Perguntas com a marcação «computing»

Para questões sobre o tópico envolvendo computação estatística. Inclua também algumas tags de métodos estatísticos.

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Bibliotecas C ++ para computação estatística

Eu tenho um algoritmo MCMC específico que gostaria de portar para C / C ++. Grande parte da computação dispendiosa já está em C via Cython, mas quero que todo o amostrador seja escrito em uma linguagem compilada, para que eu possa escrever wrappers para Python / R / Matlab / o que for. Depois de...

mcmc software c++ computing
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Como projetar um novo vetor no espaço PCA?

Depois de executar a análise de componentes principais (PCA), quero projetar um novo vetor no espaço do PCA (ou seja, encontrar suas coordenadas no sistema de coordenadas do PCA). Eu calculei o PCA na linguagem R usando prcomp. Agora eu devo poder multiplicar meu vetor pela matriz de rotação PCA....

r pca r variance heteroscedasticity misspecification distributions time-series data-visualization modeling histogram kolmogorov-smirnov negative-binomial likelihood-ratio econometrics panel-data categorical-data scales survey distributions pdf histogram correlation algorithms r gpu parallel-computing approximation mean median references sample-size normality-assumption central-limit-theorem rule-of-thumb confidence-interval estimation mixed-model psychometrics random-effects-model hypothesis-testing sample-size dataset large-data regression standard-deviation variance approximation hypothesis-testing variance central-limit-theorem kernel-trick kernel-smoothing error sampling hypothesis-testing normality-assumption philosophical confidence-interval modeling model-selection experiment-design hypothesis-testing statistical-significance power asymptotics information-retrieval anova multiple-comparisons ancova classification clustering factor-analysis psychometrics r sampling expectation-maximization markov-process r data-visualization correlation regression statistical-significance degrees-of-freedom experiment-design r regression curve-fitting change-point loess machine-learning classification self-study monte-carlo markov-process references mathematical-statistics data-visualization python cart boosting regression classification robust cart survey binomial psychometrics likert psychology asymptotics multinomial
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Quais são os valores corretos para precisão e rechamada em casos extremos?

Precisão é definida como: p = true positives / (true positives + false positives) É verdade que, como true positivese false positivesabordagem 0, a precisão se aproxima de 1? Mesma pergunta para recall: r = true positives / (true positives + false negatives) No momento, estou implementando...

precision-recall data-visualization logarithm references r networks data-visualization standard-deviation probability binomial negative-binomial r categorical-data aggregation plyr survival python regression r t-test bayesian logistic data-transformation confidence-interval t-test interpretation distributions data-visualization pca genetics r finance maximum probability standard-deviation probability r information-theory references computational-statistics computing references engineering-statistics t-test hypothesis-testing independence definition r censoring negative-binomial poisson-distribution variance mixed-model correlation intraclass-correlation aggregation interpretation effect-size hypothesis-testing goodness-of-fit normality-assumption small-sample distributions regression normality-assumption t-test anova confidence-interval z-statistic finance hypothesis-testing mean model-selection information-geometry bayesian frequentist terminology type-i-and-ii-errors cross-validation smoothing splines data-transformation normality-assumption variance-stabilizing r spss stata python correlation logistic logit link-function regression predictor pca factor-analysis r bayesian maximum-likelihood mcmc conditional-probability statistical-significance chi-squared proportion estimation error shrinkage application steins-phenomenon
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Julia: Fazendo um balanço de como está indo

Este post está relacionado a um evento que muda rapidamente. Me deparei com uma pergunta de 2012 que teve uma discussão muito boa sobre Julia como uma alternativa ao R / Python para vários tipos de trabalho estatístico. Aqui está a pergunta original de 2012 sobre a promessa...

r python computing julia
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Velocidade de computação em R?

