सांख्यिकी और बिग डेटा

lmerTestपैकेज एक प्रदान करता है anova()स्वतंत्रता (DF) की डिग्री की वैकल्पिक Satterthwaite के (डिफ़ॉल्ट) या Kenward-रोजर की सन्निकटन के साथ रैखिक मिश्रित मॉडल के लिए कार्य करते हैं। इन दोनों दृष्टिकोणों में क्या अंतर है? कब किसे चुनना है?

25 r  anova  mixed-model  lme4-nlme  degrees-of-freedom 

कुछ व्याख्यान और ट्यूटोरियल में मैंने देखा है, वे आपके डेटा को तीन भागों में विभाजित करने का सुझाव देते हैं: प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण। लेकिन यह स्पष्ट नहीं है कि परीक्षण डेटासेट का उपयोग कैसे किया जाना चाहिए, और न ही यह दृष्टिकोण पूरे डेटा सेट पर क्रॉस-सत्यापन से …

25 machine-learning  cross-validation  validation 

मेरे पास कम से कम वर्गों के संदर्भ में रिज दंड के बारे में कई प्रश्न हैं: βridge=(λID+X′X)−1X′yβridge=(λID+X′X)−1X′y\beta_{ridge} = (\lambda I_D + X'X)^{-1}X'y 1) अभिव्यक्ति से पता चलता है कि X का सहसंयोजक मैट्रिक्स एक विकर्ण मैट्रिक्स की ओर सिकुड़ा हुआ है, जिसका अर्थ है कि (यह मानते हुए कि …

25 regression  pca  regularization  ridge-regression 

मान लें कि मेरे पास पर्यवेक्षित सांख्यिकीय वर्गीकरण कार्य के लिए एक डेटासेट है, उदाहरण के लिए, बेयस के क्लासिफायरियर के माध्यम से। इस डेटासेट में 20 विशेषताएं हैं और मैं इसे प्राइमरी कंपोनेंट एनालिसिस (PCA) और / या रैखिक डिस्क्रिमिनेंट एनालिसिस (LDA) जैसी डायमेंशनलिटी रिडक्शन तकनीकों के जरिए 2 …

25 classification  pca  regularization  discriminant-analysis  overfitting 

मुझे पक्षपाती अधिकतम संभावना (एमएल) के अनुमानकों पर भ्रम है । पूरी अवधारणा का गणित मेरे लिए बहुत स्पष्ट है, लेकिन मैं इसके पीछे सहज तर्क का पता नहीं लगा सकता। एक निश्चित डेटासेट को देखते हुए, जिसमें एक वितरण से नमूने होते हैं, जो स्वयं एक पैरामीटर का एक …

25 maximum-likelihood  bias 

यादृच्छिक जंगलों को विभिन्न प्रकार के कार्यों में काफी अच्छा प्रदर्शन करने के लिए जाना जाता है और उन्हें सीखने के तरीकों के व्याख्याता के रूप में जाना जाता है । क्या किसी भी प्रकार की समस्याएं या विशिष्ट परिस्थितियां हैं जिनमें किसी को यादृच्छिक जंगल का उपयोग करने से …

25 machine-learning  classification  random-forest 

मैं एक जर्मन विश्वविद्यालय में मास्टर सीएस छात्र हूं जो अब मेरी थीसिस लिख रहा है। मुझे दो महीने में किया जाएगा मुझे बहुत कठिन निर्णय लेना है अगर मुझे पीएचडी जारी रखना चाहिए या उद्योग में नौकरी ढूंढनी चाहिए। पीएचडी करने के मेरे कारण: मैं बहुत जिज्ञासु व्यक्ति हूं …

25 machine-learning  data-mining  careers 

एक साधारण प्रतिगमन मॉडल में, y=β0+β1x+ε,y=β0+β1x+ε, y = \beta_0 + \beta_1 x + \varepsilon, OLS आकलनकर्ता ββ^OLS0β^0OLS\hat{\beta}_0^{OLS} और ββ^OLS1β^1OLS\hat{\beta}_1^{OLS} सहसंबंध हैं। दो अनुमानकों के बीच सहसंबंध का सूत्र है (यदि मैंने इसे सही ढंग से प्राप्त किया है): Corr(β^OLS0,β^OLS1)=−∑ni=1xin−−√∑ni=1x2i−−−−−−−√.Corr⁡(β^0OLS,β^1OLS)=−∑i=1nxin∑i=1nxi2. \operatorname{Corr}(\hat{\beta}_0^{OLS},\hat{\beta}_1^{OLS}) = \frac{-\sum_{i=1}^{n}x_i}{\sqrt{n} \sqrt{\sum_{i=1}^{n}x_i^2} }. प्रशन: सहसंबंध की उपस्थिति के लिए …

