सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं हाल ही में शास्त्रीय आँकड़ों पर बायेसियन लेने पर शोध कर रहा हूँ। बेयस फैक्टर के बारे में पढ़ने के बाद मुझे आश्चर्य हुआ कि यदि आंकड़ों के इस दृष्टिकोण में बिजली विश्लेषण एक आवश्यकता है। यह सोचने का मेरा मुख्य कारण यह है कि बेयस कारक वास्तव में …

19 bayesian  power-analysis 

पैकेज के multinomफ़ंक्शन का उपयोग करके मुझे पी-मान कैसे मिलता nnetहै R? मेरे पास एक डेटासेट है जिसमें परिणाम पैराग्राफ के रूप में "पैथोलॉजी स्कोर" (अनुपस्थित, हल्का, गंभीर) शामिल हैं, और दो मुख्य प्रभाव: आयु (दो कारक: बीस / तीस दिन) और उपचार समूह (चार कारक: एटीबी के बिना संक्रमित; …

19 r  regression  p-value  multinomial 

सबसे अच्छा तरीका क्या है: सतत और असतत चर, दो असतत चर? अब तक मैंने निरंतर चरों के बीच संबंधों को देखने के लिए तितर बितर भूखंडों का उपयोग किया है। हालांकि असतत चर डेटा बिंदुओं के मामले में कुछ निश्चित अंतराल पर संचयी होते हैं। इस प्रकार सबसे अच्छा …

19 data-visualization  categorical-data  random-variable 

मुझे लॉजिस्टिक रिग्रेशन में श्रेणीबद्ध चर के लिए z मानों की व्याख्या करने में परेशानी हो रही है। नीचे दिए गए उदाहरण में मेरे पास 3 वर्गों के साथ एक श्रेणीगत चर है और जेड मान के अनुसार, CLASS2 प्रासंगिक हो सकता है जबकि अन्य नहीं हैं। लेकिन अब इसका …

19 r  logistic  categorical-data  feature-selection  categorical-encoding 

अक्सर लोग पी-मान प्राप्त करने के लिए कार्यक्रमों का उपयोग करते हैं, लेकिन कभी-कभी - जो भी कारण से - तालिकाओं के एक सेट से महत्वपूर्ण मूल्य प्राप्त करने के लिए आवश्यक हो सकता है। कई महत्वपूर्ण स्तरों के साथ एक सांख्यिकीय तालिका, और स्वतंत्रता की डिग्री की एक सीमित …

19 hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  interpolation  tables 

के प्रमाण के साथ मेरे पास एक मुद्दा है E(Y|X)∈argming(X)E[(Y−g(X))2]E(Y|X)∈arg⁡ming(X)E[(Y−g(X))2]E(Y|X) \in \arg \min_{g(X)} E\Big[\big(Y - g(X)\big)^2\Big] जो बहुत संभावना और सशर्त अपेक्षाओं की गहरी गलतफहमी को प्रकट करता है। जो प्रमाण मुझे पता है वह इस प्रकार है (इस प्रमाण का दूसरा संस्करण यहां पाया जा सकता है ) ===argming(X)E[(Y−g(x))2]argming(X)E[(Y−E(Y|X)+E(Y|X)−g(X))2]argming(x)E[(Y−E(Y|X))2+2(Y−E(Y|X))(E(Y|X)−g(X))+(E(Y|X)−g(X))2]argming(x)E[2(Y−E(Y|X))(E(Y|X)−g(X))+(E(Y|X)−g(X))2]arg⁡ming(X)E[(Y−g(x))2]=arg⁡ming(X)E[(Y−E(Y|X)+E(Y|X)−g(X))2]=arg⁡ming(x)E[(Y−E(Y|X))2+2(Y−E(Y|X))(E(Y|X)−g(X))+(E(Y|X)−g(X))2]=arg⁡ming(x)E[2(Y−E(Y|X))(E(Y|X)−g(X))+(E(Y|X)−g(X))2]\begin{align*} …

19 mathematical-statistics  conditional-probability  proof  conditional-expectation 

