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詹惠兒

如何確定檢驗的類型？

假設檢驗主要分為單側假設檢驗和雙側假設檢驗，其中單側假設檢驗包括左尾和右側假設檢驗檢驗類型由備擇假設（H 1）確定 a左尾檢驗H 1：參數(shù) cv，則拒絕H 0a雙尾檢驗? 1：參數(shù)不等于值的另一種方式來寫不等于

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詹惠兒

如何理解相關分析？

定義：在相關分析是用于研究兩個或多個變量之間的關系的密切程度的統(tǒng)計工具。當一個變量的運動伴隨著另一個變量的運動時，這些變量被認為是相關的。想要確定變量之間的可能關聯(lián)并開始時，使用相關性分析; 應遵循以下步驟：確定關系是否存在然后進行測量（相關度量稱為相關系數(shù)）。測試其意義建立因果關系，如果有的話。在相關分析中，有兩種類型的變量 - 依賴和獨立。這種分析的目的是找出自變量的任何變化是否導

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Brown-Mood檢驗

###Brown-Mood中位數(shù)檢驗（精確檢驗，正態(tài)近似，連續(xù)性修正后的正態(tài)近似）BM.test=function(x,y,alt) #alt:備擇假設形式??{??xy=c(x,y)??md.xy=median(xy)??t=sum(xy>md.xy)??lx=length(x[x!=md.xy])??ly=length(y[y!=md.xy])??lxy=lx ly??A=s

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K-鄰近算法簡說和其優(yōu)點

k-近鄰算法采用測量不同特征值之間的距離方法進行分類。它的工作原理是：存在一個樣本數(shù)據(jù)集合，也稱作訓練樣本集，并且樣本集中每個數(shù)據(jù)都存在標簽，即我們知道樣本集中每一數(shù)據(jù)與所屬分類的對應關系。輸入沒有標簽的新數(shù)據(jù)后，將新數(shù)據(jù)的每個特征與樣本集中數(shù)據(jù)對應的特征進行比較，然后算法提取樣本集中特征最相似數(shù)據(jù)（最近鄰）的分類標簽。一般來說，我們只選擇樣本數(shù)據(jù)集中前k個最相似的數(shù)據(jù)，這就是k-近鄰算

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安裝建議用rstudio安裝（可以自動安裝依賴包比較方便）a安裝后在控制臺輸入ggplot_shiny()a有四種方式打開此界面1 ggplot_gui(你的 dataframe)2 使用自帶數(shù)據(jù)集 ggplot_shiny()3 上傳你的數(shù)據(jù)文件a4 粘貼一些數(shù)據(jù)（需要"tidy"，依賴包里已包含）a通過點擊ggplot和plotly就可以制作圖了（左側是數(shù)據(jù)參數(shù)

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詹惠兒

對似然比檢驗和Wald測試的理解

似然比檢驗似然比檢驗提供了用于比較一個模型（例如，完整模型）下的數(shù)據(jù)的可能性與另一個更受限制的模型（例如，截距模型）下的數(shù)據(jù)的可能性的手段。a其中' p ' 是邏輯模型預測概率。下一步是計算這兩個對數(shù)似然之間的差異。?a兩個可能性之間的差異乘以因子2，以便使用標準顯著性水平（Chi2檢驗）評估統(tǒng)計顯著性。測試的自由度將等于模型下估計的參數(shù)數(shù)量的差異（例如，完整和截距）。?Wald

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詹惠兒

邏輯回歸基本形式及概述

在統(tǒng)計學中，邏輯模型（或logit模型）是一種廣泛使用的統(tǒng)計模型，在其基本形式中，使用邏輯函數(shù)來模擬二進制因變量 ; 存在更復雜的擴展。在回歸分析中，邏輯回歸（或logit回歸）是估計邏輯模型的參數(shù); 它是二項式回歸的一種形式。在數(shù)學上，二元邏輯模型具有一個具有兩個可能值的因變量，例如通過/失敗，贏/輸，活/死或健康/生病; 這些由指示符變量表示，其中兩個值標記為“0”和“1”。

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詹惠兒

簡述什么是回歸

回歸的定義：當存在顯著的線性相關時，可以使用線來估計自變量的某些值的因變量的值?；貧w方程的適用范圍：當存在顯著的線性相關性時。也就是說，當你在相關假設檢驗中拒絕rho = 0的零假設時。在估計中使用的自變量的值接近原始值。也就是說，當x為200時，你不應該使用在10和20之間使用x得到的回歸方程來估計y?；貧w方程不應與不同的人群一起使用。也就是說，如果x是男性的身高，而y是男性的體重，那