25 regression  least-squares  estimators 

नीचे R उदाहरण पर विचार करें: plot( hclust(dist(USArrests), "ave") ) वास्तव में y- अक्ष "ऊंचाई" का क्या अर्थ है? नॉर्थ कैरोलिना और कैलिफोर्निया (बल्कि बाईं ओर) को देखते हुए। एरिज़ोना की तुलना में कैलिफ़ोर्निया उत्तरी कैरोलिना के "करीब" है? क्या मैं इसकी व्याख्या कर सकता हूं? हवाई (दाएं) देरी से …

25 interpretation  hierarchical-clustering  dendrogram 

मैं वर्तमान में कुछ मिश्रित प्रभाव रैखिक मॉडल चला रहा हूं। मैं आर में पैकेज "lme4" का उपयोग कर रहा हूं। मेरे मॉडल फॉर्म लेते हैं: model <- lmer(response ~ predictor1 + predictor2 + (1 | random effect)) अपने मॉडल को चलाने से पहले, मैंने भविष्यवाणियों के बीच संभावित बहुरूपता …

25 r  correlation  mixed-model  lme4-nlme  multicollinearity 

मेरे पास 800 अवलोकन के साथ एक डेटा.फ्रेम है। 40 चर की, और मेरी भविष्यवाणी के परिणामों को बेहतर बनाने के लिए सिद्धांत घटक विश्लेषण का उपयोग करना चाहेंगे (जो अब तक कुछ 15 हाथ से चुने गए चर पर सपोर्ट वेक्टर मशीन के साथ सबसे अच्छा काम कर रहा …

25 r  pca 

मैंने एक दोहराया डिजाइन चलाया, जिसके तहत मैंने तीन अलग-अलग कार्यों में 30 पुरुषों और 30 महिलाओं का परीक्षण किया। मैं यह समझना चाहता हूं कि पुरुषों और महिलाओं का व्यवहार अलग-अलग है और यह कैसे कार्य पर निर्भर करता है। मैंने इसकी जाँच के लिए lmer और lme4 पैकेज …

25 r  mixed-model  assumptions  lme4-nlme 

मैं कर्नेल घनत्व के आकलन की बेहतर समझ प्राप्त करने की कोशिश कर रहा हूं। विकिपीडिया से परिभाषा का उपयोग करना: https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_density_estimation#Definment fh^(x)=1n∑nमैं=1Kh( x -xi)=1एन एचΣnमैं = १कश्मीर( x -xमैंज)fज^(एक्स)=1nΣमैं=1nकश्मीरज(एक्स-एक्समैं)=1nजΣमैं=1nकश्मीर(एक्स-एक्समैंज) \hat{f_h}(x) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n K_h (x - x_i) \quad = \frac{1}{nh} \sum_{i=1}^n K\Big(\frac{x-x_i}{h}\Big) आइए को एक आयताकार फ़ंक्शन लेते हैं जो …

25 r  kernel-smoothing  convolution 

मैं एक यादृच्छिक सहसंबंध मैट्रिक्स उत्पन्न करना चाहेंगे की आकार में इस तरह के कुछ मामूली मजबूत सहसंबंध वर्तमान देखते हैं कि: एन × एनCC\mathbf Cn×nn×nn \times n वर्ग वास्तविक सममित मैट्रिक्स आकार, उदाहरण के लिए ;n = 100n×nn×nn \times nn=100n=100n=100 सकारात्मक-निश्चित, अर्थात सभी वास्तविकताओं के साथ वास्तविक और सकारात्मक; …

25 random-generation  covariance-matrix  correlation-matrix 

मैं एक अंडरग्रेजुएट छात्र हूं और मेरी प्रायिकता कक्षा के लिए एक परियोजना है। मूल रूप से, मेरे पास तूफान के बारे में एक डेटासेट है जो मेरे देश को कई वर्षों तक प्रभावित करता है। मेरी प्रायिकता बुक में, (R के साथ प्रोबेबिलिटी एंड स्टैटिस्टिक्स) एक (पूर्ण नहीं) का …

25 r  self-study  poisson-distribution  poisson-process