सांख्यिकी और बिग डेटा

" सामान्य वितरण के वास्तविक जीवन के उदाहरण " से प्रेरित होकर , मुझे आश्चर्य है कि लोग नकारात्मक तिरछेपन का प्रदर्शन करने के लिए किस शैक्षणिक उदाहरण का उपयोग करते हैं? शिक्षण में उपयोग किए जाने वाले सममित या सामान्य वितरण के कई "विहित" उदाहरण हैं - भले ही …

20 distributions  skewness  teaching 

मैं एक यादृच्छिक चर है एक्स( a ) = लॉग( ए )X(a)=log⁡(a)X(a) = \log(a) , जहां एक सामान्य वितरित एन( μ , σ2)N(μ,σ2)\mathcal N(\mu,\sigma^2) । मैं के बारे में क्या कह सकते हैं इ( एक्स))E(X)E(X) और वीए आर ( एक्स))Var(X)Var(X) ? एक अनुमान भी मददगार होगा।

20 normal-distribution  mathematical-statistics  random-variable  lognormal  logarithm 

विकिपीडिया और आर सैंडविच पैकेज विगनेट, ओएलएस गुणांक मानक त्रुटियों का समर्थन करने वाली मान्यताओं और सैंडविच निर्माताओं की गणितीय पृष्ठभूमि के बारे में अच्छी जानकारी देते हैं। मैं अभी भी स्पष्ट नहीं हूं कि अवशेषों की विषमता की समस्या को कैसे संबोधित किया जाता है, शायद इसलिए कि मैं …

20 multiple-regression  residuals  heteroscedasticity  robust-standard-error 

एक विलकॉक्सन हस्ताक्षरित-रैंक सांख्यिकीय महत्व परीक्षण में, हम कुछ आंकड़ों के साथ आए, जो का । की एक सीमा के साथ , क्या यह परिणाम अशक्त परिकल्पना को अस्वीकार करने के लिए पर्याप्त है, या क्या यह कहना सुरक्षित है कि परीक्षण अनिर्णायक था, क्योंकि यदि हम पी-मान को 3 …

20 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value 

से सांख्यिकीय विज्ञान विश्वकोश मुझे लगता है कि यह देखते हुए समझ में दिचोतोमोउस (बाइनरी: 1 = वर्तमान; 0 = अनुपस्थित) विशेषताओं (चर), हम किसी भी दो वस्तुओं के लिए एक आपात तालिका फार्म कर सकते हैं मैं और जे एक नमूने की:पीपीp j 1 0 ------- 1 | a …

20 binary-data  similarities  association-measure 

मैं हाल ही में "आवर्तक सुदृढीकरण सीखने" के शब्द पर आया हूं। मैं समझता हूं कि "पुनरावर्ती तंत्रिका नेटवर्क" क्या है और "सुदृढीकरण सीखना" क्या है, लेकिन "पुनरावृत्ति सुदृढीकरण सीखना" के बारे में अधिक जानकारी नहीं मिल सकी है। क्या कोई मुझे समझा सकता है कि एक "रिकरंट रिइनफोर्समेंट लर्निंग" …

20 machine-learning  reinforcement-learning 

क्या उच्च आयामों में दो-स्तरीय डेटासेट के रैखिक पृथक्करण का परीक्षण करने का एक तरीका है? मेरे फ़ीचर वैक्टर 40-लंबे हैं। मुझे पता है कि मैं हमेशा लॉजिस्टिक रिग्रेशन प्रयोगों को चला सकता हूं और यह निष्कर्ष निकालने के लिए हिट्रेट बनाम झूठी अलार्म दर निर्धारित कर सकता हूं कि …

20 machine-learning  classification 

मैं ईएम एल्गोरिथ्म मैन्युअल लागू करने और उसके बाद के परिणामों की तुलना करना चाहते हैं normalmixEMका mixtoolsपैकेज। निश्चित रूप से, मुझे खुशी होगी अगर वे दोनों एक ही परिणाम के लिए नेतृत्व करेंगे। मुख्य संदर्भ जेफ्री मैकलैक्लन (2000), फ़िनाइट मिक्सचर मॉडल है । मेरे पास दो गॉसियों का मिश्रण …

