Estadísticas y Big Data

Como seguimiento a la sugerencia del Modelo para una regresión de Cox con covariables dependientes del tiempo, aquí está la gráfica de Kaplan Meier que explica la naturaleza dependiente del tiempo de los embarazos. En otras palabras, el conjunto de datos ahora se divide en un conjunto de datos largo …

8 r  data-visualization  survival 

Mi conjunto de datos tiene las siguientes variables: Tratamiento (4 tipos- fijo) Ubicación (8 ubicaciones- fijo) Posición en la ubicación (3 posiciones por ubicación, fija) Se toman muestras en cada posición (3 muestras por posición aleatoria) Tiempo (dos tiempos de muestreo - fijo) Tasa de mineralización (como resultado del análisis …

8 r  anova  repeated-measures  split-plot  nested-data 

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 8 meses . Actualmente estoy en el proceso de implementar un modelo para la predicción de resultados de fútbol …

8 mixed-model  mcmc  jags 

Sé que este es principalmente un sitio de estadísticas, por lo que si no estoy en el tema, por favor redirígeme. Tengo un sistema con bombas que a veces se rompen y necesitan ser reemplazadas. Me gustaría poder predecir las fallas y, por lo tanto, dar una alerta temprana a …

8 time-series  machine-learning  data-transformation 

Quiero calcular el parámetro de la distribución exponencial partir de una población de muestra sacada de esta distribución en condiciones sesgadas. Hasta donde sé, para una muestra de n valores, el estimador habitual es . Sin embargo, mi muestra está sesgada de la siguiente manera:λλ\lambdami- λ xe−λxe^{-\lambda x}λ^=norte∑Xyoλ^=n∑xi\hat{\lambda} = \frac{n}{\sum …

8 distributions  estimation  bias  unbiased-estimator  exponential 

Tengo un experimento que producirá observaciones del tiempo hasta que ocurra un evento. Algunas propiedades básicas son que Contamos el número de eventos que ocurrieron en algún momento .t1, . . . ,tnortet1,...,tnortet_1,...,t_n Los tiempos de evento son censurados por intervalo, entre ,( t - 1 , t ](t-1,t](t-1,t] Los …

8 survival 

Método propuesto: Dada una serie temporal , quiero calcular un promedio móvil ponderado con una ventana de promedio de puntos, donde las ponderaciones favorecen valores más recientes sobre valores más antiguos.xixix_iNNN Al elegir los pesos, estoy usando el hecho familiar de que una serie geométrica converge a 1, es decir, …

8 time-series  forecasting  algorithms  weighted-mean 

Hice esto de la manera obvia, y mi amigo regresó con una mejor idea. ¿Pueden ustedes juzgar o mejorar ambos? Mi manera: Los Cincinnati Bengals y los Cleveland Browns ganaron el domingo por primera vez en 46 semanas (dice ESPN). Eso parecía demasiado improbable ... 46 es demasiado alto sin …

8 conditional-probability 

Me gustaría pronosticar las series de tiempo no estacionarias, que involucran varios supuestos cruciales a priori que se derivan del estudio de instancias de tales series. He construido una función de distribución de probabilidad de un punto promediada en el tiempo aproximada por la distribución normal. Desde este punto de …

8 time-series  forecasting  arima 

He medido dos parámetros (carbono orgánico disuelto DOC = y, y descarga = x). Cuando estas dos variables se trazan una contra la otra, obtenemos un ciclo de histéresis (vea el ejemplo de código y la imagen). Ahora, para un análisis más detallado, me gustaría determinar el área de este …

8 r  data-visualization  geometry 

Logré crear una red neuronal de mis datos. Pero no estoy tan seguro sobre la interpretación de la salida R. Usé el siguiente comando para crear una red neuronal: > net=nnet(formula = category~iplen+date_time, size=0,skip=T,lineout=T) # weights: 3 initial value 136242.000000 final value 136242.000000 converged Luego usé el siguiente comando para …

8 r  neural-networks 

Estoy interesado en una familia de distribuciones multivariadas que puede verse como una generalización de la distribución normal multivariada, en la medida en que se definen por un valor de expectativa y una matriz de covarianza , más una función monótonamente decreciente tal que la densidad es donde es la …

8 distributions  classification  normal-distribution  multivariate-analysis 

Siempre me he preguntado qué tan buena es la "distribución" de Poisson para los eventos que observamos en la realidad. Casi siempre he visto que se usa para modelar la ocurrencia de eventos. (Por ejemplo, la llegada de automóviles a un estacionamiento o el número o mensajes enviados / recibidos …

8 poisson-distribution 

Recientemente completé un estudio mediante el cual asigné al azar a los participantes a uno de los dos grupos de tratamiento. Probé a los participantes al inicio del estudio, inmediatamente después de la intervención, 1 mes y 4 meses en un número bastante grande de variables de resultado. Estaba planeando …

8 mixed-model  ancova 

Estoy tratando de encontrar un enfoque para detectar anuncios fraudulentos en mi sitio web. Creo que el problema tiene mucho en común con la detección de correo electrónico no deseado (para el cual un clasificador bayesiano ingenuo es una solución común) ya que muchas de las señales que indican una …

8 bayesian  classification  naive-bayes