सांख्यिकी और बिग डेटा

मैं जानना चाहूंगा कि वज़न का उपचार किस प्रकार svyglmऔर किसके बीच भिन्न होता हैglm मैं twangआर स्कोरिंग पैकेज का उपयोग कर रहा हूँ ताकि वे फिर से वज़न के रूप में उपयोग कर सकें, इस प्रकार से (यह कोड twangप्रलेखन से आता है ): library(twang) library(survey) set.seed(1) data(lalonde) ps.lalonde …

18 r  survey 

मैं एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल का उपयोग करके असतत समय उत्तरजीविता विश्लेषण करने का प्रयास कर रहा हूं, और मुझे यकीन नहीं है कि मैं पूरी तरह से प्रक्रिया को समझता हूं। मैं कुछ बुनियादी सवालों के साथ सहायता की बहुत सराहना करूंगा। यहाँ सेट है: मैं एक समूह में …

18 survival  discrete-data  hazard  kaplan-meier 

क्या कोई मुझे बता सकता है कि परिणाम के रूप में वास्तव में क्रॉस-सत्यापन विश्लेषण क्या देता है? क्या यह सिर्फ औसत सटीकता है या यह किसी भी मॉडल को दिए गए मापदंडों के साथ देता है? क्योंकि, मैंने कहीं सुना है कि पैरामीटर-ट्यूनिंग के लिए क्रॉस-वैलिडेशन का उपयोग किया …

18 cross-validation 

कोई भी विचार क्यों हम आँकड़ों में महत्वपूर्ण अंकों का उपयोग नहीं करते हैं? हम जिस रेखा के साथ कुछ अनुमान लगा रहे हैं, उसमें शुद्धता के बारे में नियम लागू नहीं होते?)

18 reporting 

यदि एक रेखीय प्रतिगमन में मेरे पास श्रेणीगत चर है ... तो मैं कैसे श्रेणीगत चर के स्थिर संकेत को जान सकता हूं? मान लीजिए कि कारक के 10 स्तर हैं ... एक कारक चर की छतरी के नीचे 10 विभिन्न परिणामी टी-मान ...X1X1X_1X1X1X_1 ऐसा लगता है कि सांख्यिकीय चर …

18 regression  statistical-significance  categorical-data 

मुझे URL को श्रेणियों में वर्गीकृत करना होगा। कहो कि मेरे पास 15 श्रेणियां हैं जिन्हें मैं हर URL को शून्य करने की योजना बना रहा हूं। क्या 15-रास्ता क्लासिफायर बेहतर है? जहां मेरे पास 15 लेबल हैं और प्रत्येक डेटा बिंदु के लिए सुविधाएं उत्पन्न करता है। या 15 …

18 machine-learning  classification  categorical-data  svm  feature-selection 

चलो कुछ रैखिक मॉडल हैं, उदाहरण के लिए सिर्फ सरल एनोवा: # data generation set.seed(1.234) Ng <- c(41, 37, 42) data <- rnorm(sum(Ng), mean = rep(c(-1, 0, 1), Ng), sd = 1) fact <- as.factor(rep(LETTERS[1:3], Ng)) m1 = lm(data ~ 0 + fact) summary(m1) परिणाम इस प्रकार है: Call: lm(formula …

18 r  regression  confidence-interval 

यह एक बहुत ही सरल प्रश्न है, लेकिन मैं इंटरनेट या किसी पुस्तक में कहीं भी व्युत्पत्ति नहीं पा सकता हूं। मैं यह देखना चाहता हूं कि कैसे एक बायेसियन एक बहुभिन्नरूपी सामान्य वितरण को अपडेट करता है। उदाहरण के लिए: कल्पना कीजिए P(x|μ,Σ)P(μ)==N(μ,Σ)N(μ0,Σ0).P(x|μ,Σ)=N(μ,Σ)P(μ)=N(μ0,Σ0). \begin{array}{rcl} \mathbb{P}({\bf x}|{\bf μ},{\bf Σ}) & …

18 bayesian  normal-distribution  matrix  posterior  linear-algebra 

कई पेपरों, पुस्तकों और मेरे द्वारा पढ़े गए लेखों के आधार पर मुझे जो धारणा मिली, वह यह है कि डेटा के एक सेट पर प्रायिकता वितरण को फिट करने का अनुशंसित तरीका अधिकतम संभावना अनुमान (MLE) का उपयोग करके है। हालांकि, एक भौतिक विज्ञानी के रूप में, एक अधिक …

18 distributions  maximum-likelihood  least-squares  heteroscedasticity  fitting 

क्या कोई मुझे वर्गीकरण एसवीएम के फायदे और नुकसान समझा सकता है जो इसे अन्य क्लासिफायर से अलग करता है?

18 machine-learning  svm 

यह बॉक्स-जेनकिंस एमए मॉडल पर एक बुनियादी सवाल है। मैं समझता हूँ के रूप में, एमए मॉडल मूल रूप से समय श्रृंखला की एक रेखीय प्रतिगमन है महत्व देता YYY पिछले त्रुटि शर्तों के खिलाफ et,...,et−net,...,et−ne_t,..., e_{t-n} । अर्थात्, अवलोकन YYY को पहले इसके पिछले मूल्यों विरुद्ध पुन: प्राप्त किया …

18 regression  time-series  arima  box-jenkins 

हाल ही के एक डाउन वोट के बाद मैं पियर्सन ची स्क्वेरड टेस्ट की अपनी समझ को जांचने की कोशिश कर रहा हूं। मैं आमतौर पर ची स्क्वेरड स्टैटिस्टिक (या ची स्क्वैड स्टैटिस्टिक) का उपयोग फिटिंग या परिणामी जांच के लिए करता हूं। इस मामले में विचरण आमतौर पर किसी …

18 chi-squared  histogram 

मुझे पता है कि एसवीएम एक बाइनरी क्लासिफायरियर है। मैं इसे मल्टी-क्लास एसवीएम तक विस्तारित करना चाहूंगा। जो सबसे अच्छा है, और शायद सबसे आसान, इसे करने का तरीका? कोड: MATLAB में u=unique(TrainLabel); N=length(u); if(N>2) itr=1; classes=0; while((classes~=1)&&(itr<=length(u))) c1=(TrainLabel==u(itr)); newClass=double(c1); tst = double((TestLabel == itr)); model = svmtrain(newClass, TrainVec, '-c …

18 machine-learning  matlab  svm  multi-class 

मैं निम्नलिखित संभावना समारोह है: प्रोब = १1 + ई- zसमस्या=11+इ-z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} कहाँ पे z= बी0+ बी1एक्स1+ ⋯ + बीnएक्सn।z=बी0+बी1एक्स1+⋯+बीnएक्सn।z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. मेरा मॉडल जैसा दिखता है पीआर ( वाई= 1 ) = 11 + ऍक्स्प( - [ - 3.92 + …

18 probability  logistic  logit 

मैं एक अंधकार से पीड़ित हूं। मुझे रेखीय प्रतिगमन के संदर्भ में पूर्वाग्रह-विचरण व्यापार का प्रदर्शन करने के लिए निम्नलिखित चित्र प्रस्तुत किया गया था: मैं देख सकता हूं कि दोनों में से कोई भी मॉडल एक अच्छा फिट नहीं है - "सरल" एक्सवाई संबंध की जटिलता की सराहना नहीं …

18 regression  variance  bias