunto si eso tiene sentido. Entiendo que el tamaño efectivo de la muestra …

8 simulation  mcmc 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . mi serie temporal es obviamente periódica, pero la descomposición estacional usando stl () no funciona en …

8 r  time-series  seasonality 

Hice un modelo de regresión logística que incluye un término polinomial de grado 2. Soy consciente de que la regresión logística modela la variable de respuesta como una función no lineal de los predictores. ¿Tiene sentido incluir un término polinómico en la regresión logística?

8 logistic  polynomial 

Digamos que tengo una serie temporal de observaciones y calculo una medida de la varianza de esa serie temporal como la desviación estándar (SD) en una ventana móvil de ancho y esa ventana se mueve en pasos de tiempo únicos sobre la serie. Suponga además que , donde es el …

8 time-series  autocorrelation  moving-window 

Recuerdo una prueba de que la teoría de probabilidad bayesiana es el único método válido para representar creencias, fue algo así como representamos la creencia por alguna función no negativa sobre algún dominio de resultados las creencias son subaditivas ... Por lo tanto, la teoría de probabilidad bayesiana es el …

8 bayesian  decision-theory 

Tengo 10 personas trabajando juntas. Trabajan en grupos durante 6 días: tres días en la semana 1, tres días en la semana 2. En cada día no tengo el conjunto completo de personas, sino un subconjunto de ellas. En cada día mido las actuaciones individuales. Tengo que decir si el …

8 t-test  non-independent 

Suponga que una distribución multivariada sobre tiene una matriz de covarianza singular. ¿Podemos concluir que no tiene una función de densidad?RnorteRn\mathbb R^n Por ejemplo, es el caso de la distribución normal multivariada, pero no estoy seguro de si es cierto para todas las demás distribuciones multivariadas. Esta es, creo, una …

8 distributions  mathematical-statistics  covariance 

Estoy trabajando en modelos de datos de recuento cero inflados usando el psclpaquete. ¡Me pregunto por qué no hay desarrollo de modelos para modelos de datos de conteo inflados! Además, ¿por qué no hay desarrollo de modelos de datos de conteo bimodales, digamos cero y 2 inflados! Una vez que …

8 r  generalized-linear-model  zero-inflation  poisson-regression 

Después de investigar un poco sobre el tema, he notado un sorprendente déficit de paquetes de inferencia y bibliotecas que dependen de métodos de optimización o transmisión de mensajes para Python y R. Que yo sepa, estos métodos son extremadamente útiles. Por ejemplo, para una red de Bayes (dirigida, acíclica), …

8 r  python  bayes  variational-bayes 

Tengo un conjunto de datos que es estrictamente binario. El conjunto de valores de cada variable está en el dominio: verdadero, falso. La propiedad "especial" de este conjunto de datos es que una abrumadora mayoría de los valores son "falsos". Ya he usado un algoritmo de aprendizaje de red bayesiano …

8 machine-learning  classification  svm  random-forest  bayesian-network 

Estoy tratando de encontrar la estimación MAP para un modelo por gradiente de descenso. Mi anterior es gaussiano multivariante con una matriz de covarianza conocida. A nivel conceptual, creo que sé cómo hacer esto, pero esperaba ayuda con los detalles. En particular, si hay una manera más fácil de abordar …

8 normal-distribution  covariance-matrix  regularization  gradient-descent  ridge-regression 

Estaba leyendo algunas notas y dice que PCA puede "cambiar la esfera de los datos". Lo que me definen como "sphering the data" es dividir cada dimensión por la raíz cuadrada del valor propio correspondiente. Supongo que por "dimensión" se refieren a cada vector base en el que estamos proyectando …

8 pca 

Estoy usando lmerTestpara ejecutar modelos lineales mixtos (LMM) para obtener los valores p. Sin embargo, en los artículos que he escrito, mostrarán ambos lme4y lmerTest. Entonces no estoy seguro de si también tengo cita lme4cuando lo uso solo lmerTestpara ejecutar modelos LMM. ¿Tienes alguna idea sobre esto?

8 r 

Existen varios métodos para hacer pronósticos de series temporales equidistantes (por ejemplo, Holt-Winters, ARIMA, ...). Sin embargo, actualmente estoy trabajando en el siguiente conjunto de datos espaciados irregulares, que tiene una cantidad variable de puntos de datos por año y no hay intervalos de tiempo regulares entre esos puntos: Parcela: …

8 r  time-series  forecasting  unevenly-spaced-time-series