20 r  expectation-maximization  gaussian-mixture 

मैं यह नहीं जानना चाहता कि क्या प्रकृति में कुछ घटनाओं का सामान्य वितरण है, लेकिन क्या हम कहीं न कहीं सामान्य वक्र का आकार देख सकते हैं क्योंकि हम इसे गैल्टन बॉक्स में उदाहरण के लिए देख सकते हैं। विकिपीडिया के इस आंकड़े को देखें । ध्यान दें कि …

20 distributions  normality-assumption 

मान लें कि परिमित दूसरे क्षणों के साथ निरंतर यादृच्छिक चर हैं। स्पीयरमैन के रैंक सहसंबंध गुणांक ρ_s के जनसंख्या संस्करण को Pearson के उत्पाद-क्षण गुणांक ρ के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, प्रायिकता इंटीग्रल का रूपांतरण F_X (X) और F_Y (Y) , जहां F_X, F_Y cdf के …

20 correlation  pearson-r  spearman-rho 

EM एल्गोरिथ्म दृष्टिकोण में हम Jensen की असमानता का उपयोग करने के लिए पर पहुंचने के लिएlogp(x|θ)≥∫logp(z,x|θ)p(z|x,θ(k))dz−∫logp(z|x,θ)p(z|x,θ(k))dzlog⁡p(x|θ)≥∫log⁡p(z,x|θ)p(z|x,θ(k))dz−∫log⁡p(z|x,θ)p(z|x,θ(k))dz\log p(x|\theta) \geq \int \log p(z,x|\theta) p(z|x,\theta^{(k)}) dz - \int \log p(z|x,\theta) p(z|x,\theta^{(k)})dz और को θ ( कश्मीर + 1 ) = आर्ग अधिकतम θ ∫ लॉग पी ( z , x | θ …

20 mixture  expectation-maximization 

क्या कोई फ़िशर सूचना मीट्रिक और रिश्तेदार एन्ट्रापी (या केएल विचलन) के बीच निम्नलिखित संबंध को विशुद्ध रूप से गणितीय रूप से कठोर तरीके से साबित कर सकता है ? D(p(⋅,a+da)∥p(⋅,a))=12gi,jdaidaj+(O(∥da∥3)D(p(⋅,a+da)∥p(⋅,a))=12gi,jdaidaj+(O(‖da‖3)D( p(\cdot , a+da) \parallel p(\cdot,a) ) =\frac{1}{2} g_{i,j} \, da^i \, da^j + (O( \|da\|^3)a=(a1,…,an),da=(da1,…,dan)a=(a1,…,an),da=(da1,…,dan)a=(a^1,\dots, a^n), da=(da^1,\dots,da^n)gi,j=∫∂i(logp(x;a))∂j(logp(x;a)) p(x;a) dxgi,j=∫∂i(log⁡p(x;a))∂j(log⁡p(x;a)) …

20 mathematical-statistics  kullback-leibler  fisher-information 

ब्रीमन का कहना है कि पेड़ों को छंटाई के साथ उगाया जाता है। क्यों? मेरे कहने का तात्पर्य यह है कि इस बात का ठोस कारण होना चाहिए कि बेतरतीब जंगल में पेड़ क्यों नहीं उगते हैं। दूसरी ओर, एक एकल निर्णय पेड़ को अधिक फिटिंग से बचने के लिए …

20 machine-learning 

एक सहकर्मी कुछ बुरा Heteroscedasticity (नीचे आंकड़ा) के साथ उसके शोध प्रबंध के लिए कुछ जैविक डेटा का विश्लेषण कर रहा है। वह एक मिश्रित मॉडल के साथ इसका विश्लेषण कर रही है लेकिन अभी भी अवशेषों से परेशान है। प्रतिक्रिया-चर को लॉग-ट्रांसफ़ॉर्म करना चीजों को साफ़ करता है और …

20 mixed-model  poisson-distribution  biostatistics 

मैं डिग्री 2 के बहुपद कर्नेल के साथ C-SVC मोड में libsvm का उपयोग कर रहा हूं और मुझे कई एसवीएम को प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है। प्रत्येक प्रशिक्षण सेट में 10 सुविधाएँ और 5000 वैक्टर हैं। प्रशिक्षण के दौरान, मुझे अधिकांश SVM के लिए यह चेतावनी मिल रही है …

20 machine-learning  cross-validation  svm  regularization  libsvm