कुछ पुस्तकें केंद्रीय सीमा प्रमेय के लिए 30 या अधिक आकार का एक नमूना आकार बताती हैं, जो कि लिए एक अच्छा सन्निकटन । X¯X¯\bar{X} मुझे पता है कि यह सभी वितरणों के लिए पर्याप्त नहीं है। मैं वितरण के कुछ उदाहरणों को देखना चाहता हूं, जहां एक बड़े नमूना …

19 mean  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem 

मेरे पास एक डेटा तालिका T1 है, जिसमें लगभग एक हजार चर (V1) और लगभग 200 मिलियन डेटा बिंदु हैं। डेटा विरल है और अधिकांश प्रविष्टियां NA हैं। प्रत्येक डेटा पॉइंट्स में दूसरे से अलग होने के लिए एक अद्वितीय आईडी और डेट जोड़ी होती है। मेरे पास एक और …

19 r  generalized-linear-model  missing-data 

यह बहुत प्राथमिक लगता है, लेकिन मैं हमेशा इस बिंदु पर अटक जाता हूं ... मेरे द्वारा व्यवहार किए जाने वाले अधिकांश डेटा गैर-सामान्य हैं, और अधिकांश विश्लेषण GLM संरचना पर आधारित हैं। मेरे वर्तमान विश्लेषण के लिए, मेरे पास एक प्रतिक्रिया चर है जो "चलने की गति" (मीटर / …

19 generalized-linear-model  stata  gamma-distribution 

निम्नलिखित परिदृश्य अन्वेषक (I), समीक्षक / संपादक (R, CRAN से संबंधित नहीं) और मुझे (M) के कथानक निर्माता के रूप में सबसे अधिक बार पूछे जाने वाले प्रश्न बन गए हैं। हम यह मान सकते हैं कि (आर) विशिष्ट मेडिकल बिग बॉस समीक्षक है, जो केवल यह जानता है कि …

19 data-visualization  standard-error  paired-comparisons  paired-data  crossover-study 

क्या इन दोनों तकनीकों के बीच व्यावहारिक अंतर का वास्तव में सरल वर्णन है? दोनों का उपयोग पर्यवेक्षित अधिगम के लिए किया जाता है (हालाँकि संघ के नियम भी अप्राप्त को संभाल सकते हैं)। दोनों का उपयोग भविष्यवाणी के लिए किया जा सकता है मैंने 'अच्छा' वर्णन के सबसे करीब …

19 data-mining  association-rules 

समय-आवृत्ति ईईजी निष्कर्षों को प्रस्तुत करते समय गर्मी / समोच्च मानचित्रों का उपयोग करना काफी सामान्य है। रंग योजना को अक्सर चुना जाता है (और एक जिसे मैं पसंद करता हूं और उपयोग करता हूं) "जेट" रंग योजना है (उदाहरण के लिए, Google छवि खोज समय-आवृत्ति ईईजी )। मुझे आश्चर्य …

19 data-visualization 

मान लें कि हम समय के साथ कुछ गणना डेटा के यादृच्छिक प्रभाव मॉडल पर काम कर रहे हैं, और हम कुछ रुझानों को नियंत्रित करना चाहते हैं। आम तौर पर, आप कुछ ऐसा करेंगे: lmer(counts ~ dependent_variable + (1+t+I(t^2)|ID), family="poisson") के लिए एक द्विघात आकार शामिल करना t। क्या …

19 mixed-model  lme4-nlme  splines 

एक इकोलॉजी प्रोजेक्ट के लिए, मेरे लैब समूह ने 4 टैंकों में सिरका मिलाया, जिसमें तालाब के पानी के बराबर मात्रा में, 1 नियंत्रण जिसमें कोई एलोडिया (एक जलीय पौधा) नहीं है और प्रत्येक में एक ही राशि के 3 उपचार हैं। सिरका जोड़ने का उद्देश्य पीएच को कम करना …

19 hypothesis-testing  t-test  sample-size 

नमस्ते को संशोधित अधिकतम संभावना विधि के लिए आकार और स्केल पैरामीटर प्राप्त करने के लिए दिखाया जा सकता है

19 r  maximum-likelihood  weibull