सांख्यिकी और बिग डेटा

एक जीवविज्ञानी के रूप में, कुछ बिंदुओं पर काम करने वाले कई शोध प्रोजेक्ट में मैं एक सांख्यिकीविद् के साथ सहयोग करता हूं, चाहे वह सरल सलाह के लिए हो या मेरे डेटा के लिए एक मॉडल को लागू करने और परीक्षण करने के लिए हो। मेरे सांख्यिकी सहयोगी मानते …

25 academia 

मान लीजिए, मैं इस तरह के कई स्वतंत्र चर पर एक संयुक्त लॉजिस्टिक प्रतिगमन करने जा रहा हूं: mod.a <- glm(x ~ a, data=z, family=binominal("logistic")) mod.b <- glm(x ~ b, data=z, family=binominal("logistic")) मैंने यह देखने के लिए एक मॉडल तुलना (संभावना अनुपात परीक्षण) किया कि क्या मॉडल इस कमांड द्वारा …

25 r  logistic  diagnostic 

सवाल: मेरे पास परीक्षा के सवालों (सही / गलत) पर बाइनरी डेटा है। कुछ व्यक्तियों के पास प्रश्नों और उनके सही उत्तरों के सबसे पहले उपयोग हो सकता है। मैं नहीं जानता कि कौन, कितने या कौन से हैं। अगर कोई धोखा थे, लगता है मुझे आइटम के लिए एक …

25 r  clustering  classification  psychometrics 

एक छात्र ने आज मुझसे पूछा, "वे कैसे जानते हैं कि कितने लोग एक बड़े समूह के कार्यक्रम में भाग लेते हैं, उदाहरण के लिए, वाशिंगटन डीसी में स्टीवर्ट / कोलबर्ट 'रैली टू रिस्टोर टू सनिटी'?" न्यूज़ आउटलेट्स दसियों हज़ारों में अनुमान लगाते हैं, लेकिन उन अनुमानों को प्राप्त करने …

25 estimation  sampling 

ऑर्डिनल या इंटरवल डेटा के लिए कौन-से इंटर-रेटर विश्वसनीयता के तरीके सबसे उपयुक्त हैं? मेरा मानना ​​है कि "समझौते की संयुक्त संभावना" या "कप्पा" नाममात्र डेटा के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। जब भी "पीयरसन" और "स्पीयरमैन" का उपयोग किया जा सकता है, वे मुख्य रूप से दो चूहे के …

25 reliability  psychometrics  agreement-statistics  cohens-kappa 

मैं मूल ढाल वंश को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं और मैं इसे एक काज हानि समारोह के साथ परीक्षण कर रहा हूं अर्थात एलकाज= अधिकतम ( 0 , 1 - y x ⋅ w )एलकाज=अधिकतम(0,1-y एक्स⋅w)l_{\text{hinge}} = \max(0,1-y\ \boldsymbol{x}\cdot\boldsymbol{w}) । हालांकि, मैं काज हानि के ढाल के …

25 loss-functions 

एक मालिकाना ट्रेडिंग फर्म के साथ एक व्यापारिक स्थिति के लिए एक साक्षात्कार के दौरान मुझसे यह सवाल पूछा गया था। मैं इस प्रश्न का उत्तर और इसके पीछे के अंतर्ज्ञान को जानना चाहूंगा। अमीबा प्रश्न: अमीबाओं की जनसंख्या 1 से शुरू होती है। 1 अवधि के बाद अमीबा 1, …

25 probability 

खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (EDA) अक्सर अन्य "ट्रैक्स" का पता लगाने की ओर जाता है जो जरूरी नहीं कि परिकल्पना के प्रारंभिक सेट से संबंधित हैं। मैं एक सीमित नमूना आकार और विभिन्न प्रश्नावली (सामाजिक-जनसांख्यिकी डेटा, न्यूरोसाइकोलॉजिकल या चिकित्सा तराजू के माध्यम से एकत्र किए गए डेटा के साथ अध्ययन के …

25 multiple-comparisons  epidemiology  small-sample  eda 

कहते हैं कि मैंने सालों से हर मंगलवार को हैम्बर्गर खाया है। आप कह सकते हैं कि मैं हैम्बर्गर 14% समय खाता हूं, या यह कि मेरे द्वारा दिए गए सप्ताह में एक हैमबर्गर खाने की संभावना 14% है। संभाव्यता और अनुपात के बीच मुख्य अंतर क्या हैं? क्या संभाव्यता …

25 probability  intuition 

लिकर्ट प्रतिक्रियाओं के सेट की कल्पना करने के अच्छे तरीके क्या हैं? उदाहरण के लिए, ए, बी, सी, डी, ई, एफ एंड जी के बारे में किसी के फैसले के लिए एक्स के महत्व के बारे में पूछताछ करने वाली वस्तुओं का एक सेट? क्या स्टैक्ड बार चार्ट की तुलना …

25 data-visualization  scales  likert 

मैं एंड्रयू मूर द्वारा सांख्यिकीय डेटा माइनिंग ट्यूटोरियल के माध्यम से अपना काम करना शुरू कर रहा हूं (इस क्षेत्र में पहले किसी और के लिए अनुशंसित)। मैंने इस बेहद दिलचस्प पीडीएफ को "टाइम-सीरीज़-आधारित-विसंगति का पता लगाने वाले एल्गोरिदम का परिचयात्मक अवलोकन" पढ़कर शुरू किया , जिसमें बीमारी के प्रकोप …

25 time-series  outliers  signal-processing  wavelet 

यह पता लगाने के लिए मुश्किल हो सकता है, लेकिन मैं पढ़ना चाहते हैं एक अच्छी तरह से समझाया ARIMA उदाहरण है कि न्यूनतम गणित का उपयोग करता है विशिष्ट मामलों का पूर्वानुमान करने के लिए उस मॉडल का उपयोग करके एक मॉडल बनाने से परे चर्चा का विस्तार करता …

25 time-series  arima  intuition 

2-नमूना केएस परीक्षण के बारे में पढ़ने में, मुझे ठीक-ठीक समझ में आ रहा है कि यह क्या कर रहा है, लेकिन मुझे समझ नहीं आ रहा है कि यह क्यों काम करता है । दूसरे शब्दों में, मैं अनुभवजन्य वितरण कार्यों की गणना करने के लिए सभी चरणों का …

25 distributions  statistical-significance  nonparametric  kolmogorov-smirnov 

शीर्षक सवाल है। मुझे बताया गया है कि अनुपात और यादृच्छिक चर के व्युत्क्रम अक्सर समस्याग्रस्त होते हैं। क्या मतलब है कि उम्मीद अक्सर मौजूद नहीं है। क्या इसका एक सरल, सामान्य अन्वेषण है?

25 probability  distributions  random-variable  expected-value  ratio 

LASSO प्रतिगमन शून्य की ओर गुणांक सिकुड़ता है, इस प्रकार प्रभावी रूप से मॉडल चयन प्रदान करता है। मेरा मानना ​​है कि मेरे डेटा में नाममात्र और निरंतर कोवरिएट्स के बीच सार्थक बातचीत हैं। हालांकि, जरूरी नहीं कि वे सच्चे मॉडल के 'मुख्य प्रभाव' सार्थक (गैर-शून्य) हों। निश्चित रूप से …

25 machine-learning  lasso  glmnet  shrinkage  penalized