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詹惠兒

正態(tài)分布與標準正態(tài)分布的區(qū)別

正態(tài)分布鐘形關于均值對稱連續(xù)曲線下的總面積為1.00大約68％位于平均值的1個標準偏差內，95％位于2個標準偏差內，99.7％位于平均值的3個標準偏差內。這是前面提到的經(jīng)驗規(guī)則。由x表示的數(shù)據(jù)值具有平均μ和標準偏差sigma。概率函數(shù) a標準正態(tài)分布平均值為0方差為1標準差為1由z表示數(shù)據(jù)值。概率函數(shù) a

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關于統(tǒng)計套利里的問題

最近在做一個統(tǒng)計套利，mspread 一個序列，> if(mspread[t-1,1] < 0

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使用管道組合多種操作

假設我們想要研究每個目的地的距離和平均延誤時間之間的關系。使用已經(jīng)了解的 dplyr包功能，你可能會寫出以下代碼：by_dest

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wangjuju123

時間序列數(shù)據(jù)用eviews做多元回歸分析要進行哪些檢驗

時間序列首先要做平穩(wěn)性檢驗，平穩(wěn)可以直接建模，否則同階單整后檢驗協(xié)整關系，存在協(xié)整關系后可以建模。如果做OLS多元回歸，還需要做相關分析，查看相關系數(shù)?；貧w模型建立后，系數(shù)的T檢驗，方程的F檢驗是需要的。另外還要查看殘差的異方差、自相關檢驗。如果是VAR且要做方差分解，那么還要看VAR是否平穩(wěn)——AR根落在單位園內。

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wangjuju123

D-W檢驗可以用來檢驗大樣本的自相關么

自相關檢驗通常包括四種方法：1畫殘差自相關圖（初步判斷）；2.BG檢驗；3.Q檢驗；4.DW檢驗。其中，樓主所說的DW檢驗是可以用來檢驗大樣本自相關的。但其存在以下主要缺點：1.只能檢驗一階自相關（樓上已經(jīng)提到），且要求解釋變量滿足嚴格外生性；2.其檢驗統(tǒng)計量d依賴于數(shù)據(jù)矩陣（X），無法繪制統(tǒng)計表，必須借助上下限來判斷。當然，即使得到了上下限的值，仍存在無結論區(qū)域。Q檢驗中經(jīng)過改進的“Ljung-

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wangjuju123

線性回歸模型

線性回歸模型(linear regression model) [1] 一種特殊的線性模型.若變量y與變量x= }x?xz, "..二，)的關系表示為y=fCx) E，且稱f (x)為y對x的回歸，f (x)稱為回歸函數(shù).通常在正態(tài)分布情形，若f (x>是x的線性函數(shù)(30 gx,此時稱為線性回歸，月。稱為回歸常數(shù)，厭-}};}z}…，月，)稱為回歸系數(shù).線性回歸模型(linear reg

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AUC計算--基于R

除了Logistic回歸能夠計算預測值與真實值的綜合一致程度，也即AUC外，生存分析同樣能計算AUC。但生存分析假設不同，生存函數(shù)的構建也就不盡相同。因而，不同方法計算得到的生存資料的AUC也不盡相同。同時，生存函數(shù)ROC曲線的繪制也更加復雜。下面提供幾種常用的基于R計算生存資料AUC的方法，并提供兩種時間依賴的生存函數(shù)的AUC計算示例。但目前來說，還沒有方法可以直接比較兩個生存函數(shù)的AUC是否

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用R實現(xiàn)生存分析

R進行生存資料分析的相對優(yōu)勢體現(xiàn)在：1、能夠更加方便快捷繪制Kaplan-Meier曲線，2、能夠相對更加美觀地繪制Kaplan-Meier曲線3、相對容易給出中位生存時間及其置信區(qū)間4、檢測比例風險假設的方法更加靈活且完善5、易于構建時間依賴模型library(stats)library(survival)## Information of datadata(p

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用R進行矩陣運算（6）

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用R進行矩陣運算（5）

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用R進行矩陣運算（4）

12 矩陣QR分解A為m×n矩陣可以進行QR分解，A=QR，其中：Q'Q＝I，在R中可以用函數(shù)qr()進行QR分解，例如：> A=matrix(1:16,4,4)> qr(A)$qr[,1] [,2] [,3] [,4][1,] -5.4772256 -12.7801930 -2.008316e+01 -2.738613e+01[2,] 0.3651484 -3.2659863 -

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用R進行矩陣運算（3）

9矩陣的特征值與特征向量矩陣 A 的譜分解為 A=UΛU',其中 Λ 是由 A 的特征值組成的對角矩陣，U 的列為 A 的特征值對應的特征向量，在 R 中可以用函數(shù) eigen()函數(shù)得到 U 和 Λ，> args(eigen)function (x, symmetric, only.values = FALSE, EISPACK = FALSE)其中：x 為矩陣，symmetric 項

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