Statistiken und Big Data

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Visualisierung von Likert Item-Antwortdaten

Was sind gute Möglichkeiten, um Likert-Antworten zu visualisieren? Zum Beispiel eine Reihe von Elementen, die nach der Wichtigkeit von X für Entscheidungen über A, B, C, D, E, F und G fragen? Gibt es etwas Besseres als gestapelte Balkendiagramme? Was ist mit Antworten von N / A zu tun? Wie...

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Gradient des Scharnierverlustes

Ich versuche, eine grundlegende Gradientenabsenkung zu implementieren und teste sie mit einer Scharnierverlustfunktion, dh . Ich bin jedoch verwirrt über den Gradienten des Scharnierverlustes. Ich habe den Eindruck, dass es so istlhinge=max(0,1−y x⋅w)lhinge=max(0,1−y x⋅w)l_{\text{hinge}} =...

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Frage in Vorstellungsgesprächen bei Amoeba

Diese Frage wurde mir während eines Interviews für eine Handelsposition bei einer Eigenhandelsfirma gestellt. Ich würde sehr gerne die Antwort auf diese Frage und die Intuition dahinter wissen. Amöben Frage: Eine Amöbenpopulation beginnt mit 1. Nach 1 Periode kann sich die Amöbe mit gleicher...

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Erklärung des endlichen Korrekturfaktors

Ich verstehe, dass bei Stichproben aus einer endlichen Grundgesamtheit und einer Stichprobengröße von mehr als 5% der Grundgesamtheit eine Korrektur des Mittelwerts und des Standardfehlers der Stichprobe nach folgender Formel erforderlich ist: FPC= N- nN- 1----√FPC=N−nN−1\hspace{10mm}...

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Statistische Zusammenarbeit

Als Biologe arbeite ich in vielen Forschungsprojekten mit einem Statistiker zusammen, sei es zur einfachen Beratung oder zur Implementierung und Erprobung eines Modells für meine Daten. Meine Statistikkollegen geben zu, dass sie in erheblichem Umfang zusammenarbeiten, insofern, als der Tenure...

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Untersetzen von R Zeitreihenvektoren

Ich habe eine Zeitreihe und möchte sie unter Beibehaltung von Anfang, Ende und Häufigkeit als Zeitreihe unterteilen. Angenommen, ich habe eine Zeitreihe: > qs <- ts(101:110, start=c(2009, 2), frequency=4) > qs Qtr1 Qtr2 Qtr3 Qtr4 2009 101 102 103 2010 104 105 106 107 2011 108 109 110...

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Likelihood-Ratio-Test in R

Angenommen, ich werde eine univariate logistische Regression für mehrere unabhängige Variablen durchführen: mod.a <- glm(x ~ a, data=z, family=binominal("logistic")) mod.b <- glm(x ~ b, data=z, family=binominal("logistic")) Ich habe einen Modellvergleich (Likelihood Ratio Test)...