Estadísticas y Big Data

Dado que la estimación posterior de de una probabilidad normal y una gamma inversa antes de es:σ′2σ′2\sigma'^{2}σ2σ2\sigma^2 σ′2∼IG(α+n2,β+∑ni=1(yi−μ)22)σ′2∼IG(α+n2,β+∑i=1n(yi−μ)22)\sigma'^{2}\sim\textrm{IG}\left(\alpha + \frac{n}{2}, \beta +\frac{\sum_{i=1}^n{(y_i-\mu)^2}}{2}\right) que es equivalente a σ′2∼IG(n2,nσ22)σ′2∼IG(n2,nσ22)\sigma'^{2}\sim\textrm{IG}\left( \frac{n}{2}, \frac{n\sigma^2}{2}\right) dado que un débil en elimina y de la ecuación 1:IG(α,β)IG(α,β)\textrm{IG}(\alpha, \beta)σ2σ2\sigma^2αα\alphaββ\beta σ′2∼IG(n2,∑ni=1(yi−μ)22)σ′2∼IG(n2,∑i=1n(yi−μ)22)\sigma'^{2}\sim\textrm{IG}\left( \frac{n}{2}, \frac{\sum_{i=1}^n{(y_i-\mu)^2}}{2}\right) Es evidente que la estimación posterior …

8 bayesian  prior  conjugate-prior 

Tengo una pregunta sobre la interpretación de los términos de interacción de orden inferior en presencia de un efecto de interacción de orden superior significativo. Supongamos que tengo un diseño 2 (factor ) 2 (factor ) 2 (factor ) donde la interacción de orden más alto ( ) es significativa …

8 anova  interaction 

Estoy analizando un determinado conjunto de datos y necesito entender cómo elegir el mejor modelo que se ajuste a mis datos. Estoy usando R. Un ejemplo de datos que tengo es el siguiente: corr <- c(0, 0, 10, 50, 70, 100, 100, 100, 90, 100, 100) Estos números corresponden al …

8 r  logit  likelihood-ratio  probit  nls 

Cuando calculo modelos de regresión con R, utilizo regularmente la función de relevel para que mi modelo también me dé resultados para el otro nivel. Noté que a veces, pero no con frecuencia, esto cambió el modelo en el sentido de que los niveles de otros factores que eran significativos …

8 r  regression 

He generado una prueba de usuario para comparar dos métodos: M1 y M2. Genero 40 casos de prueba y muestro el resultado de cada método en el caso de prueba a 20 individuos, uno al lado del otro, los individuos no saben qué resultado vino de qué método. Para cada …

8 chi-squared  nonparametric  experiment-design 

Tengo enormes dificultades para evaluar con el paquete en R. En mi caso, los valores de , , son siempre números reales positivos. Aun así, la función hipergeométrica es increíblemente sensible a sus valores. No estoy buscando precisión extrema; Puedo usar Excel para obtener una estimación aproximada de la hipergeometría …

8 r  hypergeometric 

¿Cómo completo el cuadrado desde el punto donde lo dejé y es correcto hasta ahora? Tengo un previo normal para ββ\beta de la forma p(β|σ2)∼N(0,σ2V)p(β|σ2)∼N(0,σ2V)p(\beta|\sigma^2)\sim \mathcal{N}(0,\sigma^2V), Llegar: p(β|σ2)=(2πσ2V)p2exp[−12σ2βTβ]p(β|σ2)=(2πσ2V)p2exp⁡[−12σ2βTβ]p(\beta|\sigma^2)=(2\pi\sigma^2V)^\frac{p}{2}\exp[-\frac{1}{2\sigma^2}\beta^T\beta] dónde βTββTβ\beta^T\betaes .∑i=1pβ2i∑i=1pβi2\sum\limits_{i=1}^p \beta_i^2 Mi probabilidad tiene una distribución normal para los puntos de datos y de la formap(y|β,σ2)∼N(Bβ,σ2I)p(y|β,σ2)∼N(Bβ,σ2I)p(y|\beta,\sigma^2)\sim\mathcal{N}(B\beta,\sigma^2I) p(y|β,σ2)=(2πσ2V)n2exp[−12σ2(y−Bβ)T(y−Bβ)]p(y|β,σ2)=(2πσ2V)n2exp⁡[−12σ2(y−Bβ)T(y−Bβ)]p(y|\beta,\sigma^2)=(2\pi \sigma^2V)^\frac{n}{2}\exp[-\frac{1}{2\sigma^2}({\bf y}-{\bf …

8 bayesian  normal-distribution  prior  likelihood 

Tengo el plmpaquete y me gustaría ejecutar pruebas de raíz unitaria en algunas variables. Obtuve el siguiente error: > purtest(data$tot.emp) Error in data.frame(baldwin = c(59870, 61259, 60397, 58919, 57856, 57227, : arguments imply differing number of rows: 14, 19, 11, 12, 1, 20, 18, 10, 13 Supongo que recibo este …

8 r  panel-data  unit-root 

Tengo 21 variables socioeconómicas y de nivel macro de actitud (como el porcentaje de madres de 24 a 54 años sin empleo, el porcentaje de niños de 3 a 5 años en guarderías, etc.). También tengo datos sobre las proporciones de abuelos que proporcionaron cuidado intensivo de niños. La mayoría …

8 pca  factor-analysis  dimensionality-reduction  small-sample  correspondence-analysis 

Por lo tanto, estoy tratando de comprender mejor los gráficos de elevación y ganancia según se aplica a mi modelo de rotación de empleados (es decir, CHAID utilizado en SPSS Modeler). Para mis datos, esto significa predecir el número de personas que abandonan voluntariamente la empresa. He revisado las referencias …

8 modeling  predictive-models 

Bien, este es mi problema: Tengo 12 participantes. Cada participante pasó 3 noches en mi laboratorio haciendo una tarea de tiempo de reacción en cuatro puntos de tiempo durante la noche (12, 1, 2 y 3 en punto), con una semana entre cada una de esas noches. Cada noche, cada …

8 mixed-model  spss  repeated-measures 

¿Es posible calcular o aproximar la probabilidad de que algo extremadamente improbable ocurra una vez en una muestra grande, es decir, en situaciones donde la probabilidad es menor que el error de la máquina? Por ejemplo, estaba tratando de calcular la probabilidad aproximada de que alguien comparta mi genoma. Aparentemente, …

8 probability  estimation 

Espero que alguien pueda ayudarme con qué modelo (fragilidad, estratos o clúster) debería usar para mis datos. He emparejado datos, así que tengo que tenerlos en cuenta al modelar el Cox PH y no estoy seguro de qué modelo me dará un resultado más preciso. Mi estudio analizó el tiempo …

8 survival  cox-model  frailty  paired-data 

Como institución financiera, a menudo nos encontramos con el análisis de datos de series temporales. Muchas veces terminamos haciendo regresión usando variables de series de tiempo. A medida que esto sucede, a menudo encontramos residuos con una estructura de series de tiempo que viola la suposición básica de errores independientes …

8 r  regression  time-series  generalized-least-squares 

Me encontré con un nuevo artículo del grupo Berkeley PNL sobre pruebas estadísticas, Una investigación empírica de significación estadística en PNL . Hay un seudocódigo para calcular un valor p en el documento, básicamente, la idea es que el conjunto de muestra de X1,X2, . . . ,XnorteX1,X2,...,Xnortex_1,x_2,...,x_N se muestrean …

8 hypothesis-testing  bootstrap  p-value