Estadísticas y Big Data

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¿Cómo medir la forma del racimo?

Sé que esta pregunta no está bien definida, pero algunos grupos tienden a ser elípticos o se encuentran en un espacio dimensional inferior, mientras que otros tienen formas no lineales (en ejemplos 2D o 3D). ¿Hay alguna medida de no linealidad (o "forma") de los grupos? Tenga en cuenta que en el...

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Error de LME (): límite de iteración alcanzado

Al especificar un modelo de efectos mixtos cruzados, estoy tratando de incluir interacciones. Sin embargo, recibo el siguiente mensaje de error: Error in lme.formula(rate ~ nozzle, random = ~nozzle | operator, data = Flow) : nlminb problem, convergence error code = 1 message = iteration limit...

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Pros y contras de los metanálisis

He estado considerando hacer un metanálisis para un campo particular de estudio en evolución, pero antes de continuar, me gustaría saberlo; ¿Cuáles son los aspectos positivos y negativos del proceso? Por ejemplo, la necesidad de un experimento práctico es una ventaja (tiempo y dinero) pero habrá un...

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¿Los visitantes únicos a un sitio web siguen una ley de poder?

Supongamos que tengo un vector ordenado donde el primer elemento es el número de visitas a un sitio web en un período de tiempo determinado por la IP única con el mayor número de visitas, el segundo elemento es el número de visitas por la IP única con el segundo mayor número de visitas, y así...

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Preguntas sobre bootstrap paramétrico y no paramétrico

Estoy leyendo el capítulo sobre Estadísticas frecuentes del libro de Kevin Murphy " Aprendizaje automático: una perspectiva probabilística ". La sección sobre bootstrap dice: El bootstrap es una técnica simple de Monte Carlo para aproximar la distribución de muestreo. Esto es particularmente...

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Autocorrelación espacial versus estacionariedad espacial

Supongamos que tenemos puntos en el espacio bidimensional y deseamos medir los efectos de los atributos en el atributo . El modelo de regresión lineal típico es, por supuesto, XXXyyyy=Xβ+ϵy=Xβ+ϵy= X\beta + \epsilon Aquí hay dos problemas: el primero es que los términos pueden estar correlacionados...