Als «self-study» getaggte Fragen

9
Wie interpretiere ich eine Überlebenskurve des Cox-Hazard-Modells?

Wie interpretieren Sie eine Überlebenskurve aus dem Cox-Proportional-Hazard-Modell? Nehmen wir in diesem Spielzeugbeispiel an, wir haben ein Cox-Proportional-Hazard-Modell für ageVariablen in kidneyDaten und generieren die Überlebenskurve. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age,...

r survival cox-model likelihood machine-learning deep-learning generative-models machine-learning reinforcement-learning q-learning regression multicollinearity convergence beta-distribution bernoulli-distribution machine-learning self-study pattern-recognition neural-networks stochastic-processes linear
8
Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?

Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und...

anova mixed-model spss post-hoc bonferroni time-series unevenly-spaced-time-series classification normal-distribution discriminant-analysis probability normal-distribution estimation sampling classification svm terminology pivot-table random-generation self-study estimation sampling estimation categorical-data maximum-likelihood excel least-squares instrumental-variables 2sls total-least-squares correlation self-study variance unbiased-estimator bayesian mixed-model ancova statistical-significance references p-value fishers-exact probability monte-carlo particle-filter logistic predictive-models modeling interaction survey hypothesis-testing multiple-regression regression variance data-transformation residuals minitab r time-series forecasting arima garch correlation estimation least-squares bias pca predictive-models genetics sem partial-least-squares nonparametric ordinal-data wilcoxon-mann-whitney bonferroni wilcoxon-signed-rank traminer regression econometrics standard-error robust misspecification r probability logistic generalized-linear-model r-squared effect-size gee ordered-logit bayesian classification svm kernel-trick nonlinear bayesian pca dimensionality-reduction eigenvalues probability distributions mathematical-statistics estimation nonparametric kernel-smoothing expected-value filter mse time-series correlation data-visualization clustering estimation predictive-models recommender-system sparse hypothesis-testing data-transformation parametric probability summations correlation pearson-r spearman-rho bayesian replicability dimensionality-reduction discriminant-analysis outliers weka
8
Anova von R Output Interpretation

Ich habe eine Frage, wie ein Statistiker normalerweise eine Anova-Ausgabe interpretieren würde. Angenommen, ich habe eine Anova-Ausgabe von R. > summary(fitted_data) Call: lm(formula = V1 ~ V2) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.74004 -0.33827 0.04062 0.44064 1.22737 Coefficients:...

r self-study anova interpretation
8
wobei

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,...

self-study distributions expected-value lognormal moments
8
Wie kann ich

Angenommen, ist eine Zufallsprobe von einer kontinuierlichen Verteilungsfunktion . Sei unabhängig von den . Wie kann ich ?Y.1, … , Y.n + 1Y1,…,Yn+1Y_1,\dots,Y_{n+1}F.FFX.∼ U n i fo r m {1,…,n}X.∼U.nichfÖrm{1,…,n}}X\sim\mathrm{Uniform}\{1,\dots,n\}Y.ichY.ichY_iE.[ ∑X.i = 1ich{ Y.ich≤ Y.n +...

probability self-study
8
Ein konkretes Beispiel ist die Durchführung einer SVD, um fehlende Werte zu unterstellen

Ich habe die großartigen Kommentare zum Umgang mit fehlenden Werten vor dem Anwenden von SVD gelesen, möchte aber anhand eines einfachen Beispiels wissen, wie dies funktioniert: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Wenn ich in der obigen Matrix die NA-Werte...

r missing-data data-imputation svd sampling matlab mcmc importance-sampling predictive-models prediction algorithms graphical-model graph-theory r regression regression-coefficients r-squared r regression modeling confounding residuals fitting glmm zero-inflation overdispersion optimization curve-fitting regression time-series order-statistics bayesian prior uninformative-prior probability discrete-data kolmogorov-smirnov r data-visualization histogram dimensionality-reduction classification clustering accuracy semi-supervised labeling state-space-models t-test biostatistics paired-comparisons paired-data bioinformatics regression logistic multiple-regression mixed-model random-effects-model neural-networks error-propagation numerical-integration time-series missing-data data-imputation probability self-study combinatorics survival cox-model statistical-significance wilcoxon-mann-whitney hypothesis-testing distributions normal-distribution variance t-distribution probability simulation random-walk diffusion hypothesis-testing z-test hypothesis-testing data-transformation lognormal r regression agreement-statistics classification svm mixed-model non-independent observational-study goodness-of-fit residuals confirmatory-factor neural-networks deep-learning
8
Zeigen Sie, dass

Es sei Y1∼SN(μ1,σ21,λ)Y1∼SN(μ1,σ12,λ)Y_1\sim SN(\mu_1,\sigma_1^2,\lambda) und Y2∼N(μ2,σ22)Y2∼N(μ2,σ22)Y_2\sim N(\mu_2,\sigma_2^2) unabhängig. Zeigen Sie, dass Y1+Y2Y1+Y2Y_1+Y_2 eine Schrägnormalverteilung haben, und finden Sie die Parameter dieser Verteilung. Da die Zufallsvariablen unabhängig...

probability self-study mgf skew-normal