सांख्यिकी और बिग डेटा

मेरे पास दो टाइम-सीरीज़ हैं: बाजार जोखिम प्रीमियम (ERP; लाल रेखा) के लिए एक प्रॉक्सी जोखिम-मुक्त दर, एक सरकारी बॉन्ड (ब्लू लाइन) द्वारा अनुमानित मैं परीक्षण करना चाहता हूं कि क्या जोखिम-मुक्त दर ईआरपी की व्याख्या कर सकती है। इसके द्वारा, मैंने मूल रूप से त्से की सलाह का पालन …

17 regression  time-series 

क्या इस समीकरण को सरल बनाने का कोई तरीका है? ( 8)1) + ( 8 )2) + ( 8 )3) + ( 8 )4) + ( 8 )5) + ( 8 )6) + ( 8 )7) + ( 8 )8)(81)+(82)+(83)+(84)+(85)+(86)+(87)+(88)\dbinom{8}{1} + \dbinom{8}{2} + \dbinom{8}{3} + \dbinom{8}{4} + \dbinom{8}{5} + \dbinom{8}{6} …

17 combinatorics 

मेरे पास छह आश्रित चर (गणना डेटा) और कई स्वतंत्र चर हैं, मैं देखता हूं कि एक एमएमआर में स्क्रिप्ट इस तरह से होती है: my.model <- lm(cbind(DV1,DV2,DV3,DV4,DV5,DV6) ~ IV1 + IV2 + ... + IVn) लेकिन, चूंकि मेरा डेटा मायने रखता है, मैं एक सामान्यीकृत रैखिक मॉडल का उपयोग …

17 r  generalized-linear-model  multiple-regression 

मैं सांख्यिकीय महत्व के लिए दो वर्गीकरणों की सटीकता की तुलना करना चाहता हूं। दोनों क्लासिफायर एक ही डेटा सेट पर चलाए जाते हैं। यह मुझे विश्वास दिलाता है कि मुझे जो पढ़ा गया है उसमें से एक नमूना टी-टेस्ट का उपयोग करना चाहिए । उदाहरण के लिए: Classifier 1: …

17 machine-learning  statistical-significance  classification  t-test 

विषय मॉडलिंग (अव्यक्त डिरिचलेट आवंटन) का उपयोग करते समय, विषयों की संख्या एक इनपुट पैरामीटर है जिसे उपयोगकर्ता को निर्दिष्ट करने की आवश्यकता होती है। मुझे लगता है कि हम भी उम्मीदवार विषय का एक संग्रह प्रदान करना चाहिए कि Dirichlet प्रक्रिया के खिलाफ नमूना है? क्या मेरी समझ सही …

17 machine-learning  bayesian  clustering  text-mining  dirichlet-distribution 

मैं वायु प्रदूषकों के अल्पकालिक पूर्वानुमान करने के लिए एसवीएम मॉडल का उपयोग कर रहा हूं। एक नए मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए मुझे एसवीएम मॉडल (मेरा मतलब सी, गामा और इतने पर) के लिए उपयुक्त मेटापैरमीटर खोजने की आवश्यकता है। Libsvm प्रलेखन (और कई अन्य किताबें जो मैंने …

17 cross-validation  svm 

मान लीजिए हम एक सरल रेखीय प्रतीपगमन भाग गया बच, बचाया ^ यू मैं और बच के वितरण की एक हिस्टोग्राम आकर्षित। यदि हमें कुछ ऐसा मिलता है, जो एक परिचित वितरण की तरह दिखता है, तो क्या हम मान सकते हैं कि हमारे त्रुटि शब्द में यह वितरण है? …

17 r  regression  residuals 

बूटस्ट्रैप-आधारित आत्मविश्वास अंतराल का अध्ययन करते समय, मैं एक बार निम्नलिखित कथन पढ़ता हूं: यदि बूटस्ट्रैप वितरण को दाईं ओर तिरछा किया गया है, तो बूटस्ट्रैप-आधारित विश्वास अंतराल एंडपॉइंट को दाईं ओर आगे बढ़ने के लिए एक सुधार को शामिल करता है; यह उल्टा लग सकता है, लेकिन यह सही …

17 confidence-interval  bootstrap 

चर्चा में हाल ही में एक सवाल के बारे में कि क्या मानक विचलन मतलब से अधिक हो सकता है, एक प्रश्न को संक्षिप्त रूप से उठाया गया था लेकिन कभी भी पूरी तरह से उत्तर नहीं दिया गया। इसलिए मैं इसे यहां पूछ रहा हूं। का एक सेट पर …

17 variance  mean  standard-deviation  coefficient-of-variation 

अपडेट : एक और अपडेट के लिए क्षमा करें, लेकिन मुझे आंशिक पॉलीओनॉमियल और प्रतिस्पर्धी जोखिम-पैकेज के साथ कुछ संभावित समाधान मिल गए हैं जिनकी मुझे कुछ मदद चाहिए। समस्या मुझे समय पर निर्भर गुणांक विश्लेषण करने का एक आसान तरीका नहीं मिल रहा है। आर में है। मैं अपने …

17 r  regression  survival  cox-model 

यह पर्याप्त है कि एमएसई = 0 के रूप में दिखाने के लिए है n→∞n→∞n\rightarrow\infty ? मैं भी अपने नोट्स में प्लिम के बारे में कुछ पढ़ता हूं। मैं प्लिम कैसे ढूंढता हूं और यह दिखाने के लिए इसका उपयोग करता हूं कि अनुमानक सुसंगत है?

17 estimation  convergence  consistency 

मैंने अभी देखा कि पी = 0 से पी = 1 तक एक अविभाजित रैंडम वैरिएबल के क्वांटाइल फंक्शन (उलटा cdf) को इंटीग्रेट करने से वेरिएबल का माध्य बनता है। मैंने अब से पहले इस संबंध के बारे में नहीं सुना है, इसलिए मैं सोच रहा हूं: क्या यह हमेशा …

17 mean  pdf  quantile-function 

क्या वाक्यांश "परिकल्पना के परीक्षण" और "महत्व का परीक्षण" के बीच अंतर है या वे समान हैं? @ मिचेल ल्यू से विस्तृत जवाब के बाद, मुझे एक भ्रम है कि आजकल परिकल्पना (उदाहरण के लिए, टी-टेस्ट टू मीन मीन) या तो "महत्व परीक्षण" या "परिकल्पना परीक्षण" का उदाहरण है? या …

17 hypothesis-testing  statistical-significance 

टुकी पोस्ट-हॉक परिणाम लिखने का उचित तरीका क्या है? विभिन्न परिणामों के साथ कई उदाहरण हैं? कहते हैं कि आपके पास उत्तर, दक्षिण, पूर्व और पश्चिम हैं। North N=50 Mean=2.45 SD=3.9 std error=.577 LB=1.29 UB=3.62 South N=40 Mean=2.54 SD=3.8 std error=.576 LB=1.29 UB=3.63 East N=55 Mean=3.45 SD=3.7 std error=.575 LB=1.29 …

17 post-hoc  tukey-hsd 

हम कुछ लॉजिस्टिक रेजिमेंट्स के साथ काम कर रहे हैं और हमने महसूस किया है कि औसत अनुमानित संभावना हमेशा नमूने में लोगों के अनुपात के बराबर होती है; अर्थात्, सज्जित मूल्यों का औसत नमूने के औसत के बराबर है। क्या कोई मुझे कारण समझा सकता है या मुझे एक …

17 regression  logistic  modeling  generalized-linear-model  maximum-likelihood