सांख्यिकी और बिग डेटा

मेरे पास एक समय श्रृंखला है और मैं इसे एक समय श्रृंखला के रूप में रखते हुए, प्रारंभ, अंत और आवृत्ति को संरक्षित करते हुए इसे कम करना चाहता हूं। उदाहरण के लिए, मान लें कि मेरे पास एक समय श्रृंखला है: > qs <- ts(101:110, start=c(2009, 2), frequency=4) > …

25 r  time-series 

मैं समझता हूं कि जब एक परिमित जनसंख्या और हमारे नमूने का आकार ५% से अधिक होता है, तो हमें इस सूत्र का उपयोग करके नमूना के माध्य और मानक त्रुटि पर सुधार करने की आवश्यकता होती है: एफपीसी= एन- एनएन- 1----√FPC=N−nN−1\hspace{10mm} FPC=\sqrt{\frac{N-n}{N-1}} जहां जनसंख्या का आकार है और नमूना …

25 sampling  finite-population 

एक प्रतिगमन में, बातचीत शब्द दोनों संबंधित प्रत्यक्ष प्रभावों को मिटा देता है। क्या मैं बातचीत को छोड़ देता हूं या परिणाम की रिपोर्ट करता हूं? बातचीत मूल परिकल्पना का हिस्सा नहीं थी।

25 regression  interaction 

मेरे पास कई क्वेरी आवृत्तियां हैं, और मुझे जिपफ के कानून के गुणांक का अनुमान लगाने की आवश्यकता है। ये शीर्ष आवृत्तियाँ हैं: 26486 12053 5052 3033 2536 2391 1444 1220 1152 1039

25 distributions  estimation  pareto-distribution  zipf 

Wasserstein metric और Kullback-Leibler divergence के बीच व्यावहारिक अंतर क्या है ? वासेरस्टीन मैट्रिक को पृथ्वी के मूवर की दूरी के रूप में भी जाना जाता है । विकिपीडिया से: वासेरस्टीन (या वासेरस्टीन) मीट्रिक एक दूरी फ़ंक्शन है जो किसी दिए गए मीट्रिक स्पेस एम पर संभाव्यता वितरण के बीच …

25 distributions  kullback-leibler  metric  wasserstein 

मैं मात्रात्मक प्रतिगमन की एक सहज, सुलभ व्याख्या प्राप्त करने की उम्मीद कर रहा हूं। मान लें कि मेरे पास , और भविष्यवाणियों के परिणाम का एक सरल डेटासेट है ।YYYएक्स1, एक्स2एक्स1,एक्स2X_1, X_2 यदि, उदाहरण के लिए, मैं .25, .5, .75 पर एक मात्रात्मक प्रतिगमन चलाता हूं, और वापस ।β0 …

25 quantile-regression 

मैं समय श्रृंखला विश्लेषण करने की कोशिश कर रहा हूं और इस क्षेत्र में नया हूं। मेरे पास 2006-2009 की एक घटना की दैनिक गिनती है और मैं इसके लिए एक समय श्रृंखला मॉडल फिट करना चाहता हूं। यहां मैंने जो प्रगति की है वह है: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) …

25 r  time-series  seasonality  multiple-seasonalities  tbats  hypothesis-testing  beta-distribution  machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस सवाल में सुधार करना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 6 महीने पहले बंद हुआ । मैं आर संकुल nlme और lme4 …

25 r  random-effects-model  lme4-nlme 

मेरे पास एक सर्वेक्षण प्रयोग का डेटा है जिसमें उत्तरदाताओं को चार समूहों में से एक को यादृच्छिक रूप से सौंपा गया था: > summary(df$Group) Control Treatment1 Treatment2 Treatment3 59 63 62 66 जबकि तीन उपचार समूह लागू किए गए उत्तेजना में थोड़ा भिन्न होते हैं, मुख्य भेद जो मुझे …

25 r  logistic  categorical-data  interaction  interpretation 

क्या अच्छी किताबें हैं जो कारण विश्लेषण का परिचय देती हैं? मैं एक ऐसे परिचय के बारे में सोच रहा हूं जो दोनों कारण विश्लेषण के सिद्धांतों की व्याख्या करता है और दिखाता है कि इन सिद्धांतों को लागू करने के लिए विभिन्न सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग कैसे किया जा …

25 references  causality 

एक परिदृश्य पर विचार करें, जहाँ आपको KnownLabel मैट्रिक्स और PredencedLabel मैट्रिक्स प्रदान किया गया है। मैं ज्ञात लॉबेल मैट्रिक्स के खिलाफ प्रेडिक्टेलबेल मैट्रिक्स की अच्छाई को मापना चाहता हूं। लेकिन यहां चुनौती यह है कि नाउनलैबेल मैट्रिक्स की कुछ पंक्तियाँ केवल एक 1 है और दूसरी कुछ पंक्तियों में …

25 machine-learning  data-mining  multilabel 

मेरे पास में कुछ बिंदु , और मैं चाहता हूं कि अंक मिले:X={x1,...,xn}X={x1,...,xn}X=\{x_1,...,x_n\}RpRpR^p प्रत्येक क्लस्टर में के तत्वों की बराबर संख्या होती है । (मान लें कि क्लस्टर की संख्या विभाजित करती है ।)XXXnnn प्रत्येक क्लस्टर कुछ अर्थों में "स्थानिक रूप से सामंजस्यपूर्ण" है, जैसे -means से क्लस्टर ।kkk यह …

25 machine-learning  clustering  k-means  unsupervised-learning 

मैं थोड़ा भ्रमित हूँ अगर एक सांख्यिकीय मॉडल में एक स्वतंत्र चर (जिसे भविष्यवक्ता या सुविधा भी कहा जाता है), उदाहरण के लिए, रैखिक प्रतिगमन में , एक यादृच्छिक चर है?एक्सXXY= β0+ β1एक्सY=β0+β1XY=\beta_0+\beta_1 X

25 regression  random-variable  experiment-design  predictor 

विचरण को प्रसार का एक उपाय कहा जाता है। इसलिए, मैंने सोचा था कि संख्याओं 3,5के विचरण 3,3,5,5समान हैं क्योंकि संख्याएँ समान रूप से फैली हुई हैं। लेकिन यह वैसा नहीं है 3,5, 2जबकि का विचरण 3,3,5,5है 1 1/3। इस पहेली ने मुझे यह समझा दिया कि विचरण को फैलने …

25 variance 

एसवीएम के सभी उदाहरण वर्गीकरण से संबंधित हैं। मुझे समझ में नहीं आता है कि प्रतिगमन के लिए एक एसवीएम (सपोर्ट वेक्टर रेजिस्टर) का उपयोग प्रतिगमन में कैसे किया जा सकता है। मेरी समझ से, एक एसवीएम अधिकतम हाइपरप्लेन को खोजने के लिए दो वर्गों के बीच के अंतर को …

25 regression  svm