Ich verstehe, dass PCA zur Reduzierung der Dimensionalität verwendet wird, um Datensätze in 2D oder 3D zeichnen zu können. Ich habe aber auch Leute gesehen, die PCA als Vorverarbeitungsschritt in Klassifizierungsszenarien anwenden, in denen sie PCA anwenden, um die Anzahl der Merkmale zu...
Angenommen, ich möchte wissen, welche Stichprobengröße ich für ein Experiment benötige, bei dem ich feststellen möchte, ob der Unterschied zwischen zwei Erfolgsanteilen statistisch signifikant ist oder nicht. Hier ist mein aktueller Prozess: Sehen Sie sich historische Daten an, um Basisvorhersagen...
Ich suche nach dem assymptotischen ( n → ∞n→∞n\rightarrow \infty ) Wert von ( dem Logarithmus der Determinante von) der Kovarianz der αα\alpha % der Beobachtungen mit dem kleinsten eukledianischen Abstand zum Ursprung in einer Stichprobe der Größe nnn die beispielsweise aus einer Bivariate stammt...
Ich versuche, die Erwartung für beliebiges c < 0 zu berechnen (für c > 0 ist die Erwartung unendlich), wenn X logarithmisch verteilt ist, dh log ( X ) ∼ N ( μ , σ ) .E.[ ec X.]]E[ecX]E[e^{cX}]c < 0c<0c0X.XXLog( X.) ∼ N.( μ , σ)log(X)∼N(μ,σ)\log(X) \sim N(\mu, \sigma) Meine Idee war es,...
Diese Frage geht aus der folgenden Frage hervor. /math/360275/e1-1x2-under-a-normal-distribution Grundsätzlich ist was das unter einem allgemeinen GaußschenN(μ,σ2). Ich habe versucht,1 neu zuschreibenE.( 11 + x2)E(11+x2)E\left(\frac{1}{1+x^2}\right)N.( μ , σ2)N(μ,σ2)\mathcal{N}(\mu,\sigma^2) als...
Ich verwende die logistische Regression, um die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses vorherzusagen. Letztendlich werden diese Wahrscheinlichkeiten in eine Produktionsumgebung gestellt, in der wir uns so weit wie möglich darauf konzentrieren, unsere "Ja" -Vorhersagen zu treffen. Es...
Der Datenerzeugungsprozess ist:y=sin(x+I(d=0))+sin(x+4∗I(d=1))+I(d=0)z2+3I(d=1)z2+N(0,1)y=sin(x+I(d=0))+sin(x+4∗I(d=1))+I(d=0)z2+3I(d=1)z2+N(0,1)y = \text{sin}\Big(x+I(d=0)\Big) + \text{sin}\Big(x+4*I(d=1)\Big) + I(d=0)z^2 + 3I(d=1)z^2 + \mathbb{N}\left(0,1\right) Sei eine Folge von bis der Länge...
Wenn ich das richtig verstehe, setzt eine lineare Diskriminanzanalyse (LDA) normalverteilte Daten, unabhängige Merkmale und identische Kovarianzen für jede Klasse für das Optimalitätskriterium voraus. Ist es nicht schon eine Verletzung, da der Mittelwert und die Varianz aus den Trainingsdaten...
Nehmen wir an, wir wollen die Hypothese testen, dass der Anteil der blauäugigen Marsmenschen im Laufe des 20. Jahrhunderts abgenommen hat. Leider schwankt die Marsbevölkerung stark, so dass jedes Jahrzehnt ein großer Unterschied in der Gesamtbevölkerung besteht [Update: Betrachten Sie die...
Ich habe zwei Fragen zu festen Effekten im DD-Modell. Ich habe eine Behandlung, die zu unterschiedlichen Zeiten stattfindet (z. B. 2001, 2005 usw.). Ich möchte ein DD-Modell anpassen, daher standardisiere ich die Behandlungsjahre bis zum Jahr "0" als Behandlungszeit. Um die Heterogenität des...
Ich versuche den Unterschied zwischen zu verstehen Testen der Nullhypothese (dh Testen, dass die Wahrscheinlichkeit eines "Ziels" für 2 verschiedene Populationen gleich ist, ähnlich wie bei prop.test in R) ein A / B-Test unter Verwendung einer Bayes'schen Formel wie hier beschrieben:...
Ich bin auf den Begriff exponentielle Familie gestoßen . Die Bernoulli-, Gaußschen und viele weitere Verteilungen fallen unter diese exponentielle Familie. Was wären die Gemeinsamkeiten zwischen
Lassen Sie uns zunächst einige Daten für eine logistische Regression mit festen und zufälligen Teilen simulieren: set.seed(1) n <- 100 x <- runif(n) z <- sample(c(0,1), n, replace=TRUE) b <- rnorm(2) beta <- c(0.4, 0.8) X <- model.matrix(~x) Z <- cbind(z, 1-z) eta <-...
Wenn ich Regressionsmodelle verwende, bin ich misstrauisch, wenn ich auf Annahmen einer linearen Assoziation zurückgreife. stattdessen mag ich die funktionale Form von Beziehungen zwischen abhängigen und erklärenden Variablen Regression nichtparametrischer Glättung zu erforschen (zB...
Mir ist also klar, dass dies schon einmal gefragt wurde: z. B. Was sind die Anwendungsfälle im Zusammenhang mit der Clusteranalyse verschiedener Entfernungsmetriken? aber ich habe festgestellt, dass die Antworten etwas widersprüchlich zu dem sind, was in der Literatur vorgeschlagen wird. Kürzlich...
Wenn wir unterschiedliche Werte des Parameters auswählen , können wir Lösungen mit unterschiedlichen Sparsity-Levels erhalten. Bedeutet dies, dass der Regularisierungspfad die Auswahl der Koordinate ist, die eine schnellere Konvergenz erzielen könnte? Ich bin ein wenig verwirrt, obwohl ich oft von...
Gibt es eine methodische Möglichkeit, die Richtungen, Größen usw. der PCA-Ergebnisse für verschiedene Proben aus derselben Population zu vergleichen? Ich lasse die Art des Tests absichtlich vage, weil ich all die verschiedenen Möglichkeiten hören möchte ... zB könnte es einen Test geben (und ich...
Ich las diese Frage und dachte darüber nach, die erforderliche Menge zu simulieren. Das Problem ist wie folgt: Wenn und Standardnormal sind, was ist ? Also möchte ich simulieren . (für einen gewählten Wert von A + B )EINEINAB.B.BE.( A.2| A+B)E.(EIN2|EIN+B.)E(A^2|A+B)E.( A.2| A+ B...
Ich suche nach Artikeln oder anderen Forschungsbeispielen, bei denen die statistische Analyse für jemanden möglich ist, der einen Einführungsstatistikkurs absolviert hat. Idealerweise wären die Datensätze auch online verfügbar. Die Idee ist, diese an Schüler und Beispiele weiterzugeben, denen sie...
Ich habe ein Problem mit der Überprüfung der Annahmen für eine kontinuierliche Variable in einem proportionalen Gefährdungsmodell. Wenn eine Variable ein Faktor mit vielen Ebenen wäre, könnte ich den Logrank-Test verwenden oder prüfen, ob die log (-log) -Transformationen von Überlebenskurven...