Fui encarregado de mudar um dos nossos grandes modelos estocásticos atuais do SAS para um novo idioma. Pessoalmente, prefiro uma linguagem compilada tradicional, mas o PI quer que eu verifique o R, que nunca usei. Nossa motivação para tirar o modelo do SAS é (1) muitas pessoas não têm acesso a ele...

r computing
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Métodos estatísticos on-line e escalonáveis

Isso foi inspirado pela regressão linear online eficiente , que achei muito interessante. Existem textos ou recursos dedicados à computação estatística em larga escala, pelos quais a computação com conjuntos de dados grandes demais para caber na memória principal e talvez variada demais para...

online computing references
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Paralelizando o pacote de interpolação usando doSMP

ATUALIZAÇÃO: o sinal de intercalação agora usa foreachinternamente, portanto, essa pergunta não é mais realmente relevante. Se você pode registrar um back-end paralelo em funcionamento foreach, o caret o usará. Eu tenho o pacote de interpolação para R e sou interessante em usar a trainfunção...

r parallel-computing
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Teste de software estatístico

Quais técnicas / abordagens são úteis no teste de software estatístico? Estou particularmente interessado em programas que fazem estimativas paramétricas usando a máxima probabilidade. Comparar resultados com os de outros programas ou fontes publicadas nem sempre é possível, pois na maioria das...

software computing computational-statistics
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Como incorporar um outlier inovador na observação 48 no meu modelo ARIMA?

Estou trabalhando em um conjunto de dados. Depois de usar algumas técnicas de identificação de modelos, criei um modelo ARIMA (0,2,1). Usei a detectIOfunção no pacote TSAem R para detectar um outlier inovador (IO) na 48ª observação do meu conjunto de dados original. Como faço para incorporar esse...

r time-series arima outliers hypergeometric fishers-exact r time-series intraclass-correlation r logistic glmm clogit mixed-model spss repeated-measures ancova machine-learning python scikit-learn distributions data-transformation stochastic-processes web standard-deviation r machine-learning spatial similarities spatio-temporal binomial sparse poisson-process r regression nonparametric r regression logistic simulation power-analysis r svm random-forest anova repeated-measures manova regression statistical-significance cross-validation group-differences model-comparison r spatial model-evaluation parallel-computing generalized-least-squares r stata fitting mixture hypothesis-testing categorical-data hypothesis-testing anova statistical-significance repeated-measures likert wilcoxon-mann-whitney boxplot statistical-significance confidence-interval forecasting prediction-interval regression categorical-data stata least-squares experiment-design skewness reliability cronbachs-alpha r regression splines maximum-likelihood modeling likelihood-ratio profile-likelihood nested-models
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Como comparar eventos observados x eventos esperados?

Suponha que eu tenha uma amostra de frequências de 4 eventos possíveis: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e tenho as probabilidades esperadas de meus eventos ocorrerem: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Com a soma das frequências observadas dos meus quatro eventos (18), posso calcular as...

r statistical-significance chi-squared multivariate-analysis exponential joint-distribution statistical-significance self-study standard-deviation probability normal-distribution spss interpretation assumptions cox-model reporting cox-model statistical-significance reliability method-comparison classification boosting ensemble adaboost confidence-interval cross-validation prediction prediction-interval regression machine-learning svm regularization regression sampling survey probit matlab feature-selection information-theory mutual-information time-series forecasting simulation classification boosting ensemble adaboost normal-distribution multivariate-analysis covariance gini clustering text-mining distance-functions information-retrieval similarities regression logistic stata group-differences r anova confidence-interval repeated-measures r logistic lme4-nlme inference fiducial kalman-filter classification discriminant-analysis linear-algebra computing statistical-significance time-series panel-data missing-data uncertainty probability multivariate-analysis r classification spss k-means discriminant-analysis poisson-distribution average r random-forest importance probability conditional-probability distributions standard-deviation time-series machine-learning online forecasting r pca dataset data-visualization bayes distributions mathematical-statistics degrees-of-freedom