Estadísticas y Big Data

Preguntas y respuestas para personas interesadas en estadísticas, aprendizaje automático, análisis de datos, minería de datos y visualización de datos.

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Suposición de riesgos proporcionales
El supuesto de riesgos proporcionales básicamente dice que la tasa de riesgo no varía con el tiempo. Es decir, . ¿Cuándo podemos asumir esto? ¿Qué pasa si las razones de riesgo en varios momentos son: y ? ¿Podemos hacer la suposición de riesgos proporcionales? También tenemosHR(t)≡HRHR(t)≡HR\text{HR}(t) \equiv \text{HR}2.4,2.36,2.272.4,2.36,2.272.4, 2.36, 2.272.032.032.03log[h(t|x)]=log[h0(t)]+β1x1+⋯+βpxplog⁡[h(t|x)]=log⁡[h0(t)]+β1x1+⋯+βpxp …
8 survival 
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Problema de color de la bombilla
Primero eche un vistazo al siguiente pequeño problema: Hay dos bombillas indistinguibles A y B. A parpadea en rojo con el problema .8 y azul con el problema .2; B rojo con .2 y azul .8. Ahora con .5 prob se le presenta con A o B. Se supone que …
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Problemas de interpretación con la prueba de hipótesis
Siempre me molestaron dos cosas sobre las pruebas de hipótesis: La probabilidad de que la media de la población sea exactamente cualquier número dado (siempre que la variable aleatoria en cuestión sea continua) es siempre cero, ¿no es así? Por lo tanto, siempre debemos rechazar la hipótesis nula ... Si …
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Ajuste una línea de regresión robusta usando un estimador MM en R
Contexto. Me gustaría ajustar una línea de regresión para estudiar la relación entre alguna variable de respuesta y alguna covariable continua . Debido a la presencia de puntos de apalancamiento incorrectos, he optado por un estimador MM en lugar del estimador LS habitual.yyyXxx Metodología. Básicamente, la estimación MM es la …
8 r  robust 
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Error estándar de muestra desviación estándar de proporciones
Recientemente comencé a leer Gelman y Hill, "Análisis de datos usando regresión y modelos jerárquicos y multinivel" y la pregunta se basa en eso: La muestra contiene 6 observaciones sobre proporciones: p1,p2,…,p6p1,p2,…,p6p_{1}, p_{2}, \dots, p_{6} Cada pipip_{i} tiene significado πiπi\pi_{i} y varianza πi(1−πi)niπi(1−πi)ni\frac{\pi_{i}(1-\pi_{i})}{n_i}, dónde ninin_{i} es el número de observaciones …
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Submuestra de una muestra aleatoria: ¿muestra aleatoria?
Digamos que tiene una gran muestra aleatoria de jugadores de fútbol en Europa, pero solo le interesa lo que sucede en España. ¿Podrías reducir tu muestra a jugadores en España y todavía llamarla una muestra aleatoria (pero de una población diferente)? Si no, ¿cómo llamaría a esa submuestra y qué …
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¿Hay alguna referencia que legitime el uso de la prueba z sin agrupar para comparar dos proporciones?
La prueba z para comparar dos proporciones es z=p^1−p^2Var(p^1−p^2)√z=p^1−p^2Var(p^1−p^2)\newcommand{\p}{\hat{p}}\newcommand{\v}{\mathrm{Var}} z=\frac{\p_1-\p_2}{\sqrt{\v(\p_1-\p_2)}} . Por lo general, se define que Var(p^1−p^2)=p^(1−p^)(1/n1+1/n2),Var(p^1−p^2)=p^(1−p^)(1/n1+1/n2),\v(\p_1-\p_2)=\p(1-\hat{p})(1/n_1+1/n_2), dónde p^=n1p^1+n2p^2n1+n2.p^=n1p^1+n2p^2n1+n2.\p=\frac{n_1 \p_1+n_2 \p_2}{n_1+n_2}. ¿Hay alguna referencia escrita que me legitime para usar la varianza no agrupada, es decir Var(p^1−p^2)=p^1(1−p^1)n1+p^2(1−p^2)n2?Var(p^1−p^2)=p^1(1−p^1)n1+p^2(1−p^2)n2?\v(\p_1-\p_2)=\frac{\p_1(1-\p_1)}{n_1}+\frac{\p_2(1-\p_2)}{n_2}?
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